L'intelligence artificielle peut détecter le diabète à partir de votre voix, selon une étude

Les dernières années ont vu une augmentation considérable des développements en intelligence artificielle, ouvrant de nouvelles perspectives dans le diagnostic et la gestion des maladies. Une récente étude réalisée par Klick Labs aux États-Unis a montré comment l'intelligence artificielle peut révolutionner la détection du diabète de type 2 en utilisant uniquement l'analyse vocale et des données de santé de base. Explorons en quoi cela consiste et pourquoi il s'agit d'une étape cruciale pour des diagnostics plus rapides.

Détecter le diabète grâce à l'intelligence artificielle : comment est-ce possible ?

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Selon l'étude publiée dans Mayo Clinic Proceedings: Digital Health, un échantillon vocal enregistré à partir d'un smartphone et des données de santé de base pourraient suffire pour détecter le diabète de type 2. Pour obtenir ce résultat, les chercheurs de Klick Labs ont développé un modèle d'intelligence artificielle sur mesure. L'objectif était de reconnaître de petites variations vocales, imperceptibles pour notre oreille, dans des enregistrements d'une durée maximale de 10 secondes, et d'identifier la présence du diabète. Jaycee Kaufman a déclaré :

"Notre recherche a révélé des variations vocales significatives entre les individus atteints et non atteints de diabète de type 2, ce qui pourrait transformer la manière dont la communauté médicale effectue le dépistage du diabète. [...] Les méthodes actuelles de détection peuvent prendre beaucoup de temps, nécessiter des déplacements et être coûteuses. La technologie vocale a le potentiel pour éliminer complètement ces barrières."

Et les premiers résultats sont indéniablement encourageants. Le modèle a en effet montré une précision de 89 % pour les femmes et de 86 % pour les hommes dans la détection du diabète de type 2.

Une approche innovante dans le diagnostic du diabète

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Mais comment en est-on venu à reconnaître le diabète grâce à l'intelligence artificielle ? L'expérience menée par les Klick Labs a impliqué 267 personnes, précédemment diagnostiquées comme non diabétiques ou comme diabétiques de type 2. Chacun des participants a enregistré une phrase sur son smartphone six fois par jour pendant deux semaines, ce qui a donné plus de 18 000 enregistrements vocaux à la fin du processus. Les chercheurs ont ensuite analysé les changements vocaux liés au diabète de type 2, puis développé le modèle d'intelligence artificielle.

Pas seulement le diabète : à quoi sert l'intelligence artificielle en médecine ?

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Les progrès de l'intelligence artificielle ont le potentiel de transformer de nombreux aspects de la médecine. Voici quelques domaines dans lesquels les modèles d'IA sont spécifiquement conçus pour la recherche :

• Imagerie médicale : Les algorithmes d'intelligence artificielle peuvent analyser les images de résonance magnétique, de radiographie et de tomodensitométrie pour aider les médecins à détecter et diagnostiquer des maladies, y compris des affections graves.
• Analyse des données médicales : L'intelligence artificielle peut analyser de grandes quantités de données médicales pour identifier des schémas et des tendances, comme cela a été le cas dans le diagnostic du diabète de type 2.
• Développement de médicaments : La recherche de nouveaux médicaments peut bénéficier de l'IA pour identifier des cibles pharmacologiques et accélérer le processus de développement et de test des médicaments.
• Chirurgie robotique : L'IA peut également être utilisée en chirurgie robotique pour des interventions plus précises et sécurisées, ainsi que pour le développement de prothèses avancées.

Risques de l'intelligence artificielle en médecine : quels sont-ils ?

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Cependant, comme tout outil, quelque chose avec un potentiel énorme comporte également des risques, et l'intelligence artificielle en médecine ne fait pas exception. L'un des principaux risques concerne la possibilité de diagnostics incorrects, ce qui nécessiterait ensuite des enquêtes supplémentaires. De plus, l'adoption de systèmes d'IA insuffisamment testés peut entraîner des problèmes de sécurité et d'efficacité. La réponse à ces préoccupations ne peut être que la mise en place d'essais solides des intelligences artificielles, afin d'équilibrer leur énorme potentiel avec une approche réglementée et une utilisation sécuritaire.