Analyse vocale augmentée par IA L'analyse vocale augmentée par IA aide à diagnostiquer le SSPT Aide à diagnostiquer le SSPT

Les chercheurs ont développé un programme informatique spécialement conçu qui peut aider à identifier et diagnostiquer le trouble de stress post-traumatique (SSPT) chez les anciens combattants.

Les enquêteurs de la NYU School of Medicine ont découvert qu'un outil d'intelligence artificielle peut distinguer avec une précision de 89% les voix de ceux qui souffrent ou non du SSPT. L'approche unique est rentable et non intrusive.

«Nos résultats suggèrent que les caractéristiques basées sur la parole peuvent être utilisées pour diagnostiquer cette maladie, et avec davantage de raffinement et de validation, peuvent être utilisées dans la clinique dans un proche avenir», a déclaré l'auteur principal de l'étude Charles R. Marmar, MD, président de la Département de psychiatrie de la NYU School of Medicine.

L'étude apparaît dans la revue Dépression et anxiété.

Les experts partagent que plus de 70 pour cent des adultes dans le monde vivent un événement traumatisant à un moment de leur vie, et jusqu'à 12 pour cent des personnes dans certains pays en difficulté souffrent du SSPT. Les personnes atteintes de cette maladie éprouvent une détresse forte et persistante lorsqu'on leur rappelle un événement déclencheur.

Les auteurs de l'étude disent que le diagnostic de SSPT est le plus souvent déterminé par un entretien clinique ou une auto-évaluation, tous deux propices à des biais. Cela a conduit à des efforts pour développer des marqueurs physiques objectifs et mesurables de la progression du SSPT, tout comme les valeurs de laboratoire pour les conditions médicales, mais les progrès ont été lents.

Dans l'étude actuelle, l'équipe de recherche a utilisé une technique d'apprentissage statistique / machine, appelée forêts aléatoires, qui a la capacité d '«apprendre» à classer les individus à partir d'exemples. Ces programmes d'IA construisent des règles de «décision» et des modèles mathématiques qui permettent la prise de décision avec une précision croissante à mesure que la quantité de données d'entraînement augmente.

Les chercheurs ont d'abord enregistré des entretiens diagnostiques standard d'une durée de plusieurs heures, appelés Échelle de SSPT administrée par des cliniciens, ou CAPS, de 53 vétérans irakiens et afghans atteints de SSPT lié au service militaire, ainsi que ceux de 78 vétérans sans la maladie.

Les enregistrements ont ensuite été introduits dans le logiciel vocal de SRI International, l'institut qui a également inventé Siri, pour produire un total de 40 526 fonctionnalités vocales capturées en de courtes poussées de conversation, que le programme d'intelligence artificielle de l'équipe a passé au crible à la recherche de modèles.

Le programme forestier aléatoire a lié des modèles de caractéristiques vocales spécifiques avec le SSPT, y compris un discours moins clair et un ton métallique sans vie, qui étaient tous deux rapportés de manière anecdotique comme utiles pour le diagnostic.

Bien que l’étude actuelle n’ait pas exploré les mécanismes de la maladie derrière le SSPT, la théorie est que les événements traumatiques modifient les circuits cérébraux qui traitent les émotions et le tonus musculaire, ce qui affecte la voix d’une personne.

La prochaine étape consiste pour l'équipe de recherche à former l'outil vocal AI avec plus de données. Ils valideront ensuite davantage l'approche sur un échantillon indépendant et demanderont l'approbation du gouvernement pour utiliser l'instrument en clinique.

«La parole est un candidat attrayant pour une utilisation dans un système de diagnostic automatisé, peut-être dans le cadre d'une future application pour smartphone sur le SSPT, car elle peut être mesurée à bas prix, à distance et de manière non intrusive», déclare l'auteur principal Adam Brown, Ph.D., professeur adjoint adjoint au Département de psychiatrie.

«La technologie d’analyse de la parole utilisée dans la présente étude sur la détection du SSPT fait partie de la gamme des capacités incluses dans notre plate-forme d’analyse de la parole appelée SenSay Analytics ™», a déclaré Dimitra Vergyri, directeur du laboratoire de recherche et de technologie de la parole (STAR) de SRI International.

«Le logiciel analyse les mots - en combinaison avec la fréquence, le rythme, le ton et les caractéristiques articulatoires de la parole - pour déduire l'état de l'orateur, y compris les émotions, les sentiments, la cognition, la santé, la santé mentale et la qualité de la communication. La technologie a été impliquée dans une série d'applications industrielles visibles dans des startups comme Oto, Ambit et Decoded Health. »

Source: NYU / EurekAlert