Article paru dans le magazine SEMPER – édition déc 2021 – www.dsb.lu
Rubrique RECHERCHE sous la responsabilité du Dr Manon Gantenbein, PhD, Responsable du Clinical and Epidemiological Investigation Center du LIH
Vous avez certainement déjà eu le sentiment que l’état de votre patient avait changé rien qu’en écoutant sa voix au téléphone, sans avoir vraiment de moyen à votre disposition pour confirmer votre impression? Cela va peut-être évoluer avec les progrès de l’intelligence artificielle...
Le Luxembourg Institute of Health (LIH) a lancé Colive Voice, une étude de santé digitale internationale qui vise à faire progresser le diagnostic, la prédiction des risques et la surveillance à distance de diverses affections chroniques et symptômes, à travers les caractéristiques de la voix. L’étude collecte et analyse des enregistrements vocaux de la population générale et des personnes vivant avec des maladies chroniques ou infectieuses dans plusieurs langues, afin d’identifier ce que l’on appelle des «biomarqueurs vocaux».
Pour cela, les enregistrements vocaux sont collectés en même temps que des questionnaires de santé de façon à être associés à la présence d’une maladie ou d’un symptôme. Ces en¬registrements sont ensuite analysés par des techniques d’intelligence artificielle afin d’isoler les caractéristiques du signal audio associées au symptôme ou à la maladie en question.
Colive Voice est dirigée par l’unité de recherche «Deep Digital Phenotyping» du Department of Precision Health (DoPH) du LIH et est prévue pour durer 10 ans.
La voix humaine est un moyen de communication puissant qui transmet des sentiments et des émotions, mais qui peut aussi refléter immédiatement les changements dans la santé d’un individu.
Cette notion, associée à l’adoption généralisée des outils numériques et de l’intelligence artificielle dans les soins de santé, plaide en faveur de l’utilisation des technologies vocales à des fins diagnostiques et médicales.
Les biomarqueurs vocaux pourraient bientôt être utilisés dans divers contextes tels que la télémédecine, la télésurveillance des patients entre les visites cliniques ou pour évaluer l’efficacité d’un médicament dans un essai clinique.
À cette fin, les données audio, cliniques, épidémiologiques et les résultats rapportés par les patients doivent être collectés simultanément et systématiquement via des méthodologies bien structurées.
| «La voix humaine est un moyen de communication puissant qui transmet des sentiments et des émotions, mais qui peut aussi refléter immédiatement les changements dans la santé d’un individu.» |
Les participants à l’étude répondent d’abord à un questionnaire détaillé sur leur état de santé, abordant des aspects cliniques et épidémiologiques tels que les facteurs liés au mode de vie, les symptômes autodéclarés, les traitements en cours et les maladies diagnostiquées.
Il leur est ensuite demandé d’effectuer cinq enregistrements vocaux différents en lisant un court texte prédéfini, en toussant, en respirant profondément, en comptant, et en tenant le plus longtemps possible une voyelle.
Les scientifiques du LIH traitent ensuite les données collectées et extraient les caractéristiques audio les plus significatives, en fonction du trouble de la voix, de la maladie ou du type d’enregistrement vocal.
Ces caractéristiques audio sont ensuite utilisées pour «entraîner» des modèles de machine learning et deep learning, afin de prédire ou de classer automatiquement tout résultat clinique, médical ou épidémiologique d’intérêt, à partir de caractéristiques vocales seules ou en combinaison avec d’autres données de santé.
«Par exemple, des caractéristiques acoustiques extraites d’enregistrements d’une voyelle soutenue comme ‘aaaa’ peuvent nous aider à détecter la maladie de Parkinson, alors que des caractéristiques linguistiques extraites d’un discours spontané ou semi-spontané pourraient être plus adaptées aux troubles de la santé mentale», précise Aurélie Fischer, coordinatrice du projet Colive Voice.
Les adultes et les adolescents de plus de 15 ans, de n’importe quel pays et quel que soit leur état de santé, sont éligibles pour participer à Colive Voice. En plus des individus en bonne santé, les chercheurs s’intéressent particulièrement à inclure les patients vivant avec le cancer ou le diabète.
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«Nous attendons la participation de plus de 50 000 personnes dans le monde, contribuant à faire de Colive Voice une banque de données audio multilingue et internationale pour l’identification de biomarqueurs vocaux.» |
«Bien qu’il s’agisse d’une initiative luxembourgeoise, la force de l’étude réside dans sa dimension internationale. En effet, nous attendons la participation de plus de 50 000 personnes dans le monde, contribuant à faire de Colive Voice une banque de données audio multilingue et internationale pour l’identification de biomarqueurs vocaux», conclut le Dr Fagherazzi.
La participation à Colive Voice se fait en ligne, via une application web sécurisée, de manière complètement anonyme, et est accessible depuis un smartphone, une tablette ou un ordinateur portable équipé d’un micro¬phone.
| L’étude est disponible en anglais, français, allemand et espagnol via le lien suivant: www.colivevoice.org |
Nous recherchons des “ambassadeurs” pour Colive Voice afin de nous aider à trouver de nouveaux participants.
Vos patients seront les premiers bénéficiaires des résultats de cette étude qui vise avant tout à simplifier le suivi quotidien du diabète et cancer (et potentiellement d’autres maladies chroniques)
Si vous souhaitez mettre à disposition de vos patients des flyers Colive Voice, contactez-nous par mail colivevoice@lih.lu
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L’étude est disponible en anglais, français, allemand et espagnol via le lien suivant: www.colivevoice.org
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