L'apprentissage automatique pourrait aider à diagnostiquer les troubles de la voix

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Un capteur intelligent et des algorithmes d'apprentissage automatique pourraient aider 1 Américain en âge de travailler sur 14 qui souffre de troubles vocaux dommageables, revendique un nouveau projet de recherche par le Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) du MIT et le Massachusetts General Hospital (MGH).

Certains des troubles de la voix auxquels l’équipe s’est intéressée étaient ceux qui pouvaient conduire à la formation de nodules ou de polypes sur les cordes vocales d’une personne, susceptibles d’interférer avec la production régulière de la parole. Cet effet est parfois observé chez les chanteurs, les enseignants ou les personnes exerçant d'autres emplois qui les obligent à utiliser leur voix à haute intensité pendant des périodes prolongées.

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En créant un accéléromètre portable non invasif pouvant être branché sur une prise ordinaire téléphone intelligent, les chercheurs du MIT pensent qu’ils pourraient disposer d’un outil de diagnostic important.

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"Nous ne mesurons pas la parole, mais plutôt le mouvement des cordes vocales d'une personne dans son cou", a déclaré Marzyeh Ghassemi, doctorante au MIT, à Digital Trends. « Cela pourrait être important pour la confidentialité, car il ne capte pas le son. J’imagine que les gens pourraient être mal à l’aise de porter un outil comme celui-ci pendant une semaine chez eux s’il enregistrait ce qu’ils disent – ​​mais nous adoptons une approche différente.

Dans l'étude, les sujets ont été divisés en deux groupes: soit des patients présentant des troubles de la voix diagnostiqués, soit un groupe témoin ne présentant pas de tels problèmes. Ils ont ensuite porté les accéléromètres au cours de leurs activités quotidiennes, capturant 110 millions de « pulsations glottales », faisant référence à chaque ouverture et fermeture des cordes vocales d’un sujet. Grâce à l’apprentissage automatique, les chercheurs ont ensuite pu utiliser ces données pour mettre au point un système capable de distinguer les personnes souffrant de troubles vocaux de celles qui n’en souffraient pas.

Déployés dans le monde réel, ces outils peuvent être utilisés pour aider à diagnostiquer divers troubles vocaux ou pour tester l’efficacité d’un traitement. "Ce type de signal accélérométrique a beaucoup de potentiel pour être utilisé à l'avenir pour diagnostiquer toutes sortes de conditions", a poursuivi Ghassemi.

Avec son « argument de vente » en matière de confidentialité, cela pourrait s’avérer être un outil très utile pour les cliniciens inquiets pour des patients particuliers.

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