Détection du diabète par l’intelligence artificielle : une nouvelle approche prometteuse
En France, en 2023, plus de 3,8 millions de personnes, soit environ 5,6 % de la population, suivaient un traitement pour un diabète. La grande majorité de ces cas, environ 90 %, concernaient le diabète de type 2. Selon la Fédération internationale du diabète, la population mondiale d’adultes atteints de cette maladie atteindrait près de 589 millions de personnes, chiffre qui pourrait atteindre 853 millions d’ici l’année 2050. La détection précoce de cette maladie est cruciale pour éviter des conséquences graves telles que des affections cardiaques, des problèmes rénaux ou encore des lésions nerveuses. La mise en place de stratégies de dépistage rapide et efficace pourrait donc jouer un rôle déterminant dans la lutte contre cette maladie qui ne cesse de gagner du terrain à l’échelle mondiale.
L’évolution des recherches : de la parole à la détection du diabète
Des études antérieures ont déjà suggéré un lien entre le diabète de type 2 et certains changements de la voix. Ces modifications peuvent se manifester par un enrouement, une voix plus rauque ou encore par une capacité diminuée à contrôler sa respiration et sa voix lors de la parole. En s’appuyant sur ces observations, une équipe de chercheurs de l’entreprise Thymia, en collaboration avec l’Université RMIT de Melbourne, en Australie, s’est lancée dans le développement d’un modèle basé sur l’intelligence artificielle visant à repérer ces altérations vocales spécifiques au diabète. Pour entraîner leur algorithme, ils ont analysé un ensemble de 63 283 échantillons vocaux provenant de 21 129 individus, situés au Royaume-Uni et aux États-Unis, dont ils connaissaient le statut diabétique. L’objectif était de voir si ces variations vocales pouvaient servir de signal pour détecter la présence ou le risque de diabète.
Des résultats prometteurs, mais encore perfectibles
L’IA ainsi créée a été testée sur des enregistrements de courtes durées — environ 20 secondes — et ses performances ont été présentées lors du congrès annuel de l’Association européenne pour l’étude du diabète, qui s’est tenu à Milan, en Italie. Lors de cette évaluation, le modèle a été mis en compétition sur un échantillon de 7 319 adultes britanniques, dont 217 avaient déclaré souffrir de diabète de type 2. Les résultats montrent que dans 80 % des cas, les personnes détenant un diagnostic de diabète obtenaient un score de risque plus élevé que celles sans cette pathologie. Ces résultats ont été considérés par leurs auteurs comme étant « cliniquement utiles » pour le dépistage précoce.
Limitations de la méthode et disparités dans la précision
Cependant, le test n’a pas été aussi performant chez certains groupes. La précision était notamment moindre pour les personnes d’origine africaine ou noire, en partie parce que cette population était moins représentée dans la base d’entraînement de l’IA. De plus, le modèle semblait moins efficace chez les individus souffrant de maladies cardiovasculaires, d’hypertension ou encore d’obésité. Ces conditions, qui se manifestent souvent couplées au diabète de type 2, peuvent induire des modifications vocales similaires, compliquant la distinction par le modèle.
Dans une seconde phase d’évaluation, 801 participants ont réalisé un enregistrement vocal, puis, dans les trois mois qui ont suivi, un dosage de l’hémoglobine glyquée (HbA1c). Ce test sanguin est un indicateur clé de la glycémie moyenne des deux à trois derniers mois, couramment utilisé pour diagnostiquer le diabète. Lors de cette étude, l’IA a réussi à identifier correctement 82 % des cas de diabète de type 2. Elle était aussi en mesure d’évaluer le risque d’en développer à moyen terme, en distinguant entre risque faible, moyen ou élevé. La majorité des personnes jugées à faible risque n’avaient pas non plus de résultats sanguins révélant un diabète ou un prédiabète. Pourtant, un point négatif demeure : environ 47 % des participants ont été faussement classés comme étant à risque, ce qui représente une proportion importante de faux positifs.
Les possibilités d’utilisation pratique de cette technologie
Malgré ses limites, cette innovation ouvre une voie intéressante pour le dépistage précoce du diabète, surtout grâce à la simplicité d’usage qu’elle pourrait offrir. En effet, l’échantillon vocal nécessaire à l’analyse peut être recueilli par téléphone ou via une application mobile, permettant ainsi de toucher une population large et diverse. Au Royaume-Uni, environ 30 % des personnes atteintes de diabète ne sont pas diagnostiquées, et une grande partie des ressources consacrées au NHS (plus de 10 milliards de livres sterling chaque année) concerne la prise en charge des complications liées à la maladie. En France aussi, l’enquête Esteban menée par Santé publique France indique qu’un quart des diabétiques ignorent leur état. Un tel outil pourrait donc faciliter un dépistage plus accessible et moins invasif, en particulier pour ceux qui ne consultent pas régulièrement un professionnel de santé.
Vers une nouvelle étape dans le dépistage du diabète
Pour Giedrė Čepukaitytė, chercheuse chez Thymia, cette avancée pourrait transformer la manière dont est effectué le dépistage. « Un échantillon vocal peut être recueilli simplement par téléphone ou via une application, ce qui permettrait de toucher un nombre bien plus important de personnes susceptibles d’avoir besoin d’un test sanguin, notamment celles qui évitent les visites médicales régulières. Notre modèle ne remplace pas une prise de sang, mais il constitue une étape préliminaire accessible, susceptible d’alerter rapidement en cas de risque accru, et ainsi encourager un diagnostic en temps utile. » La prochaine étape consiste à valider ces résultats dans un cadre clinique et à peaufiner le modèle pour qu’il soit efficace pour tous, en tenant compte des divers profils et des différentes situations de santé.
