Un programma pilota di tre anni utilizza l'intelligenza artificiale per rilevare e gestire i primi segni di depressione tra gli anziani, analizzando i cambiamenti nella voce. I ricercatori del programma "SoundKeepers" 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 SSD 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, ricerche hanno mostrato che circa il 13,4% degli anziani a Singapore soffre di SSD, 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, complementando gli attuali strumenti diagnostici.