« Tu sembles enrhumé », « Tu n’as pas l’air bien. » Quelques secondes au téléphone suffisent parfois à déceler qu’un proche n’est pas très en forme. Une étude internationale nommée Colive Voice et menée par l’Institut de la santé du Luxembourg ambitionne d’aller bien plus loin et de dépister une série de problèmes de santé via la voix. Pour cela, les chercheurs s’appuient sur une combinaison de caractéristiques du signal vocal pouvant être associée à une maladie ou un symptôme.
Ils planchent ainsi depuis 2020 sur ces biomarqueurs particuliers dans le diabète, le cancer, le stress, l’anxiété, la dépression, la SEP et la Covid-19. C’est d’ailleurs en se penchant sur la détection vocale d’une infection au SARS-CoV-2 qu’ils ont élargi leur champ d’application. En utilisant l’intelligence artificielle, ils sont capables d’extraire plus de 6 000 caractéristiques d’un simple enregistrement de la voix et déceler des anomalies de santé. L’étude est participative : chacun, malade ou non, peut contribuer, dans toutes les langues. L’objectif est de collecter 50 000 échantillons.
Résultats prometteurs sur le DT2
Des résultats issus de cette première phase de l’étude Colive Voice viennent d’être présentés au congrès 2024 de l’Association européenne pour l’étude du diabète (EASD) concernant le diabète de type 2 (DT2). Ils montrent que les personnes qui en sont atteintes présentent des modulations vocales différentes de celles de la population générale, à même âge et même sexe. À partir d’enregistrements de 25 secondes des voix de 323 femmes et 284 hommes, l’algorithme a correctement prédit la pathologie pour respectivement 66 % et 71 % des personnes atteintes. Le modèle était encore plus performant chez les femmes de plus de 60 ans (74 %) et les hypertendus (75 %).
Les chercheurs expliquent que certains mécanismes biologiques influent sur les symptômes des personnes diabétiques, par exemple une fatigue cardiorespiratoire décelable dans la voix. Le surpoids et l’obésité, l’hypertension ou le RGO, fréquents chez les diabétiques, changent aussi la voix, de même que les variations de glycémie. Guy Fagherazzi, chercheur en épidémiologie du diabète, pense que ces résultats ouvrent « des perspectives pour développer un outil de dépistage de première ligne, non invasif, rapide et réalisable à partir de quelques secondes d’enregistrement vocal ».
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