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Prévention

Publié le 30 juin 2022Lecture 5 min

Améliorer le dépistage et le suivi des diabètes grâce à l’identification de biomarqueurs vocaux

Guy FAGHERAZZI et coll.**, Deep Digital Phenotyping Research Unit, Department of Precision Health, Luxembourg Institute of Health, Luxembourg

Colive Voice, une étude internationale de santé digitale, s’intéresse aux liens possibles entre la voix et les diabètes de type 1 et 2. Faisant le pari audacieux que l’on pourra mieux surveiller des symptômes tels que la détresse liée au diabète, la fatigue ou encore les hyper/hypoglycémies grâce à un monitoring de la voix, les chercheurs de cette étude ont pour objectif d’identifier les biomarqueurs vocaux clés pour le diabète.

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, dont le diabète, à travers les caractéristiques de la voix. L’étude est dirigée par le Dr Guy Fagherazzi et son équipe de l’unité de recherche « Deep Digital Phenotyping » du Department of Precision Health (DoPH) du LIH et est prévue pour durer dix ans. Colive Voice collecte et analyse des enregistrements vocaux en plusieurs langues, à la fois de la population générale et des personnes vivant avec des maladies chroniques, dont le diabète, afin d’identifier ce que l’on appelle des biomarqueurs vocaux. ∣ Un traitement des données recueillies basé sur les progrès de l’intelligence artificielle Les chercheurs traitent ensuite les données collectées pour extraire les caractéristiques audio les plus significatives, en fonction du trouble de la voix, de la maladie ou du symptôme d’intérêt. Ces caractéristiques audio sont ensuite utilisées pour « entraîner » des modèles d’intelligence artificielle, afin de prédire un symptôme ou une maladie et de classer, automatiquement, toute nouvelle personne, uniquement à partir de ses caractéristiques vocales. « On peut supposer que des caractéristiques acoustiques extraites d’enregistrements d’une voyelle soutenue comme “aaaa” pourraient nous aider à détecter plus spécifiquement des hypoglycémies, alors que des caractéristiques linguistiques extraites d’un discours spontané ou semi-spontané pourraient être plus adaptées à la détresse liée au diabète », précise Aurélie Fischer, coordinatrice du projet Colive Voice. ∣ Une étude ouverte à tous, quel que soit son pays d’origine ou son état de santé Les adultes et les adolescents de plus de quinze 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 diabète ou d’autres maladies (cancer, Covid-19, sclérose en plaques, maladie de Crohn ou troubles liés à la santé mentale). « 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 Guy Fagherazzi, directeur du Department of Precision Health et investigateur principal de Colive Voice. 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 microphone. L’étude est disponible en anglais, français, allemand et espagnol via le lien suivant : www.colive-voice.org. Figure 2 ∣ Les personnes atteintes de diabète ont des signatures vocales distinctes La Fédération internationale du diabète* estime que le diabète touche près 463 millions de personnes dans le monde, mais que la moitié ignore être atteinte par cette maladie. Non diagnostiquées et non traitées, les personnes concernées s’exposent à des complications graves (maladies cardiovasculaires, insuffisance rénale, cécité, amputation des membres inférieurs...). Avec la progression attendue des cas, améliorer le dépistage et le diagnostic du diabète devient un véritable enjeu stratégique pour les années à venir. Dans ce contexte, les nouvelles connaissances acquises avec l’identification des biomarqueurs vocaux peuvent faire évoluer profondément les pratiques diagnostiques et simplifier le dépistage du diabète. Les résultats préliminaires de l’étude Colive Voice (figure 3) montrent déjà la possibilité de classer, grâce à des échantillons de voix, les personnes en fonction du type de diabète dont elles sont atteintes (type 1 ou type 2) et en fonction de leur atteinte ou non par un diabète. D’autres travaux en cours portent sur l’identification de biomarqueurs vocaux d’hypoglycémie et de détresse liée au diabète. L’identification de tels biomarqueurs vocaux pour le diabète constitue une découverte prometteuse et ouvre de nouvelles pistes pour améliorer notre façon de suivre au quotidien cette maladie. ∣ Vers une amélioration possible du suivi du diabète grâce à un monitoring vocal La voix peut donc être un bon indicateur de la santé d’un individu, reflétant au quotidien les changements de son état. 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 l’évaluation de l’efficacité d’un médicament dans un essai clinique. Dans le cas du diabète, diabétologues et médecins généralistes manquent encore d’outils pour évaluer et diagnostiquer certains symptômes, par exemple la détresse liée au diabète – c’est-à-dire le poids du stress, des peurs ou des émotions liés à la gestion du diabète au quotidien – un symptôme souvent sous-déclaré lors des consultations et qui est au moins présent chez un tiers des personnes vivant avec le diabète. Les biomarqueurs vocaux identifiés pourraient déboucher sur des applications concrètes pour le diagnostic de ce symptôme, par exemple en intégrant la surveillance vocale dans des applications de santé numérique ou des solutions de télémédecine. L’amélioration de l’identification et de la gestion de la détresse liée au diabète permettrait d’améliorer la qualité de vie de millions de personnes dans le monde. *« IDF Diabetes Atlas », International Diabetes Federation (novembre 2019). **A. DOBOSZ, A. ALBÉJI, G. AGUAYO, A. FISCHER Deep Digital Phenotyping Research Unit, Department of Precision Health, Luxembourg Institute of Health, Luxembourg Remerciements Nous remercions le Luxembourg Institute of Health et la Société francophone du diabète pour le soutien et le financement de l’étude VOCADIAB, ainsi que tous les participants ayant donné leur voix pour l’étude Colive Voice, ce qui nous permet d’avancer sur l’identification des biomarqueurs vocaux. Pour suivre le projet Colive Voice sur les réseaux sociaux : https://www.facebook.com/ColiveVoice  https://twitter.com/ColiveVoice  Le projet Colive Voice expliqué en quelques minutes : https://www.youtube.com/watch?v=QAN3iphBM-k Pour participer : www.colivevoice.org

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