I ricercatori intendono raccogliere campioni vocali da oltre 600 anziani di età superiore ai 55 anni a Singapore per sviluppare un algoritmo in grado di rilevare la depressione subclinica (SSD), una forma lieve di depressione
Scovare i primi segni di depressioni in un anziano, soprattutto se trascorre in solitudine la maggior parte del suo tempo, è piuttosto difficile. Spesso, infatti, la malattia viene diagnosticata solo dopo che ha scatenato l’insorgenza di altre condizioni patologiche o quando ha raggiunto uno stadio avanzato. Per questo, un gruppo di ricercatori ha pensato di avvalersi delle nuove tecnologie per riuscire ad ottenere diagnosi quanto più precoci possibile anche delle forme più lievi di depressione. Si chiama “SoundKeepers” ed è un programma pilota di tre anni che utilizza l’intelligenza artificiale per rilevare e gestire i primi segni di depressione tra gli anziani, analizzando i cambiamenti nella voce.
I ricercatori intendono raccogliere campioni vocali da oltre 600 anziani di età superiore ai 55 anni a Singapore per sviluppare un algoritmo in grado di rilevare la depressione subclinica (SSD), una forma lieve di depressione. La depressione subclinica, infatti, non è abbastanza grave da essere diagnosticata come depressione maggiore e non viene attualmente trattata o diagnosticata in modo attivo. Tuttavia, il programma mira a facilitare una diagnosi precoce attraverso un’analisi vocale che esamina proprietà acustiche come tono, intonazione e schemi di parola, correlati al deterioramento della salute mentale. In passato, altre ricerche hanno mostrato che circa il 13,4% degli anziani a Singapore soffre di depressione subclinica, ma questo dato è probabilmente sottostimato. I campioni vocali raccolti saranno anonimi e archiviati in modo sicuro. Il programma coinvolge diverse istituzioni, tra cui la NTU, il National Healthcare Group Polyclinics, l’Istituto di Salute Mentale (IMH) e il Fei Yue Community Services. Una volta identificati i partecipanti con SSD, saranno indirizzati verso un programma di intervento di 24 settimane che include attività sociali e psicoeducazione. L’uso dell’intelligenza artificiale per analizzare la voce rappresenta una nuova frontiera nella diagnosi della depressione e potrebbe diventare parte delle routine di consultazione medica, completando gli attuali strumenti diagnostici.
“Con la definizione Depressione Sintomatica Subclinica o Depressione Subsindromica ci si riferisce generalmente ad una condizione clinica che non aderisce pienamente ai criteri stabiliti dai comuni manuali diagnostici per il Disturbo Depressivo”, spiegano gli autori di uno studio pubblicato sul Journal of Psychopathology che analizza alcuni trattamenti utilizzati per questa ed altre forme di depressione. I ricercatori ne hanno messo in evidenza tre caratteristiche principali: la mancanza di uno o più sintomi per l’inquadramento nosografico categoriale, l’assenza di una completa aderenza al criterio che stabilisce un’obiettiva alterazione della capacità del funzionamento familiare e socio-lavorativo e una sintomatologia depressiva prevalentemente o esclusivamente soggettiva caratterizzata più da vissuti depressivi che da riscontri clinici o comunque da sintomi obiettivabili dall’esterno. L’assenza di alcuni sintomi, considerati da molti autori, “patognomonici” oppure un loro parziale riscontro per gravità, frequenza o durata, spesso comporta l’esclusione della Depressione Subclinica Sintomatica dal tradizionale inquadramento diagnostico categoriale, “compromettendo talvolta il riconoscimento di una condizione patologica e quindi anche un adeguato intervento terapeutico. Queste circostanze possono avere ripercussioni significative sia sulla prognosi della salute individuale che sui costi della sanità pubblica”, concludono gli autori dello studio.
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