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Ask someone to read a short English sentence into a phone, and the recording holds more than words. At Klick Labs, the team behind a new study in the IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics turned such recordings into visual maps of sound frequencies, called spectrograms, and let a model search them for patterns nobody had named. The model worked from 14,759 voice recordings from 461 adults, and it was able to flag type 2 diabetes from the voice alone.
Chiedete a qualcuno di leggere al telefono una breve frase in inglese, e la registrazione contiene più di parole. Al Klick Labs, il team dietro un nuovo studio sull'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, ha trasformato queste registrazioni in mappe visive delle frequenze sonore, chiamate spettrogrammi, e ha lasciato che un modello cercasse al loro interno schemi che nessuno aveva ancora individuato. Il modello ha lavorato su 14.759 registrazioni vocali di 461 adulti e ha potuto segnalare il diabete di tipo 2 partendo dalla sola voce.
The 2023 version of this work relied on a list chosen in advance. Klick's earlier study, published in Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, used fixed one-sentence recordings and combined them with age and body mass index, and it identified 14 predefined acoustic features, including pitch, intensity, shimmer and jitter. This time the spectrograms went to an Audio Spectrogram Transformer, a model that learns combinations of acoustic patterns straight from the recordings. 'Now, we can literally see many more clues related to diabetes within vocal biomarkers,' said Yan Fossat, senior vice president of digital health R&D at Klick Applied Sciences and principal investigator of the study. 'We expanded our analysis beyond shimmer, jitter and other predefined voice features.'
La versione del 2023 di questo lavoro si basava su un elenco scelto in anticipo. Lo studio precedente di Klick, pubblicato su Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, usava registrazioni fisse di una sola frase e le combinava con età e indice di massa corporea. Individuava 14 caratteristiche acustiche predefinite, tra cui altezza tonale, intensità, shimmer e jitter. Questa volta gli spettrogrammi sono stati affidati a un Audio Spectrogram Transformer, un modello che impara direttamente dalle registrazioni le combinazioni di schemi acustici. «Ora possiamo vedere letteralmente molti più indizi legati al diabete nei biomarcatori vocali», ha dichiarato Yan Fossat, vicepresidente senior di ricerca e sviluppo in sanità digitale presso Klick Applied Sciences e responsabile scientifico dello studio. «Abbiamo ampliato l'analisi oltre lo shimmer, il jitter e le altre caratteristiche vocali predefinite».
The results are reported separately for women and men: 71.3% balanced accuracy for women and 72.4% for men, with AUC values of 0.788 and 0.779. Balanced accuracy averages sensitivity and specificity, so people with and without the disease carry equal weight. The 2023 study reported something else: conventional accuracy, the share of all predictions that were correct, of 89% for women and 86% for men. The authors state that the difference reflects different inputs, methods, validation approaches and data sets, and that it is not a claim that the new models are more accurate. The two sets of figures should not be compared directly.
I risultati sono riportati separatamente per donne e uomini: accuratezza bilanciata del 71,3% per le donne e del 72,4% per gli uomini, con valori AUC di 0,788 e 0,779. L'accuratezza bilanciata è la media di sensibilità e specificità, così le persone con e senza la malattia pesano allo stesso modo. Lo studio del 2023 riportava invece un'altra misura, quella dell'accuratezza convenzionale, cioè la quota di tutte le previsioni risultate corrette: 89% per le donne e 86% per gli uomini. Gli autori precisano che la differenza dipende da dati di partenza, metodi, approcci di validazione e insiemi di dati diversi, e che non sostengono che i nuovi modelli siano più accurati. Le due serie di cifre non vanno quindi confrontate direttamente.
These are research findings from the team that built the model. The study reports no clinical tool in use with patients, and the figures still have to be confirmed on new groups of people and new recordings before anyone can rely on them. The reporting does not say when, or whether, the approach will reach a clinic.
Si tratta di risultati di ricerca del team che ha costruito il modello. Lo studio non segnala alcuno strumento clinico in uso con i pazienti, e le cifre devono ancora essere confermate su nuovi gruppi di persone e nuove registrazioni prima che si possa fare affidamento su di esse. L'articolo non dice quando, né se, il metodo arriverà in un ambulatorio.
If it holds up, the appeal is practical: a screen that runs on a phone, with a few seconds of speech and no blood sample. For now the beneficiaries are researchers, who get a richer way to study the voice. The next test is already scheduled: in June 2026, Klick Labs announced a series of studies with Mayo Clinic in Florida on novel vocal biomarkers linked to a number of chronic diseases and serious health conditions.
Se i risultati reggeranno, il vantaggio è pratico: uno screening che gira su uno smartphone, con qualche secondo di parlato e senza prelievo di sangue. Per ora, a beneficiarne sono i ricercatori, che ottengono un modo più ricco di studiare la voce. Il prossimo banco di prova è già in programma: a giugno 2026 Klick Labs ha annunciato una serie di studi con la Mayo Clinic in Florida su nuovi biomarcatori vocali legati a diverse malattie croniche e a gravi condizioni di salute.