La combinaison de l’intelligence artificielle avec le son de la voix d’une personne pourrait éventuellement aider à diagnostiquer des patients souffrant d’une insuffisance cardiaque potentielle ou de la maladie de Parkinson.
Alors que la fièvre de l’IA s’empare des soins de santé, certains prestataires et entreprises de santé numérique utilisent la technologie pour analyser les modèles de parole des gens afin de pouvoir détecter de futures crises cardiaques ou mieux comprendre les besoins sociaux d’un patient. Le concept est suffisamment prometteur pour que les National Institutes of Health aient budgétisé 14 millions de dollars pour créer une base de données de 30 000 voix d’ici 2026 qui pourrait être utilisée pour former l’IA au diagnostic des maladies.
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Au centre médical Wexner de l’Ohio State University à Columbus, Ohio, une équipe de chercheurs a étudié comment un système de surveillance à distance exploité via une application pour smartphone basée sur l’IA pouvait détecter des événements potentiels d’insuffisance cardiaque chez les patients.
“L’idée était de discerner si les changements dans la parole d’un patient pouvaient être détectés via un système basé sur l’IA avant qu’un clinicien puisse les entendre”, a déclaré le Dr William T. Abraham, professeur de médecine cardiovasculaire à l’OSU Wexner et responsable auteur de l’étude. “Le médecin n’écoute pas le patient tous les jours alors que ce système l’est.”
Dans une étude portant sur 263 patients, les chercheurs de l’OSU ont découvert que l’application était précise à 76 % pour prédire les patients qui souffriraient d’une insuffisance cardiaque. L’application a effectué la détection en moyenne 24 jours avant l’hospitalisation. Dans une étude distincte portant sur 153 patients, l’application était précise à 71 % dans la détection des événements d’insuffisance cardiaque en moyenne trois semaines à l’avance. D’autres méthodes permettant de prédire l’insuffisance cardiaque, comme la prise de poids d’un patient, ne sont précises qu’à 10 à 20 %, a déclaré Abraham.
Pour l’étude, les patients ont enregistré cinq phrases chaque jour dans l’application dans leur langue maternelle. L’application a été conçue pour détecter si la parole d’un patient changeait dans le temps en évaluant la hauteur, le volume, la dynamique et d’autres caractéristiques. Les changements de voix peuvent indiquer une augmentation précoce du liquide pulmonaire, signe d’une insuffisance cardiaque progressive.
Abraham voit le potentiel de cette technologie au-delà de la santé cardiovasculaire.
« Pensez à toutes les autres maladies qui pourraient affecter la parole : maladies respiratoires, asthme, BPCO, gestion de la douleur chronique, dépression, etc. », a déclaré Abraham. “Je pense que le potentiel est assez grand.”
Bien que le concept soit prometteur, des experts tels que le Dr Yael Bensoussan, directrice du Health Voice Center de l’Université de Floride du Sud, ont déclaré que la technologie se heurte à des obstacles liés à la confidentialité des patients.
“Parfois, vous parlez à vos amis d’aller dans un restaurant spécifique et vous voyez alors apparaître une annonce pour ce restaurant”, a déclaré Bensoussan, qui dirige le consortium du NIH rassemblant 30 000 voix. « Le problème est que si je devais vous le dire, votre téléphone écoutera votre voix toute la journée, analysera les informations et établira un diagnostic, approuveriez-vous ? Probablement pas.”
Il faut plus de voix pour de meilleures données
Au-delà des problèmes de confidentialité, Bensoussan a déclaré qu’il n’existait aucune norme industrielle sur la manière dont les données vocales sont collectées et validées par les développeurs. Elle a également déclaré qu’il fallait recueillir davantage de voix pour refléter les personnes issues de différents milieux régionaux et socio-économiques. Grâce au projet NIH, Bensoussan et son équipe cherchent à capturer au moins 30 000 voix pour la base de données. Le projet a accumulé 200 voix, a-t-elle déclaré.
Malgré d’éventuelles réserves, Bensoussan est enthousiasmé par les domaines potentiels de la médecine dans lesquels l’analyse de la parole basée sur l’IA pourrait aider à dépister et potentiellement diagnostiquer des patients atteints d’une maladie.
Pour les maladies de Parkinson et d’Alzheimer, il pourrait également être utilisé par les sociétés pharmaceutiques pour surveiller la réponse des patients au traitement, a déclaré Bensoussan.
“Si vous testez un nouveau médicament chez un patient atteint de la maladie de Parkinson, au lieu de faire une prise de sang chaque semaine pour voir comment il va… vous pourriez simplement mesurer sa voix chaque semaine et voir s’il y a une amélioration ou une aggravation de son état en fonction de sa voix. “, a déclaré Bensoussan.
En dehors des domaines cliniques, certaines entreprises et systèmes utilisent l’analyse vocale basée sur l’IA pour améliorer l’accès aux soins. Eskenazi Health, un système de santé basé à Indianapolis, utilise une plateforme de la société d’IA Authenticx pour analyser les discussions téléphoniques entre les patients et son centre d’appels de service client. La plateforme écoute un appel entre un patient et le représentant du service client et recueille des informations sur les points de friction potentiels.
Le système de santé a mis en œuvre la technologie dès les premiers jours de la pandémie de COVID-19, lorsque les volumes des centres d’appels montaient en flèche, a déclaré Rachelle Tardy, directrice des résultats cliniques et de l’intégration. Au fil du temps, les dirigeants du système de santé ont réalisé qu’il existait de nouvelles opportunités d’utiliser l’IA pour améliorer l’accès aux soins, a-t-elle déclaré.
« Les soins de santé ne se résument pas à une simple rencontre. Il existe des contraintes sociales qui ont un impact sur les soins prodigués aux patients », a déclaré Tardy. « Nous avons commencé à identifier certains des obstacles qui existent pour les patients. Nous avons commencé à remarquer une tendance en matière de transport, en particulier en ce qui concerne les patients qui devaient reporter un rendez-vous.
Les informations fournies par la plateforme ont conduit Eskenazi à modifier son processus de planification afin d’identifier si les patients avaient un besoin de transport ou s’il y avait une autre raison pour laquelle ils ne pouvaient pas prendre rendez-vous, a déclaré Tardy. Sans l’IA, les prestataires risquent de ne pas comprendre les déterminants sociaux d’un patient, a-t-elle déclaré.
« Lorsque vous commencez à voir qu’un patient présente un nombre important de non-présentations, la supposition automatique est : « Qu’est-ce qui ne va pas chez vous ? Pourquoi n’êtes-vous pas venu à votre rendez-vous'”, a déclaré Tardy. “Tous les patients ne disposent pas des ressources fondamentales que nous tenons pour acquises.”
