Biomarqueurs vocaux ou comment notre voix peut améliorer la santé
Récemment, les chercheurs de l’université de Kyushu au Japon ont su faire parler d’eux, en développant un système de déverrouillage de téléphone qui utilise notre haleine.
Oui notre haleine …
Surprenant n'est-ce pas ? Pourtant, les résultats montrent un taux de précision à 97,8%. Ainsi, notre haleine au même titre que nos empreintes ou notre salive, peuvent être utilisées comme moyen d’authentification biométrique.
De nouvelles Intelligences Artificiels (IA) et machines learning se développent et s’intéressent aux biomarqueurs*.
*Les biomarqueurs sont des indicateurs biologiques que nous possédons tous en chacun de nous.
En l'occurrence ici, nous parlerons des biomarqueurs vocaux.
Le principe est le suivant, vous échangez quelques mots avec une IA, vous répondez aux questions, et en retour, cette dernière va venir identifier certaines pathologies, maladies ou autre (ex : la/le covid).
Et cela, à partir de l’intonation de notre voix, du rythme et du débit utilisé.
Vous l’aurez compris, les enjeux dans le domaine de la santé sont divers :
- Des diagnostics réalisés plus rapidement et plus exacts ;
- La possibilité de pouvoir les réaliser à domicile ;
- Une amélioration des prises de décisions et de la prise en charge des patients ;
- L’optimisation des essais cliniques par exemple.
C’est donc le sujet de ce nouvel article santé et IA : les biomarqueurs vocaux ou comment notre voix pourrait aider à améliorer la médecine.
Partie 1 - Aux origines des biomarqueurs vocaux
Avant d’aborder la partie spécifique aux biomarqueurs vocaux, il est important de rappeler le contexte général.
1/ Vous avez dit biomarqueurs ?
Biomarqueurs ou marqueurs biologiques, peu importe l’appellation, il s’agit en fait de toutes les caractéristiques biologiques mesurables.
Dit autrement, tous les éléments de notre corps qui une fois traduits, indiquent certaines données.
Il peut s'agir par exemple de marqueurs de type cellulaire ou moléculaire : ADN, ARN, protéines, métabolites.
Ces derniers sont mesurables à l’aide d’une biopsie tissulaire ou liquide (salive, urine, sang).
Il peut s’agir encore, de marqueurs physiologiques ou morphologiques…etc.
Dans ce cas, on se servira de l’imagerie médicale ou clinique.
Peu importe la catégorie finalement, il faut simplement retenir que selon le cas où ils sont relevés, ces marqueurs permettent de détecter si tout va bien ou si au contraire, il existe des éléments pathogènes.
Dans un autre cas encore, ils permettent d'observer la réaction à une exposition ou une intervention (ex : chimiothérapie).
2/ Cas d’utilisation de ces marqueurs biologiques
Ainsi, les biomarqueurs ont divers intérêts pour la médecine et la recherche.
Bien entendu, on pense en premier lieu à la réalisation de diagnostics et la possibilité de prévoir certaines maladies, de les détecter avant un stade avancé.
Ils sont aussi un excellent moyen de veiller sur certains patients, d'observer l’efficacité d’un traitement par exemple.
L’efficacité, mais aussi au préalable, au niveau de l’élaboration même de ces traitements. Comment le corps réagit après quelques interventions.
Ce qui rejoint notre dernier point, celui de la possibilité de réaliser des essais cliniques de meilleure qualité et qui sont mieux encadrés.
La recherche médicale s’est d'ailleurs récemment intéressée à un nouveau type de biomarqueur qui n'est autre que la voix.
Ainsi, comment la voix peut-elle permettre de déceler une maladie chez tel ou tel patient ?
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Partie 2 - Les biomarqueurs vocaux, nouveaux moyens d’identifier notre état de santé général
1/ La voix, un mécanisme puissant et complexe
Le fonctionnement de la voix, du moins son mécanisme, est très intéressant à observer notamment chez les chanteurs.
Lorsque ces derniers veulent produire un son, ils doivent alors réfléchir à un certains nombres d'éléments techniques.
Pourquoi ? Parce que notre corps est structuré de telle manière qu’il doit établir une coordination entre plusieurs éléments comme le diaphragme, les poumons, le thorax, la trachée, ou encore les épaules pour pouvoir émettre un son.
L’intonation et la vibration se diversifient grâce à la glotte et le larynx, et la résonance fonctionne avec la cavité buccale et la cavité nasale.
Un vrai instrument de musique !
Dès lors, si toute la mécanique ne fonctionne pas correctement, la voix est censée émettre une intonation différente de celle que nous possédons normalement.
C’est en tout cas ce que les scientifiques tentent de démontrer.
Selon de récentes études, lorsque nous rencontrons une défaillance, qu’elle soit physique ou mentale, l’intonation et le rythme de notre voix changent.
2/ Machines learning et IA pour évaluer les biomarqueurs vocaux
Partant de ce constat, de nouvelles machines learning et IA sont donc en phase de développement afin de pouvoir détecter et analyser l’origine de ces perturbations.
Encore une fois, qu’elles soient mentales ou physiques.
Avec des centaines de milliers de données patients récoltées, les machines arrivent à associer l'origine d'un trouble de la voix à telle maladie chez un patient.
Exemple de l’altération liée à une défaillance physique : la maladie de Parkinson
L’un des principaux symptômes que l’on peut relever dans cette maladie est celui des tremblements liés à la dégénérescence des muscles et du système nerveux.
Inévitablement, la voix se retrouve impactée.
D’ailleurs, les patients atteints de cette maladie montrent généralement des difficultés à marquer la ponctuation et les intonations.
Dès lors, une machine learning pourrait être capable d’appréhender, à l’avance, des signes de la maladie à partir de la voix d’un patient.
Exemple de l’altération liée à une défaillance mentale : dépression, burn-out, bipolarité ou encore l'alzheimer
De la même manière, lorsque l’état de santé mentale d’une personne est impacté, le ton employé peut devenir plus monotone, moins rythmé, tremblant...etc.
Toutes ces suppositions faites autrefois sous le regard orienté d’un professionnel de santé, pourraient désormais être précisées grâce aux machines learning et aux biomarqueurs vocaux.
Partie 3 - L'enjeu des données patients issues des biomarqueurs vocaux
Bien entendu, plus l’on récoltera des données à partir de biomarqueurs vocaux, plus ces machines learning seront capables d’établir rapidement et de manière efficiente des diagnostics.
Les essais cliniques pourront ainsi être réalisés sur un panel de personnes plus spécifiques.
Des traitements en phase de test pourront être mieux appréhendés.
Avec cette précision qui est que ces biomarqueurs devront aussi bien être récoltés sur des patients qui présentent des défaillances, et sur des patients qui ne présentent aucune défaillance.
D’un autre côté, on pourrait se demander comment la récolte de ces données sera réalisée et surtout, comment sera-t-elle organisée à postériori ?
En acceptant de réaliser un test médical à domicile par exemple, au moyen d’une application, on accepte également l’utilisation de nos données par d’autres personnes, des entreprises…etc.
S’il ne s’agit que de la voix, ce n’est pas tellement inquiétant. En revanche, imaginons que toutes ces informations soient revendues à une compagnie d’assurance
Comme toujours, il s’agira de poser des règles et des limites.
Conclusion
Une fois encore, la technologie au service de la recherche médicale tend à changer l’avenir de la médecine.
En développant des machines learning ou des applications placées à disposition des personnes, des diagnostics pourront être faits assez rapidement, et ce, sans avoir à attendre un rendez-vous médical physique.
Dans les faits, cela permettrait par exemple de vider les salles d’attente, d’alléger la charge de travail des professionnels de santé.
Un diagnostic effectué au préalable permettrait d’orienter le patient vers tel ou tel professionnel.
Ce qui est certain, c'est que les biomarqueurs vocaux et autres, sont définitivement des outils utiles à l'avancée de la médecine.
Néanmoins, l’utilisation de nos marqueurs biologiques nécessitera une certaine régulation.
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