La voix révèle le diabète de type 2, selon une nouvelle étude

Demandez à quelqu'un de lire une courte phrase en anglais dans un téléphone, et l'enregistrement contient davantage que des mots. Chez Klick Labs, l'équipe derrière une nouvelle étude publiée dans l'IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics a transformé ces enregistrements en cartes visuelles des fréquences sonores, appelées spectrogrammes, puis a laissé un modèle y rechercher des schémas que personne n'avait encore nommés. Le modèle a travaillé à partir de 14 759 enregistrements vocaux provenant de 461 adultes, et il a pu repérer un diabète de type 2 à partir de la seule voix.

La version de 2023 de ces travaux reposait sur une liste choisie à l'avance. L'étude précédente de Klick, publiée dans Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, utilisait des enregistrements figés d'une seule phrase, combinés à l'âge et à l'indice de masse corporelle, et identifiait 14 caractéristiques acoustiques prédéfinies, dont la hauteur tonale, l'intensité, le shimmer et le jitter. Cette fois, les spectrogrammes ont été confiés à un Audio Spectrogram Transformer, un modèle qui apprend directement des enregistrements les combinaisons de schémas acoustiques. « Nous pouvons désormais voir littéralement bien plus d'indices liés au diabète dans les biomarqueurs vocaux », a déclaré Yan Fossat, vice-président senior de la R&D en santé numérique chez Klick Applied Sciences et chercheur principal de l'étude. « Nous avons élargi notre analyse au-delà du shimmer, du jitter et des autres caractéristiques vocales prédéfinies. »

Les résultats sont présentés séparément pour les femmes et les hommes : 71,3 % de précision équilibrée pour les femmes et 72,4 % pour les hommes, avec des valeurs d'AUC de 0,788 et 0,779. La précision équilibrée est la moyenne de la sensibilité et de la spécificité : les personnes malades et non malades pèsent ainsi d'un poids égal. L'étude de 2023 rapportait autre chose : la précision classique, c'est-à-dire la part de l'ensemble des prédictions qui étaient correctes, de 89 % pour les femmes et 86 % pour les hommes. Les auteurs affirment que l'écart reflète des données d'entrée, des méthodes, des approches de validation et des jeux de données différents, et qu'il ne signifie pas que les nouveaux modèles sont plus précis. Les deux séries de chiffres ne doivent pas être comparées directement.

Il s'agit de résultats de recherche présentés par l'équipe qui a conçu le modèle. L'étude ne fait état d'aucun outil clinique utilisé auprès de patients, et les chiffres doivent encore être confirmés sur de nouveaux groupes de personnes et de nouveaux enregistrements avant que quiconque puisse s'y fier. Les informations disponibles ne disent ni quand, ni même si, cette approche arrivera en clinique.

Si elle se confirme, l'intérêt est avant tout pratique : un dépistage qui tourne sur un téléphone, avec quelques secondes de parole et sans prélèvement sanguin. Pour l'instant, les bénéficiaires sont surtout les chercheurs, qui disposent d'un moyen plus riche d'étudier la voix. Le prochain test est déjà programmé : en juin 2026, Klick Labs a annoncé une série d'études avec la Mayo Clinic, en Floride, sur de nouveaux biomarqueurs vocaux liés à plusieurs maladies chroniques et à des affections graves.