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L'IA peut détecter la maladie de Parkinson en analysant les changements subtils de la voix
Dernière revue: 02.07.2025
Des algorithmes capables de détecter des changements subtils dans la voix d'une personne deviennent un nouvel outil potentiel pour diagnostiquer la maladie de Parkinson, rapportent des chercheurs en Irak et en Australie.
Points clés de l'étude:
La parole est l'un des premiers indicateurs de la maladie de Parkinson (MP), considérée comme la maladie neurologique connaissant la croissance la plus rapide au monde, touchant plus de 8,5 millions de personnes. Cependant, les méthodes diagnostiques traditionnelles sont souvent complexes et lentes, ce qui retarde le dépistage précoce de la maladie.
Des chercheurs de la Middle Technical University (MTU) de Bagdad et de l'Université d'Australie du Sud (UniSA) ont récemment publié un rapport sur les progrès de l'intelligence artificielle (IA) pour le diagnostic de la maladie de Parkinson.
Les changements précoces de la voix comme indicateur de la maladie de Parkinson
Le professeur associé Ali Al-Naji, ingénieur médical à la MTU et professeur adjoint à l'UniSA, affirme que l'analyse vocale alimentée par l'IA pourrait changer l'approche du diagnostic précoce et de la surveillance à distance de la maladie neurodégénérative.
- Symptômes: La MP provoque des changements dans la voix, notamment des variations de hauteur, d’articulation et de rythme, en raison d’une diminution du contrôle des muscles vocaux.
- Méthodes d’analyse: les algorithmes d’IA analysent ces caractéristiques acoustiques, permettant d’identifier les schémas vocaux liés à la maladie bien avant l’apparition des symptômes visibles.
Comment fonctionne l’intelligence artificielle?
- Technologies utilisées: Apprentissage automatique et apprentissage profond. Les algorithmes sont entraînés sur de grands ensembles de données contenant des enregistrements vocaux de patients atteints de la maladie de Parkinson et de personnes en bonne santé.
- Analyse des paramètres vocaux: extrayez des caractéristiques telles que la hauteur, les distorsions de la parole et les changements de prononciation des voyelles.
- Précision: Dans une étude, la précision de la classification vocale a atteint 99 %.
Avantages d'un diagnostic précoce
- Amélioration de la qualité de vie: une détection précoce permet un traitement rapide, ce qui ralentit la progression des symptômes.
- Surveillance à distance: le système d’IA peut être utilisé pour surveiller les patients à distance, réduisant ainsi le besoin de visites à la clinique.
Limitations potentielles et recherches complémentaires
Les chercheurs reconnaissent que davantage de recherches sont nécessaires sur des échantillons plus grands et plus diversifiés pour garantir que les algorithmes sont robustes dans différentes populations.
Cette approche représente une avancée dans le diagnostic de la maladie de Parkinson, ouvrant de nouvelles perspectives pour une détection plus précoce et plus pratique de la maladie.