Une nouvelle étude menée par NYU Langone Health publiée dans Depression and Anxiety révèle qu'un programme informatique spécialement conçu peut aider à diagnostiquer le trouble de stress post-traumatique (TSPT) chez les vétérans en analysant leur voix. En effet, l'étude a révélé qu'un outil d'intelligence artificielle permet de distinguer, avec 89% de précision, les voix de ceux qui souffrent ou non du TSPT.
Selon les chercheurs, les caractéristiques basées sur la parole peuvent être utilisées pour diagnostiquer cette maladie. Ces derniers précisent, toutefois, qu'avec un raffinement et une validation supplémentaires, elles pourront être utilisées dans un centre médical dans un proche avenir.
Selon l'Institut universitaire en santé mentale Douglas, près de 90 % des Américains ont vécu un événement traumatique au cours de leur vie. De ce nombre, 9% ont développé un trouble de stress post-traumatique. Les taux peuvent varier en fonction du type d'événement et des caractéristiques de la personne exposée. Les femmes présentent un risque environ deux fois plus important de développer un trouble de stress post-traumatique. Au Canada, environ 830 000 Canadiennes et 370 000 Canadiens souffriraient actuellement de ce problème.. Les personnes atteintes souffrent de détresse forte et persistante quand on leur rappelle un événement déclencheur.
Les chercheurs affirment qu'un diagnostic du TSPT est le plus souvent déterminé par un entretien clinique ou une évaluation par auto-évaluation, deux facteurs intrinsèquement prédisposés aux biais. Cela a conduit à des efforts pour développer des marqueurs objectifs, mesurables et physiques de la progression du TSPT, un peu comme les valeurs de laboratoire pour les affections médicales, mais les progrès ont été lents.
Pour l'étude, les chercheurs ont utilisé une technique d’apprentissage statistique / machine, appelée «random forests», qui permet d’apprendre à classer les individus à partir d’exemples. Ces programmes d'IA établissent des règles de "décision" et des modèles mathématiques qui permettent une 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 de diagnostic standard, d'une durée de plusieurs heures, appelés CAPS (Clinician-Administered PTSD Scale, soit une échelle du TSPT administrée par un clinicien) de 53 anciens combattants irakiens et afghans atteints du TSPT lié au service militaire, ainsi que de 78 anciens combattants non atteints par la maladie. Les enregistrements ont ensuite été intégrés au logiciel vocal de SRI International(l’institut qui a également inventé Siri) pour donner un total de 40 526 caractéristiques basées sur la parole capturées en de brèves discussions, que le programme d’intelligence artificielle de l’équipe a analysées pour en dégager des motifs.
Le programme «random forests» associe des schémas de caractéristiques vocales spécifiques associées au TSPT, notamment un discours moins clair et un ton métallique sans vie, qui ont tous deux été signalés de manière anecdotique comme utiles au diagnostic. Bien que l'étude actuelle n'ait pas exploré les mécanismes de la maladie derrière le TSPT, les chercheurs mentionnent que 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.
À l’avenir, les chercheurs envisagent de former l’outil vocal d’IA avec plus de données, de le valider sur un échantillon indépendant et de demander l’approbation du gouvernement pour l’utiliser de manière clinique.
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