Le cancer de la boîte vocale ou du larynx est un fardeau de santé publique important. En 2021, il y avait environ 1,1 million de cas de cancer du larynx dans le monde et environ 100 000 personnes en sont mortes. Les facteurs de risque comprennent le tabagisme, l'abus d'alcool et l'infection par le papillomavirus humain. Le pronostic pour le cancer du larynx varie de 35% à 78% sur la survie sur cinq ans lorsqu'il est traité, selon le stade de la tumeur et son emplacement dans la boîte vocale.
Avoir un cancer tôt est essentiel pour les perspectives d'un patient. À l'heure actuelle, les cancers laryngés sont diagnostiqués par endoscopie nasale vidéo et biopsies – procédures invasives onéreuses. L'accès à un spécialiste qui peut effectuer ces procédures peut prendre du temps, provoquant des retards dans le diagnostic. Mais maintenant, les chercheurs ont montré Frontières en santé numérique que les anomalies des plis vocaux peuvent être détectés à partir du son de la voix. De telles «lésions de pli vocal» peuvent être bénignes, comme les nodules ou les polypes, mais peuvent également représenter les premiers stades du cancer du larynx. Ces résultats de preuve de principe ouvrent la porte à une nouvelle application de l'IA: à savoir reconnaître les étapes d'alerte précoce du cancer du larynx des enregistrements vocaux.
Ici, nous montrons qu'avec cet ensemble de données, nous pourrions utiliser des biomarqueurs vocaux pour distinguer les voix des patients atteints de lésions de pli vocale de celles sans telles lésions. «
Dr Phillip Jenkins, boursier postdoctoral en informatique clinique à l'Oregon Health & Science University, et auteur correspondant de l'étude
Messages vocaux
Jenkins et ses collègues sont des membres du projet «Bridge2ai-Voice» au sein du consortium «Bridge to Artificial Intelligence» (Bridge to Artificial Intelligence »(Bridge2ai) du National Institute of Health, un effort national pour appliquer l'IA à des défis biomédicaux complexes. Ici, ils ont analysé les variations de ton, de hauteur, de volume et de clarté dans la première version de l'ensemble de données publique Bridge2ai-Voice, avec 12 523 enregistrements vocaux de 306 participants de toute l'Amérique du Nord.
Une minorité provenait de patients atteints d'un cancer du larynx connu, de lésions de pli vocale bénignes ou de deux autres conditions de la boîte vocale: la dysphonie spasmodique et la paralysie unilatérale du pli vocal.
Les chercheurs se sont concentrés sur les différences dans un certain nombre de caractéristiques acoustiques de la voix: par exemple, la fréquence fondamentale moyenne (hauteur); gigue, variation de la hauteur dans la parole; scintillement, variation de l'amplitude; et le rapport harmonique / bruit, une mesure de la relation entre les composantes harmoniques et le bruit de la parole.
Les chercheurs ont trouvé des différences marquées dans le ratio harmonique / bruit et la fréquence fondamentale entre les hommes sans trouble vocal, les hommes atteints de lésions de pli vocale bénignes et les hommes atteints d'un cancer du larynx. Ils n'ont trouvé aucune caractéristique acoustique informative chez les femmes, mais il est possible qu'un ensemble de données plus large révèle de telles différences.
Les auteurs ont conclu que la variation particulièrement du rapport harmonique / bruit peut être utile pour surveiller l'évolution clinique des lésions de pli vocal et pour détecter le cancer du larynx à un stade précoce, du moins chez les hommes.
« Nos résultats suggèrent que les ensembles de données d'origine éthique, importants et multi-institutionnels comme Bridge2ai-Voice pourraient bientôt aider à faire de notre voix un biomarqueur pratique pour le risque de cancer en soins cliniques », a déclaré Jenkins.
Construire un pont vers l'IA
Maintenant que la preuve de principe a été établie, la prochaine étape consiste à utiliser ces algorithmes sur plus de données et à les tester en milieu clinique sur des voix des patients.
« Pour passer de cette étude à un outil d'IA qui reconnaît les lésions de pli vocale, nous formrions des modèles en utilisant un ensemble de données encore plus large d'enregistrements vocaux, étiquetés par des professionnels. Nous devons ensuite tester le système pour nous assurer qu'il fonctionne aussi bien pour les femmes et les hommes », a déclaré Jenkins.
« Des outils de santé basés sur la voix sont déjà en cours de pilotage. S'appuyant sur nos résultats, j'estime qu'avec des ensembles de données plus importants et une validation clinique, des outils similaires pour détecter les lésions de pli vocale peuvent entrer des tests pilotes au cours des deux prochaines années », a prédit Jenkins.
