Uno dei temi più interessanti e dibattuti in questa difficile fase sanitaria è l’utilizzo della tecnologia sia per la telemedicina, sia per diagnosticare alcune malattie.

Attraverso processi di apprendimento automatico alcune start-up hanno provato a identificare una sorta di impronta vocale del COVID-19. Questo ha permesso di identificare se una persona è affetta dal virus, in base alla propria voce. Grazie a circa 1.500 campioni sonori raccolti dai volontari, è stato poi possibile sviluppare uno strumento ora sperimentato in diversi ospedali in giro per il mondo in parallelo con i tradizionali sistemi per le diagnosi.

Alcuni centri di ricerca hanno sviluppato app per provare a riconoscere il Covid da come si tossisce, con risultati preliminari valutati con interesse dalla comunità scientifica.

Diagnostica vocale
Ancora prima dell’inizio della pandemia, i sistemi di diagnostica vocale avevano iniziato a raccogliere importanti investimenti, complice il miglioramento delle intelligenze artificiali e la possibilità di sperimentarle su un grande numero di dispositivi, dagli smartphone agli assistenti per la casa. Le soluzioni proposte non riguardano solamente malattie respiratorie, ma anche autismo, problemi cardiovascolari, demenza e depressione. Alcune sono ai primi stadi, altre hanno raggiunto forme più avanzate e iniziano a essere commercializzate, seppure nell’ambito di programmi sperimentali con pochi pazienti.

Il nostro modo di respirare e di parlare coinvolge numerose strutture anatomiche, dai polmoni al setto nasale passando per la trachea, e le minime variazioni nel funzionamento di alcune di queste parti possono essere identificate da sistemi di analisi piuttosto raffinati, come quelli resi possibili dal machine learning. La grande disponibilità di dati e registrazioni audio di voci umane, in qualsiasi contesto, e la potenza raggiunta dai computer rendono possibile l’analisi di quantità gigantesche di dati dai quali si possono trarre specifiche informazioni tramite gli algoritmi.

Parkinson
Alcune malattie modificano sensibilmente il nostro modo di parlare, e per questo le prime ricerche avviate anni fa si erano orientate verso il loro studio e la loro analisi al computer. La malattia di Parkinson è una di queste: comporta problemi motori e spasmi muscolari che si riflettono anche nella respirazione e nel modo di articolare le parole. Gli individui malati di Parkinson tendono ad avere una voce più debole e a volte tremolante, facilmente distinguibile a orecchio. Ma un algoritmo che attraverso 10mila campioni di voci si è allenato a riconoscere queste caratteristiche riesce a essere molto più preciso, e potrebbe rivelarsi utile per aiutare nella diagnosi della malattia in una sua fase precoce, quando è ancora molto difficile da identificare.

Alzheimer
Le malattie neurodegenerative sono un campo dove le tecnologie di analisi vocale potrebbero offrire importanti opportunità. In Canada, per esempio, un gruppo di ricercatori ha utlizzato i campioni di voce di 250 individui per identificare tratti tipici nella parlata di chi potrebbe avere l’Alzheimer. La ricerca ha rilevato come le persone che hanno poi ricevuto una diagnosi della malattia tendessero a utilizzare parole più corte, un maggior numero di pronomi rispetto ai sostantivi e ripetizioni nelle stesse frasi.

Isolati 35 marcatori vocali, il sistema è stato in grado di riconoscere individui con l’Alzheimer con una precisione dell’82 per cento. In successive analisi, il sistema è stato poi perfezionato, raggiungendo un’accuratezza del 92 per cento. Anche in questo caso, una soluzione di questo tipo potrebbe essere impiegata per compiere diagnosi precoci per una malattia difficile da identificare nei suoi primi stadi.

Problemi e riproducibilità
Gli studi condotti finora hanno riguardato un numero ristretto di individui, e per questo molti osservatori sono scettici sull’efficacia dei sistemi, considerato che gli esiti degli esperimenti sono difficili da riprodurre. Per superare queste limitazioni, alcune aziende hanno avviato programmi per raccogliere grandi quantità di registrazioni, o per facilitare la loro raccolta attraverso iniziative online.

L’impiego di una maggiore quantità di campioni per istruire le intelligenze artificiali dovrebbe contribuire a rendere meno rilevante il problema, ma pone comunque ulteriori domande sull’utilità di queste soluzioni.

Utilità e privacy
Escluse alcune startup più agguerrite di altre nel modo in cui comunicano i loro risultati, per ora nessuno sviluppatore o ricercatore serio propone di sostituire le conoscenze e le capacità diagnostiche di un medico con un sistema per l’analisi della propria voce. L’idea è di utilizzare questi sistemi come una risorsa aggiuntiva per fare le diagnosi, inserendoli quindi tra gli strumenti di cui dispongono i medici per fare il loro lavoro.

Seppure non sia ancora molto evoluta, questa tecnologia pone comunque non pochi problemi etici e legati alla tutela della privacy, soprattutto in un settore delicato come quello della salute. Nulla impedirebbe un domani di utilizzare un sistema di diagnostica vocale per scoprire dalla registrazione della voce di qualcuno se sia malato o meno. Informazioni di questo tipo, raccolte senza esplicito consenso, potrebbero essere utilizzate da un’azienda per decidere se assumere qualcuno, oppure da una compagnia di assicurazioni per concedere o meno una polizza sulla vita.

Una tecnologia non è di per sé cattiva, dipende dall’uso che se ne fa e da come si decide di normarne gli impieghi. Nel caso della diagnostica vocale c’è ancora tempo prima di avere soluzioni pratiche affidabili a sufficienza, ma secondo gli esperti questo non dovrebbe distogliere dalla necessità di iniziare a parlarne e soprattutto di valutare come metterla in pratica per trarne benefici riducendo al minimo i rischi.

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