Notre voix est un outil permettant, avec les systèmes adéquats, de détecter de très nombreuses pathologies et de renseigner de manière précise l’état de santé du locuteur. Facilement implémentable en conditions réelles, de manière abordable et robuste à des conditions bruitées, la voix est un outil très attrayant pour la médecine numérique de demain.
Une des applications les plus prometteuses de l’utilisation de la voix est le suivi à domicile des patients souffrant de troubles neuropsychiatriques. Grâce à une application smartphone, il est maintenant possible de collecter des données de manière régulière, en conditions réelles, et d’adapter de manière dynamique les informations collectées.
Parmi les troubles neuropsychiatriques les plus répandus dans la population générale, les troubles du sommeil se traduisent souvent par une somnolence diurne excessive (SDE), qui est à la fois une forte cause d’accidents de la route et un facteur de risque pour les pathologies cardiovasculaires et psychiatriques.
S’il est normal d’être somnolent à certains moments de la journée (avant le coucher par exemple), la somnolence devient pathologique lorsqu’elle devient chronique et interfère avec la vie courante des personnes.
Les mécanismes à l’origine de la plainte de SDE sont souvent explorés par les médecins spécialistes à l’aide d’un test itératif de latence d’endormissement (TILE), qui nécessite deux nuits et une journée complète d’hospitalisation, représentant un coût pour la sécurité sociale de 1 500 € et mobilisant du personnel qualifié.
Remplacer ce test médical par une application basée sur la voix présente donc à la fois un intérêt financier et humain, tout en permettant d’ouvrir de nouvelles perspectives de diagnostic et de soin.
Cet article présente ainsi la collaboration de chercheurs issus du domaine de l’intelligence artificielle et de la neuropsychiatrie pour mettre au point des biomarqueurs vocaux de la SDE, avec comme but final leur implémentation au sein d’un médecin virtuel.
Points clés
Domaine
: techniques d’analyse de la voix
Degré de diffusion de la technologie
: émergence
Technologies impliquées
: extraction de paramètres acoustiques, reconnaissance automatique de la parole