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Ask someone to read a short English sentence into a phone, and the recording holds more than words. At Klick Labs, the team behind a new study in the IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics turned such recordings into visual maps of sound frequencies, called spectrograms, and let a model search them for patterns nobody had named. The model worked from 14,759 voice recordings from 461 adults, and it was able to flag type 2 diabetes from the voice alone.
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.
The 2023 version of this work relied on a list chosen in advance. Klick's earlier study, published in Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, used fixed one-sentence recordings and combined them with age and body mass index, and it identified 14 predefined acoustic features, including pitch, intensity, shimmer and jitter. This time the spectrograms went to an Audio Spectrogram Transformer, a model that learns combinations of acoustic patterns straight from the recordings. 'Now, we can literally see many more clues related to diabetes within vocal biomarkers,' said Yan Fossat, senior vice president of digital health R&D at Klick Applied Sciences and principal investigator of the study. 'We expanded our analysis beyond shimmer, jitter and other predefined voice features.'
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. »
The results are reported separately for women and men: 71.3% balanced accuracy for women and 72.4% for men, with AUC values of 0.788 and 0.779. Balanced accuracy averages sensitivity and specificity, so people with and without the disease carry equal weight. The 2023 study reported something else: conventional accuracy, the share of all predictions that were correct, of 89% for women and 86% for men. The authors state that the difference reflects different inputs, methods, validation approaches and data sets, and that it is not a claim that the new models are more accurate. The two sets of figures should not be compared directly.
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.
These are research findings from the team that built the model. The study reports no clinical tool in use with patients, and the figures still have to be confirmed on new groups of people and new recordings before anyone can rely on them. The reporting does not say when, or whether, the approach will reach a clinic.
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.
If it holds up, the appeal is practical: a screen that runs on a phone, with a few seconds of speech and no blood sample. For now the beneficiaries are researchers, who get a richer way to study the voice. The next test is already scheduled: in June 2026, Klick Labs announced a series of studies with Mayo Clinic in Florida on novel vocal biomarkers linked to a number of chronic diseases and serious health conditions.
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.