Un gruppo di ricercatori a Singapore sta sviluppando un algoritmo di intelligenza artificiale (AI) in grado di identificare la depressione subclinica (SSD) attraverso l’analisi di campioni vocali di oltre 600 persone con età superiore ai 55 anni. Questo progetto, nell’ambito di uno studio pilota triennale denominato “SoundKeepers,” mira a intervenire precocemente per individuare e gestire i primi segni di depressione negli anziani, una patologia che spesso non viene riconosciuta fino a quando i sintomi non sono in fase avanzata.
La SSD rappresenta una forma di depressione lieve che non soddisfa i criteri diagnostici della depressione maggiore e quindi, attualmente, non viene diagnosticata o trattata sistematicamente. Per ovviare a questa lacuna, il programma SoundKeepers utilizza tecnologie avanzate per analizzare specifici parametri vocali, come tono, intonazione e schema di linguaggio, al fine di identificare indicatori precoci di deterioramento della salute mentale.
In passato, studi hanno stimato che circa il 13,4% degli anziani a Singapore soffra di SSD, sebbene questo dato potrebbe risultare sottostimato. I campioni vocali raccolti durante lo studio saranno mantenuti anonimi e archiviati in modo sicuro.
Numerose istituzioni collaborano a questo progetto, tra cui la Nanyang Technological University (NTU), il National Healthcare Group Polyclinics, l’Istituto di Salute Mentale (IMH) e il Fei Yue Community Services. I partecipanti identificati come affetti da SSD saranno invitati a prendere parte a un programma di intervento della durata di 24 settimane, comprendente attività sociali e sessioni di psicoeducazione.
L’uso dell’AI per analizzare la voce introduce una nuova dimensione nella diagnosi della depressione e ha il potenziale per integrarsi nelle routine cliniche di consultazione medica, arricchendo gli strumenti diagnostici tradizionali e consentendo una valutazione più precoce e mirata.
