Suivi de santé grâce à la voix : ce sera bientôt possible !
Le Diabète LAB a le plaisir de relayer l’étude Colive Voice. Il s’agit d’une recherche universitaire internationale dirigée par le Luxembourg Institute of Health, dont l’objectif est de permettre un suivi de santé grâce à la voix. Concrètement, cette étude vise à identifier des biomarqueurs vocaux pour améliorer et simplifier le suivi régulier et la surveillance de maladies graves telles que le cancer, le diabète, le COVID-19, la santé mentale, la sclérose en plaques, les maladies inflammatoires de l’intestin… Cela permettra de participer à l’amélioration de la santé numérique et de la télémédecine pour des millions de patients.
Pour atteindre cet objectif, Colive Voice lance un appel à participation mondial, afin de recueillir les voix de personnes parlant différentes langues et ayant des conditions de vie variées.
Il existe un lien entre votre santé et votre voix
Différents organes de votre corps (poumon, larynx, cerveau, …) influencent la production de la voix. Si une maladie affecte un de ces organes, cela peut avoir un impact direct sur la voix. Ces changements sont souvent inaudibles pour l’oreille humaine mais peuvent être identifiés facilement par l’intelligence artificielle. Votre voix peut donc refléter votre état de santé et être utilisée pour prévenir, diagnostiquer et surveiller des maladies chroniques.
Suivi de santé grâce à la voix : pourquoi participer à Colive Voice ?
En participant, vous contribuez à l’amélioration des soins de santé, et la voix facilitera et rendra plus efficace le suivi à distance des maladies. Votre contribution aidera finalement des millions de patients chaque jour !
Le suivi à distance par la voix :
- Est non invasif
- Est réalisé à domicile
- Permet un diagnostic précoce
- Permet la transmission en temps réel des données médicales vocales à votre professionnel de santé
- Est plus sûr pour les équipes médicales en cas de maladie contagieuse
Les biomarqueurs vocaux faciliteront le quotidien des patients, avec moins de douleur, moins de fatigue, et moins d’attente pour un rendez-vous médical.
Comment participer ?
Donnez votre voix ! Participez anonymement. Une fois que vous aurez consenti à participer, vous devrez répondre à quelques questions relatives à votre santé, puis effectuer cinq enregistrements vocaux consécutifs.
Mes données personnelles
Votre participation à l’étude implique la collecte de données personnelles vous concernant. Cette collecte est nécessaire pour atteindre les objectifs scientifiques de l’étude. La collecte des données a lieu une seule fois, lorsque vous répondrez à cette enquête. Nous ne pourrons pas revenir vers vous pour des demandes supplémentaires.
L’étude collecte notamment :
- Informations de base : données démographiques (âge, sexe, langue…), données liées au mode de vie (alcool, tabagisme…) et données anthropométriques (poids, taille…)
- Données de santé : état de santé (symptômes, traitements, maladies), santé psychologique
- Enregistrements vocaux : (veuillez noter que votre appareil vous demandera d’accéder à votre micro et que vous devez accepter d’effectuer les enregistrements vocaux) nous vous demanderons de lire un court texte de 30 secondes, de tousser, de dire « AAAA », de respirer 3 fois et de compter de 1 à 20.
- Données techniques : Date et heure de réalisation de l’enquête. Lors de la soumission de l’enquête, le process transfère uniquement votre adresse IP, de manière sécurisée, à ipstack.com, un prestataire de services externe. La finalité unique est de déterminer le pays d’origine de votre adresse IP actuelle. Votre pays d’origine sera stocké dans notre base de données. Ni ipstack.com ni la base de données Colive ne stockent votre adresse IP.
Aucune donnée personnelle qui nous permettrait d’identifier directement une personne n’est collectée. Nous ne collectons aucune donnée d’identification telle que votre nom, adresse e-mail, date de naissance ou toute autre pièce d’identification unique. Nous conservons les données que nous collectons de telle sorte qu’elles ne peuvent pas être rassemblées (« liées ») pour identifier spécifiquement un utilisateur.
Pour en savoir davantage et participer par la suite, c’est par ici !