Le cancer du larynx est détecté par endoscopie nasale vidéo et biopsies. Mais ces procédures sont coûteuses, invasives et peuvent prendre beaucoup de temps, entraînant alors un retard de diagnostic. Bientôt, l’IA devrait cependant pouvoir détecter la maladie bien plus tôt, selon des chercheurs de l'Université de Portland, en Oregon. Selon leurs travaux, les anomalies des cordes vocales peuvent être détectées à partir du son de la voix. Or si ces lésions peuvent être bénignes, dues à des nodules ou des polypes, elles peuvent aussi représenter les premiers stades du cancer du larynx.
Les chercheurs derrière cette étude sont membres du projet « Bridge2AI-Voice » au sein du consortium "Bridge to Artificial Intelligence" (Bridge2AI) de l’Institut national de la santé des États-Unis. Il s’agit d’une initiative nationale visant à appliquer l’IA à des défis biomédicaux complexes. Ici, ils ont analysé des variations de ton, de hauteur, de volume et de clarté de 12 523 enregistrements vocaux de 306 participants en Amérique du Nord. Parmi eux, certains étaient officiellement atteints du cancer du larynx, d’autres souffraient de lésions bénignes des cordes vocales ou de deux autres affections du larynx : la dysphonie spasmodique et la paralysie unilatérale des cordes vocales.
Les chercheurs se sont concentrés sur les différences concernant différentes caractéristiques acoustiques de la voix : la variation de hauteur dans le discours, la variation d’amplitude, ou encore le rapport harmonique/bruit (mesure de relation entre les composantes harmoniques et sonores de la parole). Ils ont ainsi pu constater que les différences marquées entre le rapport harmonique/bruit et la fréquence fondamentale entre les hommes sans aucun trouble de la voix, ceux présentant des lésions bénignes des cordes vocales et ceux atteints d’un cancer du larynx. Ainsi, la variation de ce rapport pourrait aider à surveiller l’évolution clinique précoce des cordes vocales pour détecter précocement le cancer du larynx, pour l’heure chez les hommes.
« Ici, nous montrons qu’avec cet ensemble de données, nous pourrions utiliser des biomarqueurs vocaux pour distinguer les voix des patients présentant des lésions des cordes vocales de ceux qui n’en ont pas », déclare le Docteur Phillip Jenkins, boursier postdoctoral en informatique clinique à l’Oregon Health & Science University, et auteur correspondant de l’étude. Désormais, les chercheurs prévoient d’utiliser les algorithmes sur plus de données et de les tester en milieu clinique sur des patients. « Pour passer de cette étude à un outil d’IA qui reconnaît les lésions des cordes vocales, nous entraînerions des modèles à l’aide d’un ensemble de données encore plus important d’enregistrements vocaux, étiquetés par des professionnels. Nous devons ensuite tester le système pour nous assurer qu’il fonctionne aussi bien pour les femmes que pour les hommes », détaille Jenkins.
Frontiers : https://www.frontiersin.org/journals/digital-health/articles/10.3389/fdgth.2025.1609811/full
