Des chercheurs ont développé une IA capable de repérer, via un enregistrement vocal de 20 secondes, des signes associés au diabète de type 2. Une piste qui pourrait transformer le dépistage de la maladie.

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  • En 2023, en France, 5,6 % de la population française, soit plus de 3,8 millions de personnes, étaient traitées pour un diabète. Dans neuf cas sur dix, il s’agissait d’un diabète de type 2. Selon la Fédération international du diabète, 589 millions d’adultes vivraient avec un diabète dans le monde, un chiffre qui devrait grimper à 853 millions d’ici 2050. Un dépistage précoce est essentiel pour prévenir des complications telles que les maladies cardiaques, rénales et les lésions nerveuses.Photo Adobe Stock

    En 2023, en France, 5,6 % de la population française, soit plus de 3,8 millions de personnes, étaient traitées pour un diabète. Dans neuf cas sur dix, il s’agissait d’un diabète de type 2. Selon la Fédération international du diabète, 589 millions d’adultes vivraient avec un diabète dans le monde, un chiffre qui devrait grimper à 853 millions d’ici 2050. Un dépistage précoce est essentiel pour prévenir des complications telles que les maladies cardiaques, rénales et les lésions nerveuses.

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  • enrouement, voix plus rauque, mais aussi moindre capacité à contrôler sa respiration et sa voix. S’appuyant sur ces travaux, des scientifiques de l’entreprise Thymia, en collaboration avec l’Université RMIT de Melbourne (Australie), ont développé un modèle d’IA capable de détecter ces changements. Ils l’ont entraîné sur 63 283 échantillons vocaux provenant de 21 129 personnes au Royaume-Uni et aux États-Unis, pour lesquelles on savait si un diabète avait été diagnostiqué.Photo Adobe Stock

    Des recherches antérieures ont établi un lien entre le diabète de type 2 et certaines modifications de la parole : enrouement, voix plus rauque, mais aussi moindre capacité à contrôler sa respiration et sa voix. S’appuyant sur ces travaux, des scientifiques de l’entreprise Thymia, en collaboration avec l’Université RMIT de Melbourne (Australie), ont développé un modèle d’IA capable de détecter ces changements. Ils l’ont entraîné sur 63 283 échantillons vocaux provenant de 21 129 personnes au Royaume-Uni et aux États-Unis, pour lesquelles on savait si un diabète avait été diagnostiqué.

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  • L’IA a ensuite été testée sur des enregistrements de seulement 20 secondes via deux évaluations, dont les résultats ont été présentés au congrès de l’Association européenne pour l’étude du diabète (EASD), qui s’est tenu à Milan (Italie) du 28 septembre au 2 octobre. La première a comparé les performances du modèle sur des enregistrements réalisés par 7 319 adultes au Royaume-Uni. Parmi ces personnes âgées de 40 ans ou plus, 217 avaient déclaré être atteintes de diabète de type 2. Dans 80 % des cas, celles qui avaient déclaré être diabétiques obtenaient effectivement un score de risque plus élevé que les personnes qui ne l’étaient pas. Des « résultats cliniquement utiles », selon les auteurs de l’étude.Photo Adobe Stock

    L’IA a ensuite été testée sur des enregistrements de seulement 20 secondes via deux évaluations, dont les résultats ont été présentés au congrès de l’Association européenne pour l’étude du diabète (EASD), qui s’est tenu à Milan (Italie) du 28 septembre au 2 octobre. La première a comparé les performances du modèle sur des enregistrements réalisés par 7 319 adultes au Royaume-Uni. Parmi ces personnes âgées de 40 ans ou plus, 217 avaient déclaré être atteintes de diabète de type 2. Dans 80 % des cas, celles qui avaient déclaré être diabétiques obtenaient effectivement un score de risque plus élevé que les personnes qui ne l’étaient pas. Des « résultats cliniquement utiles », selon les auteurs de l’étude.

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En 2023, en France, 5,6 % de la population française, soit plus de 3,8 millions de personnes, étaient traitées pour un diabète. Dans neuf cas sur dix, il s’agissait d’un diabète de type 2. Selon la Fédération international du diabète, 589 millions d’adultes vivraient avec un diabète dans le monde, un chiffre qui devrait grimper à 853 millions d’ici 2050. Un dépistage précoce est essentiel pour prévenir des complications telles que les maladies cardiaques, rénales et les lésions nerveuses.

Des recherches antérieures ont établi un lien entre le diabète de type 2 et certaines modifications de la parole : enrouement, voix plus rauque, mais aussi moindre capacité à contrôler sa respiration et sa voix. S’appuyant sur ces travaux, des scientifiques de l’entreprise Thymia, en collaboration avec l’Université RMIT de Melbourne (Australie), ont développé un modèle d’IA capable de détecter ces changements. Ils l’ont entraîné sur 63 283 échantillons vocaux provenant de 21 129 personnes au Royaume-Uni et aux États-Unis, pour lesquelles on savait si un diabète avait été diagnostiqué.

Des « résultats cliniquement utiles », mais des bémols

L’IA a ensuite été testée sur des enregistrements de seulement 20 secondes via deux évaluations, dont les résultats ont été présentés au congrès de l’Association européenne pour l’étude du diabète (EASD), qui s’est tenu à Milan (Italie) du 28 septembre au 2 octobre. La première a comparé les performances du modèle sur des enregistrements réalisés par 7 319 adultes au Royaume-Uni. Parmi ces personnes âgées de 40 ans ou plus, 217 avaient déclaré être atteintes de diabète de type 2. Dans 80 % des cas, celles qui avaient déclaré être diabétiques obtenaient effectivement un score de risque plus élevé que les personnes qui ne l’étaient pas. Des « résultats cliniquement utiles », selon les auteurs de l’étude.

Mais le test s’est révélé moins performant chez les personnes noires. En cause ? Celles-ci étaient moins représentées dans la cohorte d’entraînement de l’IA. Le modèle était également moins efficace chez les personnes souffrant de maladies cardiaques, d’hypertension artérielle ou d’obésité. Ces pathologies, souvent associées au diabète de type 2, peuvent entraîner des modifications vocales similaires à celles du diabète.

Dans un second test, 801 participants ont réalisé un enregistrement vocal puis, dans les trois mois qui ont suivi, un dosage de l’hémoglobine glyquée (HbA1c), un test qui mesure la glycémie moyenne au cours des deux à trois derniers mois et constitue un examen de référence pour le diagnostic du diabète dans de nombreux pays. L’IA a cette fois identifié correctement 82 % des personnes atteintes d’un diabète de type 2. Le modèle était même capable de distinguer les personnes présentant un risque faible, moyen ou élevé de développer un diabète de type 2. Et aucune des personnes classées comme présentant un faible risque n’avait de résultats sanguins correspondant à un diabète ou un prédiabète. Un bémol ? 47 % des participants ont finalement été classés à tort comme présentant un risque de diabète : il s’agissait de “faux positifs”.

« Un échantillon vocal peut être prélevé par téléphone ou via une application »

Si l’IA ne peut donc pas remplacer la prise de sang, elle pourrait constituer une première étape de dépistage, facilement accessible. De nombreux cas passent en effet inaperçus. Au Royaume-Uni, par exemple, environ 30 % des diabétiques ne sont pas diagnostiqués et près de 60 % des 10,7 milliards de livres sterling que le National Health Service (NHS) consacre chaque année au diabète servent à gérer les complications. En France, l’enquête Esteban menée par Santé publique France a révélé une proportion importante de diabètes non diagnostiqués, avec 23 % des personnes diabétiques qui ignoraient leur maladie.

Pour Giedrė Čepukaitytė, chercheuse scientifique chez Thymia, cette innovation « a le potentiel de transformer le dépistage. Un échantillon vocal peut être prélevé par téléphone ou via une application, ce qui nous permet de toucher beaucoup plus de personnes ayant besoin d’une analyse de sang que les parcours actuels, en particulier celles qui ne se rendent jamais à un bilan de santé. Notre modèle ouvre une nouvelle voie pour le dépistage du diabète. Il ne remplace pas une analyse de sang et ne devrait jamais empêcher quiconque pense en avoir besoin d’en faire une. »

La prochaine étape ? Tester le modèle en environnement clinique et l’améliorer afin qu’il fonctionne pour tous.

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