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Trouble dépressif : l’analyse vocale pour détecter les signes précurseurs

Analyse vocale pour détecter le trouble dépressif

Une application d’analyse vocale pour les smartphones permet désormais de détecter les signes de trouble dépressif. Elle identifie les changements qui peuvent indiquer la dépression.

Grâce à l’intelligence artificielle, des chercheurs américains ont développé un outil d’analyse vocale pour détecter les signes précurseurs d’un trouble dépressif. Cette application contribue à la prévention du suicide qui est une conséquence majeure de la dépression.

L’analyse vocale pour prévenir le trouble dépressif

C’est au cours d’une réunion de l’American Acoustic Association (ASA) que l’outil a été présenté. Il s’agit d’un modèle d’IA développé par des chercheurs de l’Université du Maryland, aux États-Unis. Il consiste à identifier les indicateurs vocaux pouvant se traduire par un état dépressif.

D’après l’OMS, le trouble dépressif majeur affecte plus de 264 millions de personnes dans le monde. Avec la Schizophrénie, c’est l’une des principales causes du suicide. Afin de contribuer à cette lutte, une équipe de recherche, dirigée par Carol Espy-Wilson, a développé ce nouvel outil.

Entre autres, il analyse la voix pour identifier des changements qui pourraient indiquer l’état dépressif d’une personne ou montrer les signes précurseurs. Pour ce faire, le modèle d’IA cartographie les signaux dans le but de déterminer les variations dans une voix.

Selon Carol Espy-Wilson, une personne qui souffre d’un trouble dépressif présente également un ralentissement psychomoteur. Cela signifie qu’elle pense et parle plus lentement. Son discours comporte plus de pauses qu’en temps normal. Autrement dit, la dépression peut se traduire par des sons plus articulés. Grâce à l’analyse vocale, l’application détecte donc ces signaux pour déterminer si une personne est atteinte d’un trouble dépressif, et à quel point.

Une application pour les smartphones

Pour développer le modèle, les chercheurs se sont basés sur différentes techniques de machine learning. L’idée était de classer les signaux vocaux en fonction de l’état mental d’une personne.

En concevant cet outil sous forme d’application pour smartphones, Carol Espy-Wilson espère avoir un impact plus important. Précisons que ce sont les thérapeutes qui devront donner l’application aux patients qui souffrent de dépression. Idéalement, les patients qui bénéficieraient de l’outil d’analyse vocale sont ceux qui sont en rémission ou dont le trouble dépressif est mineur.

Ainsi, en l’utilisant d’une manière régulière, ils pourront prendre conscience de leur état. Si l’application détecte un niveau de dépression croissant, elle pourrait éventuellement contribuer à l’accélération de l’intervention et, par conséquent, à éviter le suicide.

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