L’intelligenza artificiale può individuare segnali di depressione dai messaggi vocali di WhatsApp, offrendo un primo strumento di screening precoce
Se non dell’anima, la nostra voce può essere uno specchio quantomeno di patologie che non mostrano chiari segnali fisici come la depressione.
L’intelligenza artificiale, opportunamente addestrata, ha dimostrato infatti di essere in grado di individuarla con elevata precisione, in particolare per le donne.
Basta un messaggio vocale di whatsapp per arrivare a una “diagnosi”.
Un risultato, sottolineano gli autori dello studio condotto da un team della brasiliana Santa Casa de Sao Paulo School of Medical Sciences i cui risultati sono stati pubblicati sulla rivista “Plos Mental Health”, che non sostituisce lo psichiatra o diagnosi mediche definitive, ma che offre potenzialmente un innovativo strumento di screening precoce, pratico ed economico, per capire chi potrebbe avere bisogno di una valutazione clinica, oltre che utilizzabile anche in altre potenziali applicazioni di ricerca.
WhatsApp più Ai: una nuova strategia per contrastare la depressione
Nel mondo, ricorda lo studio, ben 280 milioni di persone sono depresse
Il loro stato, non esistendo esami oggettivi come per esempio un’analisi del sangue per individuarlo, normalmente emerge solo attraverso colloqui e questionari proposti dai medici. Una via, questa, che pur essendo efficace richiede tempo e personale specializzato, oltre a non essere facilmente utilizzabile su larga scala. Tutto questo, così, si traduce in molti casi in un ritardo della diagnosi, che a sua volta può precludere la fondamentale tempestività del trattamento.
Il nuovo metodo, ammettono i ricercatori, presenta dei limiti, tra cui il fatto che la voce, elemento chiave, può cambiare anche per motivi diversi dalla depressione, come il contesto in cui si parla, la stanchezza o l’eventuale uso di farmaci. Il modello, inoltre, ha dimostrato per ora di funzionare solo con la lingua portoghese brasiliana, non è ancora in grado di distinguere i diversi livelli di gravità della depressione e l’Ai è stata addestrata fin qui su un campione non perfettamente bilanciato, con una prevalenza di donne. Va ricordato anche che i risultati possono cambiare in base al tipo di messaggio e alla qualità dell’audio. Al tempo stesso, però, pur non potendo parlare ancora di risultati definitivi, quanto emerso dai test è estremamente promettente non solo nella prospettiva di uno screening precoce, per segnalare persone che potrebbero avere bisogno di aiuto, rendendo l’assistenza più accessibile in particolare in contesti con poche risorse, ma anche verso l’idea di poter monitorare nel tempo i miglioramenti o i peggioramenti dei pazienti.
Dalla voce alla prima diagnosi
Il nuovo Lang language model (Llm) realizzato in Brasile è stato addestrato sulla base dei messaggi audio inviati agli studi medici da 86 persone con diagnosi clinica di depressione e quelli scelti tra i propri messaggi di routine dai 41 senza diagnosi che si sono offerti come gruppo di controllo. Si è quindi proceduto al test sui messaggi vocali di un campione di 74 depressi e 41 non depressi, sottoposti a controlli per escludere possibili fattori confondenti, tra cui altri problemi medici. A tutti loro è stato chiesto di registrare un messaggio neutro in cui contavano da 1 a 10 e un secondo in cui descrivevano liberamente la propria settimana appena trascorsa.
Il computer ha quindi estratto decine di caratteristiche della voce, tra cui tono, ritmo, variazioni dell’intonazione e distribuzione dell’energia della voce, sottoponendole quindi a diversi modelli di Llm. Grazie all’Ai è stato infatti possibile evidenziare che, nelle persone depresse, risultano particolarmente significativi aspetti come una voce più piatta, con meno variazioni di tono, meno energia e un ritmo più lento e monotono. Caratteristiche che gli studiosi ritengono coerenti con quelle conosciute come tipiche della depressione come rallentamento psicomotorio, minor espressività emotiva e una diversa tensione muscolare.
Nelle donne, precisione quasi assoluta
L’accuratezza nella coincidenza tra valutazione dell’Ai e diagnosi clinica, spiega lo studio, è stata più elevata tra le donne che tra i maschi. La massima precisione si è raggiunta con il messaggio “libero”, che nella componente femminile del campione ha raggiunto un 91,9%, con un comunque ottimo 75% tra gli uomini.
Quanto al messaggio “conta fino a 10”, le differenze di genere sono state più contenute, essendo stato raggiunto l’82% di accuratezza tra le donne e il 78% tra gli uomini. Tra le probabili spiegazioni fornite dai ricercatori, la principale si lega al fatto che nei campioni utilizzati c’erano più donne (con rapporti di 37:8 tra depresse e depressi nel gruppo di pazienti coinvolti nell’addestramento dell’Ai e 30:11 nel gruppo di controllo), rendendo necessaria la raccolta di maggiori dati sui maschi. Potrebbero incidere, però, anche le differenze legate al sesso dei modelli di linguaggio, con gli uomini che, culturalmente, tendono a mostrare meno emozioni nella voce, rendendo in tal modo più sottili anche i segnali vocali della depressione.
Alberto Minazzi
