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RÉSUMÉ
La voix est un des outils les plus prometteurs de la médecine numérique, et en particulier du suivi de patients souffrant de maladies neuropsychiatriques chroniques à domicile. La somnolence en particulier est un construit multiple qui représente un problème de santé publique. La conception de marqueurs vocaux de la somnolence nécessite l’élaboration d’un corpus qui se concentre ici sur une mesure clinique de la propension à l’endormissement diurne. Les marqueurs proposés mesurent deux dimensions de l’impact de la somnolence sur la voix : d’une part des marqueurs acoustiques, d’autre part les erreurs de lecture et leur automatisation à travers les erreurs faites par des systèmes de reconnaissance automatique de la parole.
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Lire l’articleAuteur(s)
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Vincent MARTIN : Ingénieur ENSEA en électronique des systèmes multimédia, docteur en informatique - LaBRI, université de Bordeaux, CNRS UMR 5800, Bordeaux INP, Talence, France - SANPSY, université de Bordeaux, CNRS UMR 6033, CHU de Bordeaux, Bordeaux, France
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Jean-Luc ROUAS : Chargé de recherche, CNRS - LaBRI, université de Bordeaux, CNRS UMR 5800, Bordeaux INP, Talence, France
INTRODUCTION
Notre voix est un outil permettant, avec les systèmes adéquats, de détecter de très nombreuses pathologies et de renseigner de manière précise l’état de santé du locuteur. Facilement implémentable en conditions réelles, de manière abordable et robuste à des conditions bruitées, la voix est un outil très attrayant pour la médecine numérique de demain.
Une des applications les plus prometteuses de l’utilisation de la voix est le suivi à domicile des patients souffrant de troubles neuropsychiatriques. Grâce à une application smartphone, il est maintenant possible de collecter des données de manière régulière, en conditions réelles, et d’adapter de manière dynamique les informations collectées.
Parmi les troubles neuropsychiatriques les plus répandus dans la population générale, les troubles du sommeil se traduisent souvent par une somnolence diurne excessive (SDE), qui est à la fois une forte cause d’accidents de la route et un facteur de risque pour les pathologies cardiovasculaires et psychiatriques.
S’il est normal d’être somnolent à certains moments de la journée (avant le coucher par exemple), la somnolence devient pathologique lorsqu’elle devient chronique et interfère avec la vie courante des personnes.
Les mécanismes à l’origine de la plainte de SDE sont souvent explorés par les médecins spécialistes à l’aide d’un test itératif de latence d’endormissement (TILE), qui nécessite deux nuits et une journée complète d’hospitalisation, représentant un coût pour la sécurité sociale de 1 500 € et mobilisant du personnel qualifié.
Remplacer ce test médical par une application basée sur la voix présente donc à la fois un intérêt financier et humain, tout en permettant d’ouvrir de nouvelles perspectives de diagnostic et de soin.
Cet article présente ainsi la collaboration de chercheurs issus du domaine de l’intelligence artificielle et de la neuropsychiatrie pour mettre au point des biomarqueurs vocaux de la SDE, avec comme but final leur implémentation au sein d’un médecin virtuel.
Points clés
Domaine : techniques d’analyse de la voix
Degré de diffusion de la technologie : émergence
Technologies impliquées : extraction de paramètres acoustiques, reconnaissance automatique de la parole
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Contexte
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6. Glossaire
SDE (somnolence diurne excessive) ; EDS (Excessive Daytime Sleepiness)
Symptôme lié à plusieurs maladies du sommeil, se caractérisant par une propension à l’endormissement diurne pathologique.
Système de RAP (Reconnaissance automatique de la parole) ; ASR (Automatic Speech Recognition)
Système permettant de transcrire le contenu audio d’un signal de parole en texte équivalent.
TILE (test itératif de latence d’endormissement) ; MSLT (Multiple Sleep Latency Test)
Examen médical pratiqué dans les cliniques du sommeil consistant à enregistrer l’activité polysomnographique des patients lorsqu’ils font cinq siestes au cours de la journée d’examen.
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Glossaire
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - PULIDO (M.L.B.), HERNÁNDEZ (J.B.A.), BALLESTER (M.Á.F.), GONZÁLEZ (C.M.T.), MEKYSKA (J.), SMÉKAL (Z.) - Alzheimer’s disease and automatic speech analysis : A review. - Expert Systems with Applications, vol. 150, p. 113213, DOI : 10.1016/j.eswa.2020.113213 (2020).
-
(2) - CHIARAMONTE (R.), BONFIGLIO (M.) - Acoustic analysis of voice in Parkinson’s disease : a systematic review of voice disability and meta-analysis of studies. - Rev. Neurol., vol. 70, n° 11, p. 393-405, DOI : 10.33588/rn.7011.2019414 (2020).
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(3) - LOW (D.M.), BENTLEY (K.H.), GHOSH (S.S.) - Automated assessment of psychiatric disorders using speech : A systematic review. - Laryngoscope Investigative Otolaryngology, vol. 5, n° 1, p. 96-116, DOI : 10.1002/lio2.354 (2020).
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(4) - PHILIP (P.) et al - Virtual human as a new diagnostic tool, a proof of concept study in the field of major depressive disorders. - Sci. Rep., vol. 7, n° 1, p. 426-456, DOI : 10.1038/srep42656 (2017).
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(5) - Ministère de l’Intérieur - La...
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