Le Quotidien Indépendant Luxembourgeois
Des chercheurs luxembourgeois du LIH ont mis au point une méthode non invasive capable de détecter le diabète de type 2 en analysant la voix des patients.
Avec environ 400 millions de cas non diagnostiqués dans le monde, le diabète de type 2 (DT2) représente aujourd’hui en un enjeu de santé majeur. En cas de prise charge tardive, maladies cardiovaculaires et neurologiques peuvent apparaître, rendant plus complexe, et plus coûteux, le traitement. Mais le dépistage reste toujours compliqué. Reposant sur des tests sanguins, celui-ci est cher et parfois difficile à mettre en place dans certaines situations. Une unité du Luxembourg institute of health (LIH), Deep Digital Phenotyping, travaille donc sur une nouvelle méthode qui s’appuie sur un symptôme bien particulier du diabète de type 2 : le changement subtil de la voix.
En analysant les échantillons vocaux de plus de 600 personnes aux États-Unis, l’équipe a pu identifier des biomarqueurs vocaux liés au DT2. En retrouvant ces marqueurs spécifiques chez d’autres personnes, il est alors possible de déterminer le risque qu’elles développent elles-mêmes un diabète. Grâce à des algorithmes élaborés par intelligence artificielle, les chercheurs ont pu obtenir une prédiction dont la précision est comparable à celle de la méthode utilisée par l’American Diabetes Association (ADA). Celle-ci consiste en un bref questionnaire renseignant l’âge, le poids, l’activité physique ou encore les antécédents familiaux afin de déterminer le risque de diabète. «En outre, les taux de détection étaient encore meilleurs dans des groupes démographiques clés, notamment les femmes de plus de 60 ans et les personnes souffrant d’hypertension», remarque le LIH.
«Améliorer considérablement l’accès aux soins»
Si, pour le moment, cette méthode n’est pas fiable à 100 %, l’unité Deep Digital Phenotyping compte bien affiner son algorithme afin de permettre une détection précoce du DT2. «Cette recherche représente une étape majeure dans le traitement du diabète, se félicite le docteur Guy Fagherazzi, l’un des directeurs de l’équipe de recherche. En combinant l’IA et le phénotypage numérique, nous inaugurons une approche plus inclusive et plus rentable du diagnostic précoce et de la prévention.» Cette nouvelle méthode pourrait en effet faciliter la détection et permettre une meilleure prise en charge du diabète dans le monde entier. «La possibilité de dépister le diabète à l’aide d’un simple enregistrement vocal pourrait améliorer considérablement l’accès aux soins de santé pour des millions de personnes dans le monde», ajoute Guy Fagherazzi.
Les chercheurs souhaitent d’ailleurs étendre ce test au plus grand nombre en proposant d’autres langues que l’anglais. L’étude fait partie de Colive Voice, un programme plus global qui tente de s’imposer comme leader dans l’exploration des biomarqueurs vocaux pour diagnostiquer diverses maladies chroniques. Toujours dans l’optique de proposer des méthodes moins invasives que celles actuellement utilisées mais aussi de faciliter leur accès à toutes les populations, en particulier les plus défavorisées.
