L’altération de la parole pourrait être le premier signe de la maladie de Parkinson


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  • Le diagnostic de la maladie de Parkinson a bouleversé de nombreuses vies. Plus de 10 millions de personnes dans le monde vivent avec. Il n’y a pas de remède, mais si les symptômes sont remarqués tôt, la maladie peut être contrôlée. Au fur et à mesure que la maladie de Parkinson progresse, ainsi que d’autres symptômes, la parole change.

    Le chercheur lituanien de l’Université de technologie de Kaunas (KTU), Rytis Maskeliūnas, en collaboration avec des collègues de l’Université lituanienne des sciences de la santé (LSMU), a tenté d’identifier les premiers symptômes de la maladie de Parkinson à l’aide de données vocales.

    La maladie de Parkinson est généralement associée à une perte de la fonction motrice – tremblements des mains, raideur musculaire ou problèmes d’équilibre. Selon Maskeliūnas, chercheur au département d’ingénierie multimédia de KTU, à mesure que l’activité motrice diminue, la fonction des cordes vocales, du diaphragme et des poumons diminue également : « Les changements de la parole se produisent souvent même plus tôt que les troubles de la fonction motrice, c’est pourquoi la fonction altérée la parole pourrait être le premier signe de la maladie. »

    Élargir la base de données linguistiques de l’IA

    Selon le professeur Virgilijus Ulozas, du département des oreilles, du nez et de la gorge de la faculté de médecine du LSMU, les patients atteints de la maladie de Parkinson à un stade précoce pourraient parler d’une manière plus calme, qui peut également être monotone, moins expressive, plus lente, et plus fragmenté, ce qui est très difficile à remarquer à l’oreille. Au fur et à mesure que la maladie progresse, l’enrouement, le bégaiement, la prononciation difficile des mots et la perte de pauses entre les mots peuvent devenir plus apparents.

    Tenant compte de ces symptômes, une équipe conjointe de chercheurs lituaniens a mis au point un système permettant de détecter la maladie plus tôt.

    « Nous ne créons pas un substitut à un examen de routine du patient – notre méthode est conçue pour faciliter le diagnostic précoce de la maladie et pour suivre l’efficacité du traitement », explique Maskeliūnas, chercheur au KTU.

    Selon lui, le lien entre la maladie de Parkinson et les troubles de l’élocution n’est pas nouveau dans le monde de l’analyse du signal numérique – il est connu et étudié depuis les années 1960. Cependant, à mesure que la technologie progresse, il devient possible d’extraire davantage d’informations de la parole.

    Dans leur étude, les chercheurs ont utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour analyser et évaluer les signaux vocaux, où les calculs sont effectués et les diagnostics effectués en quelques secondes plutôt qu’en heures. Cette étude est également unique – les résultats sont adaptés aux spécificités de la langue lituanienne, élargissant ainsi la base de données linguistiques de l’IA.

    L’algorithme deviendra une application mobile à l’avenir

    Parlant de l’état d’avancement de l’étude, Kipras Pribuišis, chargé de cours au Département d’oto-rhino-laryngologie de la Faculté de médecine du LSMU, souligne qu’elle n’a été menée que sur des patients déjà diagnostiqués avec la maladie de Parkinson : « Jusqu’à présent, notre approche est capable de distinguer la maladie de Parkinson des personnes en bonne santé à l’aide d’un échantillon de parole. Cet algorithme est également plus précis que celui proposé précédemment.

    Dans une cabine insonorisée, un microphone a été utilisé pour enregistrer le discours de patients sains et atteints de la maladie de Parkinson, et un algorithme d’intelligence artificielle a « appris » à effectuer un traitement du signal en évaluant ces enregistrements. Les chercheurs soulignent que l’algorithme ne nécessite pas de matériel puissant et pourrait être transféré sur une application mobile à l’avenir.

    « Nos résultats, qui ont déjà été publiés, ont un potentiel scientifique très élevé. Bien sûr, il reste encore un long et difficile chemin à parcourir avant de pouvoir les appliquer dans la pratique clinique quotidienne », déclare Maskeliūnas.

    Selon le chercheur, les prochaines étapes comprennent l’augmentation du nombre de patients pour recueillir plus de données et déterminer si l’algorithme proposé est supérieur aux méthodes alternatives utilisées pour le diagnostic précoce de la maladie de Parkinson. De plus, il sera nécessaire de vérifier si l’algorithme fonctionne bien non seulement dans des environnements de type laboratoire, mais aussi dans le cabinet du médecin ou au domicile du patient.

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