Nouvelle technologie vocale sur smartphones pour détecter des maladies

Probe Health vient de commencer un partenariat avec le géant américain des puces Qualcomm. Les entreprises s'associent pour diagnostiquer diverses maladies sur smartphone à partir de la voix des utilisateurs. Probe Health combine ainsi la technologie vocale avec les processeurs mobiles Snapdragon 888 et 778G 5G de Qualcomm. Les smartphones et les appareils IoT, qui sont déjà équipés de ces processeurs, auront automatiquement accès à cette nouvelle fonction inventive.

Avec Probe One de Probe Health, les utilisateurs pourront bientôt détecter un panel impressionnant de pathologies : asthme, dépression, troubles anxieux, BPCO (Bronchopneumopathie Chronique Obstructive) et même la COVID-19. Et tout ça en seulement 6 secondes d’enregistrements vocaux. Un spectrogramme se charge ensuite de convertir ces messages en images. Basés sur l'apprentissage automatique, les algorithmes sont entraînés à comparer les schémas vocaux de malades avec ceux d'utilisateurs de smartphones en « bonne santé ». Le logiciel utilise plusieurs types de sons comme paramètres tels que la toux, l'essoufflement ou encore l'oppression thoracique. De cette manière, il est capable d’identifier un éventuel trouble chez des personnes « saines ».

Avantages notables des biomarqueurs vocaux

Avec ce nouveau dispositif, les possibilités semblent infinies. David Liu, P.-D.G. de Probe Health, mentionne des situations particulières où un diagnostic rapide et fiable via un smartphone pourrait éviter des situations critiques. Il évoque, par exemple, le cas où un asthmatique peut effectuer un test avant de prendre le volant afin d'éviter un éventuel accident de la route dû à une crise d'asthme. Autre option possible : une surveillance des personnes souffrant de maladies chroniques qui peuvent désormais se surveiller plus rapidement grâce aux données immédiatement traitées en ligne. Autant de facilités qui rendent clairement obsolète la tenue manuelle d'un journal médical.

La société Probe Health, basée à Boston, a été fondée en 2015. Ces dernières années, elle a levé 22 millions de dollars en seulement deux tours d'investissement. À l’origine, le développement de la technologie vocale pour détecter une l’entreprise a lancé une plateforme spéciale pour les développeurs afin qu'ils puissent intégrer cette avancée technologique dans les applications Android et iOS.

Différentes techniques de détections vocales

Les autres entreprises qui utilisent les techniques de biomarqueurs vocaux sont Hyfe, Winterlight Labs, IBM, Sonaphi et Novoic. Ces dernières ne se concentrent pas toujours sur la toux ou les problèmes respiratoires, mais plutôt sur la façon dont les personnes parlent. Elles ciblent notamment l’identification de la maladie de Parkinson, de la schizophrénie ou encore de la maladie d'Alzheimer. Le fonctionnement se base sur les altérations vocales induites par ce type de pathologies. Les patients atteints de la maladie de Parkinson ont tendance à perdre du volume et à parler de manière précipitée, tandis que celles souffrant de schizophrénie utilisent des structures de phrases inhabituelles. Quant aux malades ayant développé Alzheimer, ils font davantage de pauses lorsqu'ils communiquent et ne trouvent pas toujours les bons mots.

La détection des troubles par le biais d’échantillons vocaux est encore complexe et des recherches supplémentaires sont nécessaires. Néanmoins, les premières études montrent que cette méthode de diagnostic est pour certaines maladies plus efficace que le processus habituel. C’est notamment le cas pour la maladie de Parkinson.

Inquiétudes des patients

À ce jour, il n’est pas encore évident d’affirmer que les biomarqueurs basés sur la parole feront bientôt partie du processus classique de diagnostic du corps médical. Les patients sont les premiers à être réticents à se servir régulièrement de leur voix pour des analyses numériques. Ils évoquent, entre autres, la protection de la vie privée. Pour les développeurs, les chercheurs et les spécialistes médicaux, c'est un réel problème. Les modèles d'apprentissage automatique se nourrissent d'un flux continu d'échantillons de données vocales. Ils ont donc un constant besoin de DATA.

Pourtant, la situation semble avoir quelque peu changé au cours de l'année dernière. En raison de la pandémie du coronavirus, l'usage de cette nouvelle technique a pris de l'ampleur. Les premiers signaux indiquant la présence de la COVID-19 sont maintenant détectés à distance directement à domicile en utilisant une technique vocale assez simple.