Ces scientifiques du Klick Labs (Canada) qui publient dans la revue de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) utilisent l'intelligence artificielle pour détecter l'hypertension artérielle chronique à partir d’enregistrements vocaux. Ce développement basé sur des biomarqueurs vocaux et l'IA pour identifier l'hypertension, ouvre la voie à de nouveaux tests de détection rapide et non invasif d'autres maladies chroniques.
Il s’agit en effet d’une technique diagnostique de pointe non invasive qui permet de prédire l'hypertension artérielle chronique (HTA) avec un degré élevé de précision en utilisant simplement la voix du patient. La recherche fait progresser la détection précoce de l'hypertension artérielle chronique, un des fardeaux sanitaires les plus préoccupants puisqu’elle touche 1 adulte sur 3 dans le monde et entraîne un certain nombre de complications graves, dont des crises cardiaques, des problèmes rénaux et la démence.
Le potentiel diagnostique des biomarqueurs vocaux
L’étude est menée auprès de 245 participants invités à enregistrer leur voix 6 fois par jour pendant 2 semaines en parlant dans une application mobile développée pour l’étude. Les marqueurs vocaux pris en compte dans le modèle comprenaient des centaines de biomarqueurs vocaux indiscernables à l’oreille humaine, notamment la variabilité de la hauteur (fréquence fondamentale), les schémas de distribution de l’énergie de la parole (MFCC : Mel Frequency Cepstral Coefficients) et la netteté des changements sonores (contraste spectral). L’analyse des voix, combinée à l’intelligence artificielle (IA) a permis de :
- détecter l’HTA avec une précision de 84 % chez les femmes et 77 % chez les hommes.
« C’est donc un moyen plus accessible de détecter l’hypertension, ce qui, nous l’espérons, conduira à une intervention plus précoce », résume l’auteur principal, Yan Fossat, vice-président du Klick Labs.
Dépister le « tueur silencieux » à la voix
« Tueur silencieux » c’est bien le terme utilisé par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) pour qualifier l’hypertension. Parce que la moitié des personnes hypertendues ignorent leur état et ne sont donc pas traitées. Les méthodes conventionnelles de mesure de la tension artérielle peuvent nécessiter une expertise technique, un équipement spécialisé et ne sont pas toujours facilement accessibles aux personnes vivant dans certaines régions du monde.
L’équipe du Klick Labs avait déjà travaillé sur l’utilisation de la technologie vocale pour identifier le diabète, et ce nouveau développement confirme le potentiel des marqueurs vocaux dans la détection des maladies chroniques.
« La technologie vocale a le potentiel de transformer de manière exponentielle les soins de santé, en les rendant plus accessibles et plus abordables, en particulier pour les populations denses, plus pauvres et mal desservies en matière de soins de santé ».
Source: IEEE Access 4 Sept, 2024 DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3443688 Machine Learning-enabled Hypertension Screening through Acoustical Speech Analysis: Model Development and Validation
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