Morbo di Parkinson: e se la diagnosi precoce venisse dall’analisi della voce?

Lo voce alterata è uno dei sintomi meno appariscenti che possono anticipare l’insorgenza del morbo di Parkinson. Un gruppo di ricercatori lituani ha quindi messo a punto un algoritmo di intelligenza artificiale in grado di distinguere con successo pazienti colpiti dalla malattia da quelli sani attraverso l’analisi di campioni vocali.
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Kevin Ben Alì Zinati 1 Febbraio 2023
* ultima modifica il 12/05/2023

Lo sai: finché non troveremo una cura, non possiamo fare altro che affrontare il Parkinson controllandone nel miglior modo possibile i sintomi e cercando di anticiparne l’insorgenza con diagnosi sempre più precoci.

Oggi il morbo colpisce più di 10 milioni di persone nel mondo e si manifesta solitamente con una graduale perdita della funzione motoria e quindi con tremori alle mani, rigidità muscolare o problemi di equilibrio.

Tutti segnali cui bisogna prestare attenzione perché se notati in tempo e messi uno in fila all’altro nell’ordine giusto possono davvero aiutarci a prendere la malattia in anticipo, e con essa anche i trattamenti.

Tra questi sintomi però ce n’è uno a cui non penseresti mai: la voce. Quando il Parkinson insorge e progredisce, infatti, anche il linguaggio si altera.

La diminuzione dell’attività motoria incide sulla funzionalità delle corde vocali, del diaframma e dei polmoni causando cambiamenti e disturbi nel linguaggio come raucedine, balbuzie, la pronuncia confusa delle parole e la perdita delle pause tra le parole.

Se analizzati con la tecnologia giusta, insomma, anche questi indizi potrebbero diventare importanti campanelli d’allarme. Ed è stata proprio questa l’intuizione che ha portato un gruppo di ricercatori lituani della dell’Università tecnologica di Kaunas a sviluppare un sistema per rilevare la malattia in anticipo attraverso l’analisi della voce con l’intelligenza artificiale.

Come descritto nello studio pubblicato su Applied Science, i ricercatori hanno provato prima a registrare i discorsi di pazienti affetti da Parkinson e sani attraverso un microfono posizionato all’interno di una cabina insonorizzata per poi analizzare e valutare i segnali vocali sfruttando un algoritmo di intelligenza artificiale.

L’esperimento, per ora condotto solo su pazienti che avevano già ricevuto una diagnosi di Parkinson, ha avuto successo perché il sistema è stato in grado di distinguere il Parkinson da persone sane attraverso un campione vocale.

L’algoritmo poi non è stato solo più accurato di tutti gli esprimenti mai provati prima ma ha anche eseguito calcoli e diagnosi in pochissimi secondi anziché in ore.

Al momento il metodo non vuole sostituire gli esami di routine utilizzati nel processo di diagnosi ma vuole diventare piuttosto un aiuto per diagnosticare ancora più precocemente la malattia e monitorare l’efficacia dei trattamenti.

Lo studio però non si ferma. Secondo i ricercatori, i prossimi passi includono l’aumento del numero di pazienti per raccogliere più dati e determinare se l'algoritmo proposto è superiore ai metodi alternativi utilizzati per la diagnosi precoce del Parkinson. E dovranno anche verificare se l'algoritmo funziona sempre: non solo in ambienti controllati come il laboratorio, quindi, ma anche nello studio del medico o a casa di un paziente.

Fonte | "A Hybrid U-Lossian Deep Learning Network for Screening and Evaluating Parkinson’s Disease" pubblicato il 15 novembre 2022 sulla rivista Applied Science

Le informazioni fornite su www.ohga.it sono progettate per integrare, non sostituire, la relazione tra un paziente e il proprio medico.