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Intelligenza artificiale e voce: una nuova frontiera per telemedicina e prevenzione del burnout

Blog, PHM

Le tecnologie di Speech Emotion Recognition che rilevano i segni di patologia e disagio emotivo aprono nuove possibilità per una telemedicina aumentata e un supporto precoce alla diagnosi.

Tecnologie di AI che rilevano biomarcatori di patologia dall’analisi voce

Nel panorama delle innovazioni tecnologiche applicate alla sanità, il ruolo dell’intelligenza artificiale (AI) si fa sempre più rilevante, soprattutto nella capacità di raccogliere e interpretare segnali biometrici complessi. Ne parliamo con Andrea Buccoliero, Vision & Innovation Manager del Dipartimento R&D di GPI, che ci illustra un progetto all’avanguardia, Talìa, in grado di rilevare biomarcatori di patologia attraverso l’analisi della voce.

Dott. Buccoliero, ci può spiegare in che modo la voce può diventare uno strumento diagnostico?

Sì, la voce rappresenta una fonte ricchissima di informazioni. È una caratteristica sistemica dell’essere umano, influenzata da una miriade di fattori fisici e psicologici. Grazie agli algoritmi di Intelligenza Artificiale, oggi possiamo analizzarla in modo molto dettagliato, identificando biomarcatori che segnalano la presenza di patologie specifiche, come quelle cardiovascolari, neurodegenerative o persino il burnout. Il progetto Talìa, su cui stiamo lavorando, punta proprio a sviluppare e validare algoritmi che possano rilevare in tempo reale questi segnali.

Qual è l’ambizione principale del progetto Talìa?

L’obiettivo principale è fornire uno strumento avanzato che, utilizzando l’IA, possa non solo rilevare segni di patologia, ma diventare una risorsa fondamentale per i medici durante il follow-up dei pazienti. In altre parole, grazie alla registrazione dei pattern vocali associati a una determinata patologia, il medico può monitorare l’evoluzione della malattia nel tempo. 

Come si inserisce questa tecnologia nel contesto della telemedicina?

Il vantaggio è che tutto questo può essere fatto da remoto. L’uso della voce permette una stadiazione più precisa della patologia e un follow-up potenziato, senza la necessità di far recare fisicamente il paziente in ospedale. Questo diventa cruciale nelle situazioni di telemedicina o teleassistenza, dove il medico, grazie ai dati raccolti, può gestire in modo più efficace il monitoraggio a distanza e personalizzare le cure in base all’evoluzione della patologia.

Un altro ambito in cui TALIA promette di essere innovativo è la prevenzione del burnout. Come funziona in questo caso?

Esatto, un altro degli obiettivi di Talìa è utilizzare tecnologie di Speech Emotion Recognition per rilevare segni di stress cronico, quello che conosciamo come burnout. L’idea alla base è che piccoli eventi ripetuti di stress possano essere rilevati nel tono della voce, anche prima che diventino evidenti attraverso sintomi fisici. Lo stress cronico è noto per essere collegato a una serie di malattie, sia fisiologiche che psicologiche, come i disturbi cardiovascolari o la depressione. Riuscire a cogliere questi segnali precocemente potrebbe aprire nuove strade nella prevenzione del burnout, migliorando anche il benessere aziendale.

Quindi, TALIA potrebbe diventare uno strumento di prevenzione anche per i lavoratori?

Assolutamente sì. Stiamo collaborando con l’Università di Verona, con i professori Andrea Ceschi e Riccardo Satori, proprio per capire come la rilevazione precoce dello stress possa contribuire a migliorare il benessere dei dipendenti. Se possiamo identificare nel tono della voce segni di stress prolungato, possiamo intervenire prima che si manifestino problemi più gravi. In questo senso, Talìa ha il potenziale per essere utile non solo nel contesto medico, ma anche in ambito aziendale, per monitorare e prevenire il burnout.

Gpi4AI_Diagnosys: nuove frontiere per diagnosi e monitoraggio

Gpi4AI è la nuova linea di offerta che racchiude tutti gli Agenti di AI su cui il nostro gruppo sta lavorando. In particolare, Gpi4AI_Diagnosys rappresenta un passo avanti significativo verso una medicina sempre più personalizzata e proattiva, capace di sfruttare tecnologie avanzate come l’AI per migliorare la diagnosi e il monitoraggio delle patologie. Che si tratti di aiutare i medici a diagnosticare malattie o prevenire il burnout nei contesti aziendali, l’analisi della voce apre nuove possibilità per una telemedicina aumentata, che unisce innovazione e cura del paziente in modo sempre più efficace e sostenibile.