I medici della Mayo Clinic hanno insegnato un algoritmo per riconoscere 80 aspetti della voce umana e usarli per valutare il rischio di infarto in un paziente.
Lo studio suggerisce che i medici possono determinare il rischio di infarto nei pazienti con malattie cardiovascolari ascoltando come parlano. Piccoli cambiamenti nella frequenza, nel tono o nel tono del discorso di qualcuno che non sono udibili dall’orecchio umano forniscono indizi sulla salute del cuore, dicono gli scienziati. Mentre la ragione esatta per cui la salute del cuore influisce sulla voce non è chiara, gli esperti medici ritengono che abbia a che fare con il modo in cui il sistema nervoso regola le funzioni del corpo inconscio come la casella vocale, la pressione sanguigna e la frequenza cardiaca.
I ricercatori della Mayo Clinic negli Stati Uniti hanno testato un algoritmo addestrato per analizzare più aspetti della voce umana, come ampiezza, tono e intonazione. Hanno chiesto a 108 pazienti, con un’età media di 60 anni, sottoposti a raggi X per malattia coronarica, di registrare tre frammenti di 30 secondi della propria voce su uno smartphone. Il primo esempio è stato la lettura di un copione, mentre gli altri due esercizi hanno chiesto ai partecipanti di parlare liberamente di esperienze positive e negative. Ogni persona è stata quindi valutata dall’algoritmo come a “rischio alto” o “a basso rischio” di malattie cardiovascolari.
L’intelligenza artificiale ha scoperto possibili segni di malattie cardiovascolari che sono invisibili all’orecchio umano. I pazienti considerati “ad alto rischio” dall’IA avevano una probabilità 2,6 volte maggiore di avere problemi cardiaci. I ricercatori, che il mese prossimo presenteranno formalmente i loro risultati alla 71a sessione scientifica annuale dell’American College of Cardiology a Washington DC, hanno poi seguito i partecipanti per due anni. Hanno scoperto che l’algoritmo era corretto: il 58,3% delle persone con punteggi di analisi vocale ad alto rischio è andato in ospedale con dolore toracico o infarto durante questo periodo, rispetto al 30,6% delle persone a basso rischio.