Il linguaggio alterato è il primo sintomo del Parkinson. Le persone con questa malattia in fase iniziale potrebbero parlare in modo più pacato, che può anche essere monotono, meno espressivo, più lento, e più frammentato, e questo è molto difficile da notare a orecchio. Con il progredire della malattia la raucedine, la balbuzie, la pronuncia confusa delle parole e la perdita delle pause tra le parole possono diventare più evidenti. Tenendo conto di questi sintomi, un nuovo studio ha sviluppato un sistema per rilevare la malattia in anticipo.

Il nuovo metodo è progettato per facilitare la diagnosi precoce della malattia e per monitorare l’efficacia del trattamento. Il legame tra il morbo di Parkinson e le anomalie del linguaggio non è nuovo nel mondo dell’analisi del segnale digitale. Tuttavia, con l’avanzare della tecnologia, sta diventando possibile estrarre più informazioni dal parlato. Nello studio i ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per analizzare e valutare i segnali vocali, in cui i calcoli vengono eseguiti e le diagnosi effettuate in pochi secondi anziché in ore.

Finora, l’approccio è in grado di distinguere il Parkinson da persone sane utilizzando un campione vocale. Questo algoritmo è anche più accurato di quanto proposto in precedenza. In una cabina insonorizzata, è stato utilizzato un microfono per registrare il discorso di pazienti sani e malati di Parkinson, e un algoritmo di intelligenza artificiale ha “imparato” a eseguire l’elaborazione del segnale valutando queste registrazioni. L’algoritmo non richiede hardware potente e potrebbe essere trasferito su un’app mobile in futuro (lo studio è stato pubblicato su Applied Sciences). 

C’è ancora una strada lunga e impegnativa da percorrere prima che possa essere applicata nella pratica clinica quotidiana. I prossimi passi includono l’aumento del numero di pazienti per raccogliere più dati e determinare se l’algoritmo proposto è superiore ai metodi alternativi utilizzati per la diagnosi precoce del Parkinson. Inoltre, sarà necessario verificare se l’algoritmo funziona bene non solo in ambienti tipo laboratorio ma anche nello studio del medico o a casa del paziente.