Sta diventando sempre più chiaro che le abitudini banali della nostra vita quotidiana – come inviare una breve nota vocale a un amico – potrebbero presto rappresentare la chiave per comprendere la nostra salute mentale. Secondo una nuova affascinante ricerca pubblicata il 21 gennaio 2026 su PLOS Psychological Well being, un nuovo modello di intelligenza artificiale medica ha dimostrato di essere in grado di rilevare disturbi depressivi gravi con sorprendente precisione, semplicemente ascoltando brevi registrazioni audio di WhatsApp.
Lo studio, guidato da ricercatori in Brasile compreso Victor HO Otani della Scuola di Scienze Mediche della Santa Casa de São Paulo, hanno scoperto che la loro intelligenza artificiale poteva identificare la depressione nelle partecipanti di sesso femminile con una precisione del 91,9%. Tutto ciò di cui l’intelligenza artificiale aveva bisogno period una semplice registrazione della persona che descriveva come period andata la settimana.
Trasformare le notice vocali in elementi vitali
Spesso pensiamo alla depressione come a qualcosa di nascosto o interno, ma lascia tracce nel modo in cui parliamo: cambiamenti di tono, velocità ed energia che spesso sono troppo sottili perché l’orecchio umano possa percepirli consapevolmente. Il gruppo di ricerca ha deciso di verificare se l’apprendimento automatico potesse individuare questi “biomarcatori acustici” in natura.
Hanno costruito e addestrato sette diversi modelli di intelligenza artificiale utilizzando dati del mondo reale. Per la fase di formazione non hanno utilizzato solo registrazioni cliniche sterili. Hanno estratto i messaggi vocali reali inviati tramite WhatsApp. Alcuni provenivano da pazienti con diagnosi di depressione maggiore che inviavano aggiornamenti ai loro medici, mentre altri provenivano da un gruppo di controllo che inviava messaggi di chat di routine. Questo uso del linguaggio naturale e spontaneo è fondamentale perché riflette il modo in cui le persone effettivamente suonano nella loro vita quotidiana, non come suonano quando cercano di “esibirsi” per un take a look at.
È qui che i risultati diventano particolarmente interessanti – e un po’ complicati. Il modello period significativamente migliore nella diagnosi delle donne rispetto agli uomini. Analizzando le registrazioni “descrivi la tua settimana”, l’intelligenza artificiale ha raggiunto l’impressionante tasso di precisione del 91,9% per le partecipanti donne. Per gli uomini, la precisione è scesa a circa il 75%.
I ricercatori hanno alcune teorie sul perché esiste questo divario. Innanzitutto, il loro set di dati conteneva più donne che uomini, il che significa che l’intelligenza artificiale aveva semplicemente più pratica nell’ascolto delle voci femminili. Ma esiste anche la possibilità che uomini e donne esprimano vocalmente la depressione in modo diverso, o che i modelli acustici specifici che l’intelligenza artificiale ha imparato a cercare siano più prominenti nel linguaggio femminile.
È interessante notare che quando i ricercatori hanno semplificato il compito e hanno chiesto alle persone di contare da uno a dieci, il divario di genere si è ridotto. L’accuratezza per le donne period dell’82% e per gli uomini del 78%. Ciò suggerisce che, sebbene il discorso spontaneo (“raccontami della tua settimana”) offra dati emotivi più ricchi, introduce anche più variabili che possono confondere il modello a seconda di chi sta parlando.
Una “luce del motore di controllo” per la salute mentale
L’impatto potenziale di questa tecnologia è enorme, soprattutto per le regioni a basso reddito o per i luoghi in cui consultare uno psichiatra è difficile o costoso. Le risorse per la salute mentale sono scarse a livello globale e lo stigma spesso impedisce alle persone di cercare aiuto finché non sono in crisi.
Immagina se l’app che usi ogni giorno potesse agire come una sorta di “spia del motore di controllo” per la tua mente, spingendoti delicatamente a cercare supporto perché nota che la tua voce è cambiata in un modo correlato alla depressione. I ricercatori, tra cui l’autore senior Lucas Marques, ritengono che questo strumento non sostituirebbe i medici ma potrebbe fungere da metodo di screening potente e a basso costo. Funziona in background, utilizzando un mezzo, le notice vocali, che miliardi di persone si sentono già a proprio agio nell’usare.
Naturalmente c’è del lavoro da fare. Il group sta ora cercando di espandere i propri take a look at per includere gruppi e lingue più diversificati per correggere questo pregiudizio di genere. Ma l’thought di fondo è rivoluzionaria: il dispositivo che hai in tasca potrebbe presto sapere che stai lottando prima ancora che tu lo ammetta a te stesso.
