Une récente étude révèle comment l’Intelligence Artificielle pourrait permettre une détection précoce du cancer de la laringe en analysant des caractéristiques vocales. Cette approche pourrait changer la manière dont les professionnels de la santé diagnostiquent les lésions des cordes vocales, améliorant ainsi le pronostic des patients.
Les lésions cancéreuses sur les cordes vocales peuvent subtilement moduler la voix d’un individu. L’Intelligence Artificielle (IA) pourrait donc jouer un rôle clé dans leur détection et l’identification de signes précoces de cancer.
Le cancer laryngé représente un problème de santé publique majeur. En 2021, environ 1,1 million de nouveaux cas étaient recensés dans le monde, entraînant environ 100 000 passage.
Parmi les facteurs de risque, on retrouve :
- Tabagisme ;
- Consommation excessive d’alcool ;
- Infection par le virus du papillome humain (VPH).
Le pronostic lié au cancer de la laringe varie, avec un taux de survie de 35 % à 78 % sur cinq ans, dépendant du stade et de la localisation de la tumeur.
La détection précoce du cancer est essentielle pour améliorer les perspectives des patients. Actuellement, le diagnostic repose sur des procédures invasives comme l’endoscopie nasale vidéo et les biopsies, qui sont coûteuses et difficiles à réaliser.
De plus, obtenir un spécialiste pour ces procédures prend souvent du temps, entraînant des retards dans les diagnostics.
C’est pourquoi les résultats d’une étude récente parue dans la revue Frontiers in Digital Health pourraient avoir un impact significatif.
Les voix masculines pourraient révéler des signes de cancer
Des chercheurs ont montré que certaines caractéristiques vocales, notamment le rapport harmonique-bruit, peuvent aider à identifier les troubles vocaux, les lésions bénignes et le cancer laryngé.
Dans une étude, des chercheurs de Californie ont utilisé l’IA pour analyser 12 523 enregistrements vocaux provenant de 306 participants.
La recherche dirigée par Phillip Jenkins, chercheur en informatique clinique à l’Oregon Health & Science University, a exploré diverses caractéristiques acoustiques telles que :
- Tonalité, fréquence fondamentale moyenne ;
- Jitter, variation de la tonalité ;
- Shimmer, variation d’amplitude ;
- Rapport harmonique-bruit.
Les résultats laissent envisager que cette technologie pourrait un jour aider à faire la distinction entre le cancer laryngé et les lésions bénignes, notamment chez les hommes.
Effectivement, les altérations auditives causées par les lésions et les premiers stades du cancer laryngé rendent possible leur identification grâce à l’IA.
Les chercheurs ont noté des différences significatives dans le rapport harmonique-bruit et la fréquence fondamentale entre des hommes présentant des voix normales, celles avec des lésions bénignes, et celles touchées par le cancer laryngé.
Aucune caractéristique acoustique pertinente n’a été identifiée chez les femmes, bien qu’un échantillon plus large puisse potentiellement révéler d’autres différences.
Cette étude démontre que, grâce à ce jeu de données, les biomarqueurs vocaux peuvent aider à distinguer les voix des patients ayant des lésions des cordes vocales de celles des patients sains.
Ces propos sont de Phillip Jenkins.
Les chercheurs participant à cette étude sont membres du projet Bridge2AI-Voice, une initiative du National Institutes of Health visant à appliquer l’IA à de complexes défis biomédicaux.
Au sein de ce projet, les chercheurs ont analysé les données acoustiques, réalisant que des ensembles de données éthiques, vastes et multi-institutionnels, comme Bridge2AI-Voice, sont susceptibles de faire de la voix un biomarqueur pratique pour évaluer le risque de cancer en soins cliniques.
La détection des lésions des cordes vocales par l’IA pourrait s’étendre
Selon Jenkins, pour transformer cette étude en un outil d’IA capable de reconnaître les lésions des cordes vocales, il sera nécessaire de former des modèles à partir d’un ensemble de données encore plus vaste de séances d’enregistrement vocal, étiquetées par des professionnels.
Il sera ensuite vital de tester le système pour assurer son efficacité tant chez les hommes que chez les femmes.
Avec des ensembles de données plus robustes et une validation clinique, Jenkins estime que des outils similaires pour détecter les lésions des cordes vocales pourraient entrer en phase de test dans les deux ans à venir.