Biomarcatori vocali e salute mentale
Un biomarcatore è una variazione nei processi fisiologici di un organismo che accompagna un disturbo, indipendentemente dal fatto che lo causi direttamente (APA, n.d.). Nel caso della voce, i biomarcatori vocali sono indicatori misurabili legati alle caratteristiche vocali che possono essere utilizzati per identificare o monitorare condizioni di salute. Essi derivano da caratteristiche acustiche vocali e trovano applicazioni in vari campi medici, specialmente nella diagnosi e nel monitoraggio di stati di salute.
L’esplorazione dei biomarcatori vocali come indicatori di malattie mentali è un campo di ricerca emergente che cerca di sfruttare le sottili variazioni nei modelli di linguaggio come strumenti diagnostici. Questo approccio è particolarmente rilevante per condizioni come la malattia di Parkinson, il disturbo depressivo maggiore e malattie mentali gravi, in cui i metodi diagnostici tradizionali possono essere, talvolta, soggettivi, inaccessibili o fallaci.
Nuove tecnologie e biomarcatori vocali
La voce è sempre stata un sintomo del benessere di una persona, basti pensare a come cambia il tono o la velocità dell’eloquio quando qualcuno è malato o ha problematiche di salute.
Il progresso delle nuove tecnologie come i software di analisi vocale, il machine learning e l’intelligenza artificiale possono essere strumenti preziosi per rilevare precocemente e con precisione dei biomarcatori vocali che possono celarsi dietro il contenuto del discorso di un paziente. Infatti, le analisi della voce e del discorso (prosodia, sentimento, tracciamento della coerenza) possono essere utilizzate per informare sul comportamento, la cognizione e l’umore al fine di migliorare la diagnosi, il monitoraggio e la previsione del rischio di malattie mentali.
Metriche come tono, velocità e volume possono tutte essere analizzate tramite uno smartphone per valutare la presenza dei sintomi depressivi, così come la loro gravità (Ahmad, 2024). Inoltre, interruzioni della voce durante la parlata, raucedine e diminuzione del tono sono stati anche correlati ad aumenti degli ormoni dello stress come il cortisolo, il che può indicare aumento dell’ansia o sintomi associati al disturbo da stress post-traumatico.
Applicazioni dei biomarcatori vocali
È stato dimostrato che lo stress autovalutato tramite smartphone è correlato alle caratteristiche vocali (Adams et al., 2014). È stata rilevata anche una correlazione positiva tra i livelli di stress e la durata dell’interazione verbale (Ferdous et al., 2015) con sintomi vocali più frequenti nelle persone con elevati livelli di cortisolo (Holmqvist-Jämsén et al., 2017).
I biomarcatori vocali possono, ad esempio, differenziare individui affetti da depressione maggiore e individui sani, consentendo potenzialmente la rilevazione precoce e il miglioramento della gestione della malattia (Mundt et al., 2012). Le misure fonologicamente basate sulla velocità del linguaggio presentano una forte correlazione con la gravità della depressione, suggerendo che la velocità dell’eloquio possa essere un indicatore di rallentamento psicomotorio nel disturbo depressivo maggiore (Lee, 2021). Infatti, le proprietà acustiche vocali nel linguaggio possono fungere da biomarcatori affidabili per la gravità della depressione e la risposta al trattamento, con il potenziale utilizzo in sistemi automatizzati (Samareh, 2018). I classificatori di apprendimento automatico (machine learning), applicati alle caratteristiche acustiche vocali, mostrano promesse nella rilevazione del disturbo depressivo maggiore con elevata accuratezza e specificità, sebbene siano necessarie dimensioni campionarie più ampie per la convalida (Espinola, 2020).
Inoltre, i biomarcatori vocali mostrano un potenziale nella rilevazione precoce della malattia di Parkinson, migliorando la medicina di precisione e aumentando la velocità, l’accuratezza, l’accessibilità e la convenienza della gestione della malattia (Tracy, 2019).
Il discorso tende ad essere incoerente nella schizofrenia, con un flusso di idee sconnesse, associazioni insensate tra le parole o digressioni dal tema (Fagherazzi, 2021). Il discorso circostanziale è prominente nei pazienti con disturbo bipolare e disturbo istrionico di personalità (Cohen & Elvevåg, 2014).
Prospettive di ricerca sui marcatori vocali
La ricerca continua in questo campo può portare a un futuro in cui l’analisi vocale diventi uno strumento comune per la valutazione della salute mentale, fornendo informazioni preziose per una gestione più efficace delle condizioni psicologiche.
Il potenziale diagnostico e predittivo delle caratteristiche vocali apre nuove prospettive per l’identificazione precoce e la gestione ottimale delle malattie mentali. L’integrazione delle tecnologie avanzate offre nuovi orizzonti, ma è fondamentale affrontare sfide come la validazione e l’etica nell’uso di tali dati. L’intersezione tra voce, tecnologia e salute mentale rappresenta un campo in continua evoluzione, con il potenziale di migliorare significativamente la qualità delle cure e la comprensione delle condizioni psicologiche.
