La plupart d’entre nous subissent deux changements de voix au cours de leur vie : une première fois à la puberté, lorsque les cordes vocales s’épaississent et que le larynx migre vers le bas de la gorge. Puis une seconde fois, lorsque le vieillissement entraîne des changements structurels qui peuvent affaiblir la voix.
Mais pour certains d’entre nous, il y a un autre changement de voix, lorsqu’une maladie se déclare ou lorsque notre santé mentale décline.
C’est pourquoi de plus en plus de médecins considèrent la voix comme un biomarqueur – quelque chose qui vous indique qu’une maladie est présente.
Les signes vitaux comme la pression artérielle ou le rythme cardiaque « peuvent donner une idée générale de notre état de santé. Mais ils ne sont pas spécifiques à certaines maladies », explique le docteur Yael Bensoussan, directeur du Health Voice Center de l’université de Floride du Sud et co-investigateur principal du projet « Voice as a Biomarker of Health » des « National Institutes of Health ».
« Nous apprenons qu’il existe des modèles » dans les changements de voix qui peuvent indiquer une série de conditions, y compris des maladies du système nerveux et des maladies mentales, dit-elle.
Diagnostiquer une maladie par le son de votre voix
Le médecin en chef de WebMD, John Whyte, s’entretient avec Yael Bensoussan, directeur du centre de la voix de l’université de Floride du Sud, au sujet de la technologie qui pourrait bientôt permettre de diagnostiquer des maladies à partir du son de la voix.
L’élocution est un processus complexe, qui implique tout, des poumons et du larynx à la bouche et au cerveau. « Une défaillance de l’une de ces parties peut affecter la voix », explique Maria Powell, docteur en médecine, professeur adjoint d’otolaryngologie (étude des maladies de l’oreille et de la gorge) à l’université Vanderbilt de Nashville, qui travaille sur le projet du NIH (National Institutes of Health)
Vous ou votre entourage ne remarquerez peut-être pas ces changements. Mais les chercheurs affirment que l’analyse de la voix en tant qu’élément standard des soins aux patients – à l’instar des contrôles de la pression artérielle ou du cholestérol – pourrait aider à identifier plus tôt ceux qui ont besoin d’une attention médicale.
Souvent, il suffit d’un smartphone, « un appareil bon marché, disponible dans le commerce et que tout le monde peut utiliser », explique Ariana Anderson, PhD, directrice du Laboratory of Computational Neuropsychology de l’UCLA.
« Vous pouvez fournir des données vocales en pyjama, sur votre canapé », explique Frank Rudzicz, PhD, informaticien pour le projet NIH. « Cela ne nécessite pas d’équipement très compliqué ou coûteux, et il n’est pas nécessaire d’avoir beaucoup d’expertise pour l’obtenir. » De plus, plusieurs échantillons peuvent être recueillis au fil du temps, ce qui donne une image plus précise de la santé qu’un seul instantané provenant, par exemple, d’un test cognitif.
Au cours des quatre prochaines années, l’équipe « Voice as a Biomarker » recevra près de 18 millions de dollars pour recueillir une quantité massive de données vocales. L’objectif est de recueillir 20 000 à 30 000 échantillons, ainsi que des données sur la santé de chaque personne étudiée. Le résultat sera une base de données tentaculaire que les scientifiques pourront utiliser pour développer des algorithmes reliant les conditions de santé à la façon dont nous parlons.
Pendant les deux premières années, les nouvelles données seront collectées exclusivement par des universités et des cliniques à fort volume afin de contrôler la qualité et la précision. À terme, les gens seront invités à soumettre leurs propres enregistrements vocaux, créant ainsi un ensemble de données provenant de la population. « Google, Alexa, Amazon – ils ont accès à des tonnes de données vocales », explique Yael Bensoussan. « Mais ce n’est pas utilisable de manière clinique, car ils n’ont pas les informations de santé ».
Yael Bensoussan et ses collègues espèrent combler ce vide avec des applications de dépistage vocal avancé, qui pourraient s’avérer particulièrement précieuses dans les communautés éloignées qui n’ont pas accès aux spécialistes ou comme outil de télémédecine. Dans un deuxième temps, les dispositifs portables dotés d’une analyse vocale pourraient alerter les personnes atteintes de maladies chroniques lorsqu’elles doivent consulter un médecin.
« La montre dit : ‘J’ai analysé votre respiration et votre toux, et aujourd’hui, vous n’allez vraiment pas bien. Vous devriez vous rendre à l’hôpital », précise Yael Bensoussan, qui imagine une montre pour les patients atteints de BPCO (Bronchopneumopathie Chronique Obstructive). « Il pourrait prévenir les gens très tôt que les choses sont en train de décliner ».
L’intelligence artificielle pourrait être meilleure qu’un cerveau pour repérer la bonne maladie. Par exemple, des troubles de l’élocution pourraient indiquer la maladie de Parkinson, un accident vasculaire cérébral ou la SLA, entre autres.
« Nous pouvons contenir environ sept informations dans notre tête à la fois », souligne Frank Rudzicz. « Il est vraiment difficile pour nous d’obtenir une image holistique en utilisant des dizaines ou des centaines de variables à la fois ». Mais un ordinateur peut prendre en compte toute une série de marqueurs vocaux en même temps, les reconstituant pour une évaluation plus précise.
« L’objectif n’est pas de surpasser un clinicien », précise Yael Bensoussan. Pourtant, le potentiel est indéniablement là : Dans une étude récente portant sur des patients atteints d’un cancer du larynx, un outil automatisé d’analyse de la voix a détecté la maladie avec plus de précision que les laryngologistes.
« Les algorithmes disposent d’une plus grande base d’entraînement », explique Ariana Anderson, qui a mis au point une application baptisée ChatterBaby, qui analyse les pleurs des nourrissons. « Nous avons un million d’échantillons à notre disposition pour entraîner nos algorithmes. Je ne sais pas si j’ai déjà entendu un million de bébés différents pleurer dans ma vie. »
Alors, quels sont les problèmes de santé les plus prometteurs pour l’analyse de la voix ? Le projet « Voice as a Biomarker » se concentrera sur cinq catégories.
Troubles de la voix
(Cancers du larynx, paralysie du pli vocal, lésions bénignes du larynx)
Il est évident que les changements vocaux sont une caractéristique de ces maladies, qui provoquent des phénomènes tels que le souffle ou la « rugosité », un type d’irrégularité vocale. Un enrouement qui dure au moins deux semaines est souvent l’un des signes les plus précoces du cancer du larynx. Pourtant, il faut parfois des mois – une étude a montré que la moyenne était de 16 semaines – pour que les patients consultent un médecin après avoir remarqué ces changements. Même à ce moment-là, les laryngologistes ont encore diagnostiqué à tort certains cas de cancer en se fiant uniquement aux indices vocaux.
Imaginez maintenant un scénario différent : Le patient parle dans une application pour smartphone. Un algorithme compare l’échantillon vocal avec les voix de patients atteints de cancer du larynx. L’application affiche les probabilités estimées de cancer du larynx, ce qui aide les prestataires de soins à décider s’ils doivent proposer au patient des soins spécialisés.
La collecte de dizaines de milliers d’échantillons vocaux, qui peut être effectuée à l’aide d’une application pour smartphone, est la première étape pour Yael Bensoussan, MD (à gauche), et ses collègues, qui espèrent jeter les bases d’algorithmes permettant de diagnostiquer une maladie à partir de la voix.
Prenons l’exemple de la dysphonie spasmodique, un trouble neurologique de la voix qui déclenche des spasmes dans les muscles de la boîte vocale, provoquant une voix tendue ou haletante. Les médecins qui manquent d’expérience en matière de troubles vocaux peuvent passer à côté de l’affection. C’est pourquoi le diagnostic prend en moyenne près de 4½ ans, selon une étude parue dans le Journal of Voice, et peut inclure tout, des tests d’allergie à l’évaluation psychiatrique, dit Powell. Une technologie d’intelligence artificielle entraînée à reconnaître le trouble pourrait contribuer à éliminer ces tests inutiles.
Troubles neurologiques et neurodégénératifs
(maladie d’Alzheimer, maladie de Parkinson, accident vasculaire cérébral, SLA)
Dans le cas des maladies d’Alzheimer et de Parkinson, « l’un des premiers changements notables est celui de la voix », qui apparaît généralement avant le diagnostic officiel, explique Anais Rameau, MD, professeur adjoint de laryngologie au Weill Cornell Medical College et autre membre du projet du NIH. La maladie de Parkinson peut adoucir la voix ou la rendre monotone, tandis que la maladie d’Alzheimer peut modifier le contenu du discours, entraînant une augmentation des « humm » et une préférence pour les pronoms plutôt que les noms.
Dans le cas de la maladie de Parkinson, les changements vocaux peuvent survenir des décennies avant que les mouvements ne soient affectés. Si les médecins pouvaient détecter la maladie à ce stade, avant l’apparition des tremblements, ils pourraient être en mesure de signaler les patients en vue d’une intervention précoce, explique Max Little, PhD, directeur de projet pour la Parkinson’s Voice Initiative. « C’est le « Saint Graal » pour trouver un éventuel remède ».
Là encore, le smartphone montre son potentiel. Dans une étude australienne de 2022, une application alimentée par l’IA a été capable d’identifier les personnes atteintes de Parkinson sur la base de brefs enregistrements vocaux, bien que la taille de l’échantillon ait été faible. À plus grande échelle, la Parkinson’s Voice Initiative a recueilli quelque 17 000 échantillons de personnes à travers le monde. « L’objectif était de détecter à distance les personnes atteintes de la maladie à partir d’un appel téléphonique », explique M. Little. Elle y est parvenue avec une précision d’environ 65 %. « Bien que ce taux ne soit pas assez précis pour une utilisation clinique, il montre le potentiel de l’idée », ajoute-t-il.
Frank Rudzicz a fait partie de l’équipe à l’origine de Winterlight, une application iPad qui analyse 550 caractéristiques de la parole pour détecter la démence et la maladie d’Alzheimer (ainsi que les maladies mentales). « Nous l’avons déployée dans des établissements de soins de longue durée », dit-il, afin d’identifier les patients qui ont besoin d’un examen plus approfondi de leurs capacités mentales. L’accident vasculaire cérébral est un autre domaine d’intérêt, car les troubles de l’élocution sont une mesure très subjective, explique Ariana Anderson. La technologie de l’IA pourrait fournir une évaluation plus objective.
Troubles de l’humeur et troubles psychiatriques
(Dépression, schizophrénie, troubles bipolaires)
Il n’existe pas de biomarqueurs établis pour diagnostiquer la dépression. Pourtant, si vous vous sentez déprimé, il y a de fortes chances que vos amis le sachent, même par téléphone.
L’application ChatterBaby analyse les pleurs des nourrissons.
« Nous portons une grande partie de notre humeur dans notre voix », explique le Dr Powell. Les troubles bipolaires peuvent également modifier la voix, la rendant plus forte et plus rapide pendant les périodes maniaques, puis plus lente et plus calme pendant les épisodes dépressifs. Le stade catatonique de la schizophrénie s’accompagne souvent « d’une voix très monotone et robotique », explique Ariana Anderson. « Ce sont toutes des choses qu’un algorithme peut mesurer ».
Des applications sont déjà utilisées – souvent dans le cadre de la recherche – pour surveiller les voix pendant les appels téléphoniques, en analysant le taux, le rythme, le volume et la hauteur, afin de prédire les changements d’humeur. Par exemple, le projet PRIORI de l’université du Michigan travaille sur une application pour smartphone permettant d’identifier les changements d’humeur chez les personnes atteintes de troubles bipolaires, en particulier les changements qui pourraient augmenter le risque de suicide.
Le contenu du discours peut également fournir des indices. Dans une étude de l’UCLA, publiée dans la revue PLOS One, des personnes atteintes de maladies mentales ont répondu par téléphone à des questions programmées par ordinateur (comme « Comment allez-vous ces derniers jours ? »).
Une application a analysé leurs choix de mots, en prêtant attention à leur évolution dans le temps. Les chercheurs ont constaté que l’analyse de l’humeur par l’IA correspondait bien aux évaluations des médecins et que certaines personnes participant à l’étude se sentaient en fait plus à l’aise pour parler à un ordinateur.
Troubles respiratoires
(Pneumonie, BPCO)
Au-delà de la parole, les bruits respiratoires tels que le halètement ou la toux peuvent indiquer des conditions spécifiques. « La toux de l’emphysème est différente, la toux de la BPCO est différente », explique Yael Bensoussan. Les chercheurs tentent de déterminer si COVID-19 a une toux distincte.
Les bruits respiratoires peuvent également servir de repères. « Il existe différents sons lorsque nous ne pouvons pas respirer », explique Yael Bensoussan. L’un d’entre eux est appelé stridor, un sifflement aigu résultant souvent d’un blocage des voies respiratoires. « Je vois des tonnes de personnes [avec un stridor] mal diagnostiquées pendant des années – on leur dit qu’elles ont de l’asthme, mais ce n’est pas le cas », assure Yael Bensoussan. L’analyse de ces sons par l’IA pourrait aider les médecins à identifier plus rapidement les troubles respiratoires.
Troubles de la voix et de la parole en pédiatrie
(Retards de parole et de langage, autisme)
Les bébés qui seront plus tard atteints d’autisme pleurent différemment dès l’âge de six mois, ce qui signifie qu’une application comme ChatterBaby pourrait aider à signaler les enfants en vue d’une intervention précoce, explique Ariana Anderson. L’autisme est lié à plusieurs autres diagnostics, comme l’épilepsie et les troubles du sommeil. L’analyse des pleurs d’un nourrisson pourrait donc inciter les pédiatres à dépister toute une série d’affections.
ChatterBaby s’est avéré « incroyablement précis » pour identifier les cas de douleur chez les bébés, explique Ariana Anderson, car la douleur augmente la tension musculaire, ce qui se traduit par des pleurs plus forts et plus énergiques. L’objectif suivant : « Nous recueillons des voix de bébés dans le monde entier », explique-t-elle, puis nous suivons ces enfants pendant sept ans, afin de voir si des signes vocaux précoces peuvent prédire des troubles du développement. Les échantillons vocaux des jeunes enfants pourraient servir à des fins similaires.
Et ce n’est qu’un début
À terme, la technologie de l’IA pourrait détecter des changements vocaux liés à des maladies que nous ne pouvons même pas entendre. Dans une nouvelle étude de la Mayo Clinic, certaines caractéristiques vocales détectables par l’IA – mais pas par l’oreille humaine – étaient liées à une multiplication par trois de la probabilité d’avoir une accumulation de plaques dans les artères.
« La voix est un énorme spectre de vibrations », explique l’auteur de l’étude, Amir Lerman, MD. « Nous entendons une gamme très étroite ».
Les chercheurs ne savent pas exactement pourquoi les maladies cardiaques altèrent la voix, mais le système nerveux autonome pourrait jouer un rôle, puisqu’il régule le larynx ainsi que la pression sanguine et le rythme cardiaque. Selon M. Lerman, d’autres pathologies, comme les maladies des nerfs et de l’intestin, peuvent également altérer la voix. Au-delà du dépistage des patients, cette découverte pourrait aider les médecins à ajuster les doses de médicaments à distance, en fonction de ces signaux vocaux inaudibles.
« Avec un peu de chance, dans les prochaines années, cela va entrer dans la pratique », déclare Amir Lerman.
Pourtant, face à cet espoir, les préoccupations en matière de protection de la vie privée demeurent. La voix est un identifiant protégé par la loi fédérale sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance maladie, qui exige la confidentialité des informations de santé personnelles. C’est l’une des principales raisons pour lesquelles il n’existe pas encore de grandes bases de données vocales, explique Yael Bensoussan. (La possibilité de diagnostiquer des maladies à partir de la seule voix est peut-être plus inquiétante. « On pourrait utiliser cet outil sur n’importe qui, y compris sur des personnalités officielles comme le président », déclare M. Rameau.
Mais le principal obstacle est l’approvisionnement éthique des données pour garantir la diversité des échantillons vocaux. Pour le projet « Voice as a Biomarker », les chercheurs établiront des quotas vocaux pour différentes races et ethnies, afin de s’assurer que les algorithmes peuvent analyser avec précision une gamme d’accents. Des données provenant de personnes souffrant de troubles de la parole seront également recueillies.
Malgré ces défis, les chercheurs sont optimistes. « L’analyse vocale va être un grand égalisateur et améliorer les résultats de santé », prédit Ariana Anderson. « Je suis vraiment heureux que nous commencions à comprendre la force de la voix ».
https://www.webmd.com/alzheimers/news/20221207/how-your-voice-could-reveal-hidden-disease
https://www.jvoice.org/article/S0892-1997(13)00235-X/fulltext
