Quand quelqu’un a un rhume, il parle par le nez, est enroué : sa maladie s’entend dans sa voix. L’algorithme fonctionne sur le même principe mais est beaucoup plus précis, explique Mégane Pizzimenti, responsable scientifique de l’étude Colive Voice, menée par l’Institut luxembourgeois de la santé. « Grâce aux algorithmes de « machine learning », nous sommes en mesure d’extraire plus de 6 000 caractéristiques vocales à partir d’un enregistrement vocal. C’est grâce à eux que nous pourrons voir à un moment donné si nous avons quelque chose de spécifique à une personne qui a une maladie ou un symptôme”, elle explique. Une étude lancée en 2020 par un groupe de chercheurs internationaux.
Des participants du monde entier appelés à envoyer des enregistrements vocaux
L’algorithme n’en est qu’à sa phase de test. Pour le former et continuer à apprendre, les scientifiques souhaitent enrichir la base de données. Depuis un smartphone, chacun, malade ou non, peut participer en envoyant des enregistrements vocaux sur le site d’étude, six langues différentes sont possibles. “Nous ajouterons de nouvelles langues au fur et à mesure de la croissance de Colive Voice car nous recherchons des participants du monde entier avec des accents différents pour développer les biomarqueurs les plus précis possibles”, poursuit Mégane Pizzimenti. Tout le monde peut donc participer en se rendant sur www.Colivevoice.org .
Pour l’instant les premiers résultats sont concluants, notamment concernant le diabète. L’algorithme détecte même s’il s’agit d’un diabète de type 1 ou de type 2.
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