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Actuellement, le dépistage du diabète de type 2 implique la réalisation de tests sanguins. De nouvelles recherches suggèrent qu’un simple enregistrement vocal de 10 secondes, effectué à l’aide d’un smartphone, pourrait bientôt permettre de le détecter instantanément.
Dépistage vocal
Publiée dans la revue Mayo Clinic Proceedings : Digital Health, la nouvelle étude a impliqué 267 personnes qui avaient déjà été diagnostiqués comme non diabétiques (192 sujets) ou diabétiques de type 2 (75 sujets). Chacun d’entre eux a été invité à enregistrer une phrase spécifique sur son smartphone via une application, jusqu’à six fois par jour pendant deux semaines.
L’analyse de 14 caractéristiques acoustiques des 18 465 enregistrements (d’une durée comprise entre six et dix secondes) a révélé que plusieurs de ces caractéristiques, telles que la hauteur et l’intensité, différaient de manière cohérente entre les participants diabétiques et non diabétiques.
Bien que ces différences ne puissent pas être détectées par l’oreille humaine, elles ont pu l’être par un logiciel de traitement des signaux, suggérant que le diabète de type 2 entraîne des changements subtils dans la voix d’une personne.
S’appuyant sur ces résultats, les chercheurs ont développé un algorithme basé sur l’IA, capable d’analyser les enregistrements vocaux ainsi que les informations relatives au patient (âge, sexe, taille et poids). Testé sur des volontaires, celui-ci s’est avéré précis à 89 % pour identifier les femmes diabétiques de type 2 et à 86 % pour les hommes.
Une approche prometteuse
Selon l’équipe, ces chiffres devraient s’améliorer au fur et à mesure que la technologie se perfectionne. À titre de référence, l’équipe a constaté que les tests traditionnels de glycémie à jeun étaient précis à 85 % pour les deux sexes, tandis que les tests d’hémoglobine glyquée et de tolérance au glucose par voie orale étaient précis à 91 % et 92 %, respectivement.
Il est désormais prévu d’étendre l’expérience à une population plus large et plus diversifiée, et également d’explorer la possibilité d’utiliser cette approche pour dépister d’autres maladies.
« Les méthodes de détection actuelles peuvent nécessiter beaucoup de temps, de déplacements et d’argent », estime Jaycee Kaufman, auteure principale. « La technologie vocale a le potentiel d’éliminer complètement ces barrières. »