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# La modélisation automatique de l'intelligibilité pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de troubles de la parole : un exemple d'IA dans le domaine médical

Jérôme Farinas

► To cite this version:

Jérôme Farinas. La modélisation automatique de l'intelligibilité pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de troubles de la parole : un exemple d'IA dans le domaine médical. A.N.A.E. Approche neuropsychologique des apprentissages chez l'enfant, 2024, 36 (189), pp.137-141. hal-04602548v2

HAL Id: hal-04602548

https://hal.science/hal-04602548v2

Submitted on 5 Jun 2024

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# La modélisation automatique de l'intelligibilité pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de troubles de la parole : un exemple d'IA dans le domaine médical

J. FARINAS

**RÉSUMÉ :** La modélisation automatique de l'intelligibilité pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de troubles de la parole : un exemple d'IA dans le domaine médical

La mesure automatique de l'intelligibilité est une fonctionnalité qui permet d'améliorer la pratique de soin de personnes présentant des altérations de la parole. La modélisation par modèle de neurones profonds permet une mesure objective et instantanée. Un démonstrateur installé à l'hôpital est en train d'être évalué afin d'envisager une utilisation dans les soins cou-rants. Un tel système permettrait également une évolution des techniques de remédiation et une amélioration de la qualité de vie des patients pré-sentant des handicaps au niveau de la communication.

**Mots clés :** Parole pathologique – Intelligibilité – Mesure automatique – Démonstrateur.

**SUMMARY:** Automatic intelligibility modeling to improve quality of life for patients with speech disorders: an example of AI in the medical field

Automatic intelligibility measurement is a feature that improves the care of people with speech impairments. Deep neural model modeling enables ob-jective and instantaneous measurement. A demonstrator installed in a hos-pital is currently being evaluated for use in routine care. But such a system would also enable an evolution in remediation techniques and improve the quality of life of patients with communication disabilities.

**Key words:** Pathological speech – Intelligibility – Automatic measurement – Demonstrator.

**RESUMEN:** Modelización automática de la inteligibilidad para mejorar la calidad de vida de los pacientes con trastornos del habla: un ejemplo de IA en el ámbito médico

La medida automática de la inteligibilidad es una función que puede me-jorar la atención a las personas con deficiencias del habla. La modelización mediante modelos neuronales profundos ofrece una medición objetiva e instantánea. Actualmente se está evaluando un demostrador instalado en un hospital con vistas a su utilización en la asistencia cotidiana. Pero un sistema de este tipo también permitiría hacer evolucionar las técnicas de remediación y mejorar la calidad de vida de los pacientes con discapaci-dades de comunicación.

**Palabras clave:** Voz patológica – Inteligibilidad – Medición automática – Demonstrador.

Maître de conférences, Institut de Recherche en Informatique de Toulouse à l'Université Toulouse 3, Université Paul Sabatier, IRIT Équipe SAMOVA, 31062 Toulouse cedex 9. Jerome.farinas@irit.fr

Conflits d'intérêts : l'auteur déclare n'avoir aucun conflit d'intérêts.

Pour citer cet article : Farinas J. (2024). La modélisation automatique de l'intelligibilité pour améliorer la qualité de vie des patients atteints de troubles de la parole : un exemple d'IA dans le domaine médical. A.N.A.E., 189, 000-000.
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## Introduction

Les troubles de la parole concernent différents types de pathologies qui portent sur la voix et le langage. La parole est un mouvement volontaire qui trouve sa source au niveau cérébral. Les troubles de la parole peuvent être d'ordre neurologique. Par exemple cela peut correspondre aux accidents vasculaires cérébraux ou à des maladies neurodégénératives, comme la maladie de Parkinson ou la sclérose latérale amyotrophique. Parfois ce sont les muscles qui sont atteints, comme dans le cas des myopathies ou de myasthénie grave. Enfin les différents éléments de la sphère ORL (lèvres, bouche, langue, pharynx, palais, larynx) peuvent présenter des altérations et influer grandement sur la compréhensibilité de la parole produite.

Les troubles de la parole entraînent généralement une déficience fonctionnelle au niveau de la communication. Cet aspect est d'autant plus attendu après le traitement de pathologies qui affectent spécifiquement la voix, comme dans le cas des cancers de la tête et du cou.

Les cancers de la cavité buccale et de l'oropharynx ont une incidence élevée en France (voir Defossez, 2019, pour plus de détails) : plus de 13 500 nouveaux cas ont été déclarés en 2018 (dont environ trois quarts chez les hommes). Il s'agit du troisième cancer le plus incident, notamment chez les hommes avec 18,3 cas pour 100 000 personnes-années (taux standardisé mondial, contre 5,8 chez les femmes). En fonction de la zone touchée, des répercussions fonctionnelles majeures sur les voies aériodigestives supérieures sont susceptibles d'apparaître, affectant la respiration, la déglutition et la capacité de phonation. Une perte d'intelligibilité de la parole est donc fréquemment constatée, ce qui a un impact sur la qualité de vie du patient (De Graeff, 2000).

Étant donné la nature dégénérative de la majorité de ces troubles de la parole, un diagnostic et un suivi précoces sont généralement corrélés à un meilleur pronostic (Lim, 2015 ; Leifer, 2003), car ils permettent une mise en œuvre progressive et programmée des mesures post-traitement. Par conséquent, l'évaluation perceptive de l'intelligibilité de la parole et de la gravité des troubles de la parole constitue une méthode clé pour l'évaluation de la parole pathologique (Miller, 2013). La définition de l'intelligibilité n'est pas une notion simple et l'on peut rencontrer différentes conceptions : elle peut être vue comme la proportion de dis cours compris (Keintz, 2007), mais également comme le taux de mots correctement transcrits (Hustad, 2008 ; Pommée, 2021). Il s'agit donc d'une mesure fortement liée à la perception

par des tiers, ce qui la rend difficile à quantifier, en raison des stratégies de compensation humaines, qui renforcent le décodage du signal par des indices reposant sur la structure et le sens de la langue. La gravité des troubles de la parole sert d'indice alternatif dans les contextes cliniques. Elle est basée sur le degré d'altération de l'intelligibilité associé à d'autres variables du signal de parole, telles que la quantité d'émission du code acoustico-phonétique, la vitesse d'élocution et d'autres paramètres temporels et/ou prosodiques pertinents pour la difficulté perçue (Kent, 1992). La gravité des troubles peut être considérée comme un concept plus large, incluant l'intelligibilité et d'autres stratégies de compensation. Dans ces conditions, l'intelligibilité et la sévérité peuvent être considérées comme des mesures similaires servant des objectifs distincts, qui sont également intrinsèquement subjectifs (Fex, 1992). Cette subjectivité va normalement au-delà du biais et de la variance que l'on trouve habituellement dans les évaluations cliniques, puisqu'elle peut également se retrouver dans les éléments qui composent ces deux mesures (Klopfenstein, 2009 ; Kent, 2003).

Il est donc difficile pour un médecin d'arriver à porter un jugement objectif sur l'état de la quantité de la voix d'un patient, car à force de proximité, l'être humain s'habitue aux altérations de la voix et finit par deviner ce qui est prononcé. Afin d'augmenter la stabilité de la mesure, celle-ci peut être traitée par un groupe d'experts (Woisard & Lepage, 2010). Néanmoins, le recours à un groupe d'experts pour obtenir un score objectif, complique le suivi des patients. L'utilisation d'un outil automatique, calculé sur un échantillon de parole enregistré, pourrait fournir une solution objective et libérer du temps pour les experts.

Dans cet article, la section suivante va permettre de présenter des solutions possibles afin d'arriver à une modélisation automatique de la mesure de l'intelligibilité de la parole. Ensuite, il sera présenté une première expérimentation clinique d'un dispositif permettant d'évaluer automatiquement l'intelligibilité.

## Modélisation automatique de l'intelligibilité

L'automatisation du calcul de mesure de l'intelligibilité, passe par la disponibilité de données pour alimenter les apprentissages. Le Groupement d'Intérêt Scientifique Parolothèque vise à faciliter l'accès d'enregistrements audio de patients atteint de cancers. Sur le modèle des thumorothèques, cela permet aux chercheurs un accès facilité aux données issues des
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hôpitaux. La voix est une donnée identifiante, et donc tombe sur le coup du « Règlement Général sur la Protection des Données ». Pour accéder à ces données, il est nécessaire de disposer d'un consentement de la personne pour l'exploitation scientifique de ses enregistrements, de l'informer sur ses droits, notamment au niveau de la rétractation possible de l'usage de ses données dans les études, et d'assurer un traitement sécurisé de ces données. Différents intervenants assurent ces droits : le Comité de la Protection des Personnes, les Comités d'Éthique, les délégués à la Protection des Données, la Commission Nationale Informationique et Libertés. La Parolothèque permet d'accélérer et de faciliter l'accès aux données dans le cadre de projets scientifiques. Plusieurs projets de recherche ont permis d'alimenter en données la base de données disponible : le projet INCA C2SI (Carcinologic Speech Severity Index mesure de l'impact des traitements des cancers de la cavité buccale et du pharynx sur la production de la parole par l'Indice de sévérité des troubles de la production de la parole) (Woisard, 2021), le projet ANR RUGBI (recherche d'unités linguistiques pertinentes pour améliorer la mesure de l'intelligibilité de la parole altérée par des troubles de production pathologique), le projet Programme Hospitalier de Recherche Infirmière et Paramédicale DAPADAF-E (validité d'une tâche de Décodage Acoustico-Phonétique Automatisée sur les Déficits Anatomo-Fonctionnels dans l'Évaluation paramédicale des troubles de la parole des patients traités pour un cancer de la cavité buccale ou de l'oropharynx). Cela représente en 2024 les données de 288 personnes, enregistrées suivant des protocoles permettant d'évaluer différents aspects de la communication (parole lue, prononciation de pseudo mots, tâche prosodique, tâche de compréhension, parole spontanée). De nombreuses métadonnées ont également été collectées afin de compléter ces enregistrements : questionnaires sur la communication, la qualité de vie, mesures perceptives de la sévérité et de l'intelligibilité de la parole (réalisés par un groupe de 6 experts).

Les premières études ont permis de valider la construction d'un score permettant de modéliser les mesures de sévérite et d'intelligibilité à partir des questionnaires des patients (Balaguer, 2019a), puis l'impact sur la communication (Balaguer, 2021). Puis des études ont évalué la faisabilité d'une automatisation de ces mesures à partir d'indices calculés sur les enregistrements audio (Balaguer, 2019b ; Woisard, 2022).

Des études utilisant des modélisations par réseaux de neurones profonds ont également été réalisées. Cela a permis de valider l'usage de ces méthodes, qui nécessitent en général de nombreuses données pour être apprises, sur les corpus de parole de patients atteints de cancers (Roger, 2022a ; Roger, 2022b ; Quintas, 2022). Il a également été étudié l'explicabilité des scores, en analysant les organisations internes dans les réseaux de neurones profonds (Abderrazek, 2022).

## Mise en œuvre d'un démonstrateur à l'hôpital

Les modélisations automatiques mises en place par Roger et Quintas, nécessitent en général l'exécution sur des stations de travail disposant de matériel spécifique, tel que des cartes graphiques dédiées, pour pouvoir être exécutées. Un projet de pré-maturation soutenu par la Société d'accélération du transfert de technologies Toulouse Tech Transfert (Pitch 2020) a permis de réaliser un prototype pouvant être déployé et testé à l'hôpital : le Système Automatisé de Mesure de l'Intelligibilité (Roger, 2022c).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure 1. Exemple d'utilisation de la tablette du démonstrateur SAMI.</figcaption></figure>

SAMI est constitué d'un serveur installé à l'hôpital, qui permet de calculer des scores d'intelligibilité avec les modèles de réseaux de neurones profonds développés par Roger (2022b) et Quintas (2022). Les données sont acquises grâce à une tablette et sont transmises au serveur pour évaluation. La figure 1 illustre un cas d'usage. Un tel système permet un accès quasi instantané à la mesure de l'intelligibilité. L'interface, illustrée sur les figures 2 et 3, a été conçue pour être facile à utiliser et intuitive.

La figure 2 présente une capture de l'écran de la tablette, vue par le patient, pendant l'enre-
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<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figure 2.** Capture écran de l'interface d'enregistrement de la tablette SAMI.</figcaption></figure>

Les utilisateurs sont invités à enregistrer une tâche de lecture de passage, pour laquelle un score d'intelligibilité et de sévérité, compris entre 0 et 10, est renvoyé par la suite. Les utilisateurs peuvent facilement sélectionner, effacer et ajouter de nouveaux patients.

L'entrée d'un nouveau patient est composée de son nom complet, d'un IP (index du patient) et de sa date de naissance. Tous les enregistrements vocaux sauvegardés sont stockés dans un espace de stockage asynchrone crypté en AES 256. Un deuxième onglet est à la disposition du praticien (illustré sur la figure 3). Il lui permet de visualiser l'historique des mesures du patient sélectionné. Il peut trier les mesures par ordre chronologique ou par score. Le praticien peut également choisir d'appliquer des filtres aux données du patient, afin de n'afficher que les données qui l'intéressent. Enfin, le praticien peut facilement supprimer une mesure. Le dispositif SAMI est actuellement en cours d'évaluation au CHU Larrey de Toulouse.

## Conclusion

Le démonstrateur SAMI présenté dans cet article constitue un exemple d'utilisation d'In-

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>**Figure 3.** Capture écran du suivi de la mesure de l'intelligibilité d'un patient sur plusieurs séances.</figcaption></figure>

telligence Artificielle dans un cadre clinique. Cela illustre un aspect de ce que les nouvelles technologies peuvent apporter aux soins. Le sujet a été débattu dans la table ronde « Les nouvelles technologies et l'intelligence artificielle favorisent-elles réellement l'automatie, l'accessibilité des espaces sociaux et, par là même, une plus grande effectivité des droits ? », qui a eu lieu le 6 décembre 2023 dans le cadre du 41e congrès scientifique de la FISAF à la Cité Internationale Universitaire à Paris. L'usage de nouvelles technologies peut permettre d'apporter des avantages. Dans le cas de SAMI, la mise à disposition de scores automatiques permet d'avoir un retour instantané sur la mesure automatique de l'intelligibilité de la parole, et donc de ne pas nécessiter la mobilisation de plusieurs experts pour la réalisation d'une mesure perceptive. Ce dispositif permet également d'envisager de nouveaux usages : par exemple, un suivi qui pourrait être réalisé en dehors de l'hôpital et qui permettrait une meilleure prise en compte de l'évolution d'un patient. Mais on pourrait également l'intégrer à des pratiques de remédiation ou réhabilitation afin de permettre une meilleure remise sur pied du patient. Les patients qui sont affectés par des cancers de la tête et du cou présentent en général de très graves altérations de la parole. Ceci a une très forte incidence sur la qualité de vie de la personne. La perte soudaine de la voix comme moyen de communication est très handicapante dans la vie de tous les jours. Le
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gain de temps dans la remédiation permettrait d'offrir une meilleure vie à ces personnes. Bien évidemment, l'usage de nouvelles technologies ne peut être utilisé sans une analyse de fiabilité complète, afin de se prémunir de biais de modélisation, mais également d'évaluer les erreurs de modélisations. Mais l'usage des technologies de la voix constitue des avancées pour de nombreuses personnes présentant des handicaps. Ces technologies sont maintenant disponibles avec des degrés de maturité assez élevés, et permettent d'envisager de nouveaux usages. Les technologies grand public sont matures car elles utilisent de très nombreuses ressources (par exemple Whisper proposé par Open AI nécessite plus de 880 000 heures d'enregistrements pour réaliser son apprentissage). Malheureusement elles présentent des performances très mauvaises quand il s'agit de traiter des enregistrements de personnes présentant des altérations de la voix. La recherche dans le domaine de la parole pathologique permet d'être plus inclusif et de proposer une prise en charge des handicaps.

## RÉFÉRENCES

Abderrazek, S., Fredouille, C., Ghio, A., Lalain, M., Meunier, C., & Woisard, V. (2022). Interpreting Deep Representations of Phonetic Features via Neuro-based Concept Detector: Application to speech disorders due to Head and Neck cancer. *IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech and Language Processing*, **31**, 200-214. doi: 10.1109/TASLP.2022.3221039

Balaguer, M., Boisguerin, A., Galtier, A., Puech, M., Farinas, J., & Woisard, V. (2019a). Facteurs influençant l'intelligibilité et la sévérité du trouble chronique de la parole des patients traités pour un cancer de la cavité buccale ou de l'oropharynx. *Journées de Phonétique Clinique (JPC), May 2019, Mons, Belgique*. https://hal.science/hal-02919628

Balaguer, M., Farinas, J., Pinquier, J., & Woisard, V. (2019b). *Construction of an automatic Carcinologic Speech Severity Index (C2SI) score*. 31st World Congress of the International Association of Logopedics and Phoniatrics (IALP 2019). https://hal.science/hal-02977799

Balaguer, M., Pinquier, J., Farinas, J., Lepage, B., & Woisard, V. (2021, May). Construction d'un index holistique d'impact sur la communication des troubles de la parole chez les patients traités pour un cancer oral ou oropharyngé. *Séminaire AFCP 2021 - Phonétique Clinique, May 2021, Toulouse (virtuel), France*. https://hal.science/hal-03258582

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Woisard, V., Astésano, C., Balaguer, M., Farinas, J., Fredouille, C., Gaillard, P., ..., & Roger, V. (2021). C2SI corpus: a database of speech disorder productions to assess intelligibility and quality of life in head and neck cancers. *Language Resources and Evaluation*, **55**(1), 173-190. doi: 10.1007/s10579-020-09496-3

Woisard, V., Balaguer, M., Fredouille, C., Farinas, J., Ghio, A., Lalain, M., ..., & Lepage, B. (2022). Construction of an automatic score for the evaluation of speech disorders among patients treated for a cancer of the oral cavity or the oropharynx: The Carcinologic Speech Severity Index. *Head & Neck*, **44**(1), 71-88. doi: 10.1002/hed.26903