Si vous souhaitez soutenir Colive Voice, pensez à participer vous-même ou à encourager votre entourage à participer. Votre participation est très importante pour cette recherche, nous vous en remercions d’avance. Plus il y aura de participants, plus les résultats seront précis, alors n’hésitez pas à faire connaître Colive Voice autour de vous (amis, famille et sur les réseaux sociaux). Nous vous fournirons un lien pour partager le projet à la fin de l’enquête, ainsi que des visuels à partager en ligne ou des flyers à télécharger dans notre section Ressources.

L’étude est ouverte à tous : nous avons besoin de participants du monde entier, parlant différentes langues et ayant des conditions de santé variées :

• Adultes et adolescents de plus de 15 ans
• Personnes sans problème de santé spécifique
• Personnes atteintes de diabète
• Personnes atteintes de stress, troubles anxieux ou dépressifs
• Personnes atteintes d’un cancer ou ayant des antécédents de cancer
• Personnes atteintes d’autres maladies chroniques ou infectieuses graves

Oui. Vous pouvez participer quel que soit votre état de santé et contribuer à améliorer les soins de santé pour les patients atteints de maladies.

Comme aucune donnée d’identification n’est collectée (pas de nom, d’adresse électronique, d’adresse postale ou de numéro de téléphone), les droits du participant sont limités. L’exercice de ces droits nécessiterait d’identifier les participants à l’étude, ce qui affaiblirait considérablement la sécurité et la confidentialité des données collectées pour notre étude.

Toutefois, les participants ont le droit de déposer une plainte auprès de la Commission nationale pour la protection des données (CNPD) du Luxembourg en ce qui concerne le traitement des données.

Pour toute question ou information sur la manière dont le Luxembourg Institute of Health traite vos données personnelles, veuillez contacter le délégué à la protection des données du LIH par courriel à l’adresse dpo@lih.lu ou par courrier à l’adresse suivante :

LUXEMBOURG INSTITUTE OF HEALTH

Bureau de la protection des données

1A-B, rue Thomas Edison

L-1445 Strassen

LUXEMBOURG

Le LIH prend des mesures de sécurité appropriées, en fonction de la sensibilité des données concernées, pour protéger vos données contre les risques d’accès non autorisé, de perte, d’utilisation frauduleuse, de divulgation, de modification et de destruction. Vos données seront traitées de manière strictement confidentielle.

Plus d’informations sur le traitement des données sur notre page Confidentialité et sécurité des données.

L’étude est menée par le Deep Digital Phenotyping (DDP), une unité de recherche dédiée à la santé digitale, du Luxembourg Institute of Health.

L’étude est principalement financée par le Luxembourg Institute of Health et a également reçu le soutien financier de la Société francophone du diabète (SFD).

Notre questionnaire de santé, associé à l’enregistrement vocal, couvre un large éventail de thématiques pour mieux comprendre votre état de santé :

• Profil général : langue, âge, sexe, poids, habitudes de vie, qualité de vie, consommation d’alcool et de tabac.
• Symptômes : stress, anxiété, troubles du sommeil, douleurs, fatigue…
• Traitements actuels : contre la douleur, le cholestérol, le diabète, l’hypertension, les anticoagulants, les antidépresseurs, les anti-reflux, les traitements hormonaux…
• Maladies : diabète, santé mentale, maladies cardiovasculaires, cancer, maladies respiratoires, maladies neurologiques…

Curieux d’en savoir plus ? Consultez le questionnaire complet ici (en anglais).

Les algorithmes de Machine Learning apprennent à réaliser une tâche de manière autonome ou à faire des prédictions à partir de données. Contrairement à un programme informatique traditionnel, un système d’apprentissage automatique ne suit pas d’instructions, mais apprend par l’expérience. Ses performances s’améliorent à mesure qu’il est « entraîné » et que l’algorithme est exposé à davantage de données.

La santé digitale peut être définie comme l’utilisation de nouvelles technologies telles que l’intelligence artificielle, la réalité virtuelle, les appareils connectés ou les applications mobiles pour améliorer les soins de santé. La technologie soutient les décisions cliniques, permet d’améliorer le diagnostic ou le suivi à distance des maladies.

Un biomarqueur vocal peut être défini comme une signature, une caractéristique ou une combinaison de caractéristiques du signal audio vocal associée à un résultat clinique et peut être utilisé pour suivre les patients, pour diagnostiquer ou évaluer la gravité d’une maladie ou pour le développement de médicaments.

Non, l’étude est anonyme afin de protéger au maximum les données médicales collectées, nous ne pouvons donc pas identifier les participants afin de les rémunérer par la suite.

Malheureusement nous ne pouvons pas fournir de retours personnalisés, car nous n’en sommes pas encore là. Pour l’instant, l’objectif de notre étude est d’entraîner nos algorithmes d’apprentissage automatique à reconnaître certaines maladies comme le cancer, le diabète, les problèmes de santé mentale, ou à suivre des symptômes comme la fatigue ou le stress (et bien d’autres projets en cours et à venir !). Nous utilisons donc les réponses du questionnaire et les faisons correspondre à la voix. Nous espérons qu’à l’avenir, et avec l’aide de participants comme vous, notre outil permettra de diagnostiquer des maladies, de surveiller les symptômes de la dépression, d’aider les médecins à assurer le suivi des patients…