Détecter la sclérose latérale amyotrophique (SLA) grâce à l’analyse acoustique

16-08-2018

Résumé

La SLA est une maladie neuro-dégénérative fatale, pour laquelle il n’existe actuellement aucun traitement définitif. Les experts suivent généralement l’évolution de la maladie grâce à l’échelle ALSFRS-R, qui mesure le déclin de diverses capacités. Nous proposons plutôt d’analyser de la parole pour évaluer le développement de la SLA chez les malades. Cette technique permet 1) de réaliser des analyses fréquentes, peu coûteuses, non-invasives et longitudinales, 2) de récolter des données dans des environnements du quotidien et 3) de créer une vaste base de données sur la SLA qui pourra être étudiée ultérieurement. Grâce à cette méthode, les professionnels de santé n’ont pas besoin d’être physiquement aux côtés des patients, ce qui permet un suivi plus régulier et plus confortable pour les malades qui n’ont pas besoin de quitter leur domicile. Cette étude a pour objectifs d’identifier les caractéristiques acoustiques de la parole dans des contextes habituels qui seraient indicatifs de la progression de la maladie, et de développer des modèles de machines qui puissent reconnaître la présence et la sévérité de la maladie. Nous avons étudié des sujets issus de l’ensemble de données Prize4Life Israel, ayant une qualité vocale, une fréquence et un spectre sonore divers. Ces données ont été récoltées au moyen de l’ALS Mobile Analyzer, une application mobile de suivi de la maladie par laquelle les utilisateurs ont accès à un questionnaire de ALSFR-R et divers exercices physiques et vocaux. La classification par validation croisée (leave-five-out cross-validation) a indiqué un taux d’exactitude de 79 % (61 % de risque) pour les hommes et 83 % (52% de risque) pour les femmes.

 

Traduction : Marcia Moine

Source : bioRxiv

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