E se bastasse un messaggio WhatsApp per scoprire il diabete di tipo 2?

Se in questi giorni hai letto che bastano 20 secondi di voce per scoprire il diabete, la notizia viene dal congresso dell’EASD, l’Associazione europea per lo studio del diabete, che si tiene a Milano. L’idea ha una base reale. Alcuni gruppi di ricerca hanno provato a far analizzare a un algoritmo la voce delle persone per stimare la probabilità che abbiano il diabete di tipo 2, ma quello che ottengono è una stima di probabilità, non una diagnosi.

Un messaggio WhatsApp, scritto o vocale, non basta per sapere se hai il diabete.

Stima e diagnosi rispondono a domande diverse. Una stima dice quanto è verosimile che tu rientri in un gruppo a rischio. Una diagnosi stabilisce che hai la malattia e richiede misurazioni precise dello zucchero nel sangue. La voce, per ora, è un possibile strumento futuro di preselezione. Resta da capire quanto sia affidabile, quante persone lasci sfuggire e quante ne allarmi senza motivo.

Fotoillustrazione realizzata con l’ausilio di software IA

Che cosa ascoltavano davvero i ricercatori

Negli studi su questo tema nessuno ha analizzato chat o note vocali spedite agli amici. Si trattava di registrazioni raccolte con procedure di ricerca, con testi decisi in anticipo e modalità uguali per tutti i partecipanti.

In uno studio condotto in India, 267 persone hanno usato un’app dedicata per registrare una frase prestabilita più volte al giorno, per due settimane. Ne sono uscite 18.465 registrazioni. Sono tante, ma provengono sempre dalle stesse 267 persone. Fra le donne del campione, soltanto 18 avevano il diabete di tipo 2.

Un secondo studio, su 607 adulti negli Stati Uniti, ha usato la registrazione di una lettura. Anche qui l’algoritmo lavorava su un materiale costruito apposta per essere confrontabile da una persona all’altra, lontano da una conversazione spontanea.

Lo stesso vale per lo studio presentato a Milano: i partecipanti leggevano ad alta voce una favola di Esopo per circa 20 secondi.

Numeri promettenti, con un limite da conoscere

Nello studio indiano i modelli migliori combinavano le caratteristiche della voce con alcuni fattori di rischio. In fase di test hanno raggiunto un’accuratezza dell’89% nelle donne e dell’86% negli uomini. Presa da sola, questa cifra fa sembrare il metodo quasi infallibile.

Il dato più utile per te è la sensibilità rispettivamente del 71% e del 75%. La sensibilità indica quante persone con il diabete il modello riusciva a riconoscere. Su 100 donne con la malattia, quindi, circa 29 passavano inosservate. Su 100 uomini, circa 25.

In un’altra verifica, condotta su gruppi appaiati per età e BMI (l’indice che mette in rapporto peso e altezza), l’accuratezza media riportata era più bassa: circa il 75% nelle donne e il 70% negli uomini.

Nello studio statunitense l’algoritmo basato sulla voce separava chi aveva il diabete da chi non l’aveva con un valore detto AUC di 0,71 nelle donne e 0,75 negli uomini. L’AUC misura la capacità di distinguere due gruppi: indica quante volte, prendendo a caso una persona con il diabete e una senza, il modello assegna il punteggio più alto alla prima. Va quindi letta diversamente da una percentuale di diagnosi corrette.

Gli stessi autori chiedono altre verifiche prima di usare il metodo come screening. Servono in particolare dati sulle persone nelle fasi iniziali della malattia e su popolazioni più varie.

Lo studio presentato a Milano

Il campione più ampio finora è quello presentato a fine settembre 2026 al congresso EASD. Il modello, sviluppato dall’azienda britannica thymia con ricercatori australiani, è stato addestrato su oltre 63.000 registrazioni di circa 21.000 persone. Poi è stato messo alla prova su 7.319 adulti britannici.

Solo 217 di queste persone dichiaravano di avere il diabete di tipo 2, e la diagnosi era appunto riferita, non verificata. Il modello assegnava un punteggio più alto a chi dichiarava la malattia nell’80% dei confronti, cioè un’AUC di 0,80. Alcuni titoli l’hanno tradotto in “riconosce l’80% dei diabetici”, ma sono due misure diverse.

Il controllo più solido riguarda 801 partecipanti che hanno fatto l’esame dell’emoglobina glicata a domicilio entro tre mesi dalla registrazione. Qui l’AUC scende a 0,75. La sensibilità è dell’82%: su 100 persone con il diabete, circa 18 sfuggono. I falsi positivi sono il 47%: quasi una persona senza diabete su due viene segnalata come a rischio.

Le prestazioni erano peggiori nelle persone nere, poco rappresentate nel campione, e in chi aveva malattie cardiache, pressione alta o obesità, condizioni che possono modificare la voce in modo simile. Il lavoro è ancora un preprint, cioè non è stato sottoposto a revisione da parte di altri esperti, ed è stato condotto dall’azienda che sviluppa lo strumento. Gli stessi autori lo presentano come un possibile primo filtro da affiancare agli esami del sangue, non da sostituire.

In tutte queste ricerche le differenze vocali risultano associate allo stato di diabete nei gruppi esaminati. Resta da stabilire da che cosa dipendano e se si possano riconoscere con affidabilità in ogni singola persona.

Perché la diagnosi passa comunque dal sangue

Il diabete si diagnostica con criteri basati su HbA1c o glucosio plasmatico, cioè con esami del sangue. Per le persone non in gravidanza, fra i criteri ci sono:

• HbA1c (emoglobina glicata) pari o superiore a 6,5%;
• glicemia a digiuno pari o superiore a 126 mg/dL;
• test da carico orale di glucosio con valori alterati;
• glicemia casuale, misurata in un momento qualsiasi, pari o superiore a 200 mg/dL, se sono presenti i sintomi classici.

Un solo valore alterato spesso non basta. In assenza di una glicemia chiaramente molto alta accompagnata dai sintomi tipici, la diagnosi richiede la conferma con due risultati anomali. I due risultati possono venire dallo stesso esame ripetuto oppure da due esami diversi. L’eccezione è la glicemia casuale di almeno 200 mg/dL con sintomi classici.

Una stima ricavata dalla voce non misura nessuno di questi valori. Anche nel migliore dei casi, può soltanto suggerire di fare gli esami.

Se hai sete intensa, urini molto spesso o stai perdendo peso senza una ragione, rivolgiti a un medico per una valutazione con gli esami appropriati. Non aspettare il responso di un’app.

Dove potrebbe trovare posto la voce

Esiste già una categoria di strumenti con un compito simile: i questionari di rischio. Servono a individuare persone senza sintomi a cui proporre un test diagnostico. La diagnosi, però, resta fuori dal loro compito.

L’analisi della voce potrebbe avere lo stesso ruolo, se le verifiche future ne confermeranno l’affidabilità. Servirebbe a decidere chi mandare a fare gli esami. Oggi questo ruolo resta un’ipotesi di ricerca, con prestazioni misurate su campioni specifici.

Con una sensibilità fra il 70 e l’82% a seconda dello studio, la prima cautela riguarda il risultato rassicurante. Se un algoritmo ti dice che va tutto bene, il diabete potrebbe comunque esserci. Nello studio presentato a Milano nessuna delle persone classificate a basso rischio aveva valori da diabete o prediabete, ma il dato viene da un sottogruppo di 801 persone e va confermato su popolazioni più ampie e varie.

Poi ci sono i falsi positivi. Facciamo due conti su un esempio: in un gruppo di 1.000 persone di cui 100 con il diabete, uno strumento con questi numeri ne segnalerebbe 82, ma allarmerebbe anche circa 420 persone sane. Su 6 persone segnalate, 5 non avrebbero la malattia. Come primo filtro può funzionare, purché il passo successivo sia sempre un prelievo. Per chiudere la questione, oggi serve un esame del sangue.