Biomarqueurs numériques
Étudiez la diversité lexicale, la longueur des énoncés, la cohérence et la densité des idées en les confrontant à des mesures cliniques de référence.
Jeux de données pour la R&D sur le système nerveux central
Des données vocales longitudinales.
Pour la recherche sur le système nerveux central.
Des données cognitives, vocales et comportementales issues des conversations quotidiennes.
Pour la R&D pharmaceutique, les instituts de recherche et les laboratoires d’IA.
Trajectoire d’un participant sur 36 semaines
Exemple illustratif · observations répétées
Indice cognitifHumeur
- Conversations enregistrées
- 50 k+
- Mois de suivi longitudinal
- 12+
- Variables par session
- 31
- Fréquence de collecte
- Quotidienne
- Données désidentifiées
- 100%
Chiffres issus de la présentation publiée. Le périmètre et l’accès aux sources sont confirmés pour chaque version.
L’intérêt de ces données pour la recherche
Des données utiles à la recherche, recueillies chaque jour.
Une même source de données conversationnelles pour la recherche sur les biomarqueurs numériques, les mesures répétées et la production de données probantes en vie réelle.
Critères d’évaluation continus
Suivez les mesures cognitives et de l’humeur entre les visites cliniques, grâce à des observations répétées dans le temps.
Données probantes en vie réelle
Analysez des conversations recueillies à domicile, en conditions naturelles, avec une documentation des conditions de collecte et de traitement.
Ce que nous recueillons
Humeur. Cognition. Observance.
Humeur
État affectif estimé chaque jour à partir des caractéristiques vocales, des marqueurs lexicaux et des déclarations du participant, par rapport à ses valeurs de référence individuelles.
Cognition
Indice cognitif composite fondé sur le rappel, la fluence, l’orientation et la participation — suivi sur des fenêtres de 7, 30 et 90 jours.
Observance
Observance médicamenteuse confirmée par un échange avec le participant, avec horodatage des prises manquées et analyse des corrélations avec les symptômes ultérieurs.
L’intérêt des données recueillies en conditions naturelles
Des conversations en complément des évaluations structurées.
Un autre modèle de collecte : des conversations régulières plutôt que la répétition d’une même séance de test.
| Dimension | Amigo | Outils d’évaluation structurée |
|---|---|---|
| Méthode de collecte | Conversation quotidienne libre | Tâches cognitives guidées (dessin d’horloge, description d’image, jeux de cartes) |
| Fréquence | Quotidienne — chaque conversation fournit une observation | Hebdomadaire à trimestrielle — sessions planifiées |
| Contraintes pour le patient | Aucune — la conversation constitue le service d’accompagnement | Nécessite une participation active à un protocole de test |
| Effets d’apprentissage | Aucun — aucune structure de test répétée à apprendre | Les scores augmentent avec l’exposition répétée |
| Anxiété liée au test | Aucune — intégrée à une routine quotidienne agréable | L’anxiété de performance peut fausser les résultats |
| Validité écologique | Élevée — parole spontanée recueillie à domicile | Faible à modérée — conditions de test artificielles |
| Types de données | Linguistiques + acoustiques + comportementales + émotionnelles | Généralement 1 à 2 dimensions par outil |
| Observance | Élevée — les personnes âgées souhaitent échanger | Diminution de la participation avec le temps — fatigue liée aux tests |
| Étendue du suivi longitudinal | Des centaines de sessions par sujet sur plusieurs mois | Quelques dizaines de sessions au mieux |
| Coût par point de données | Marginal — ni personnel clinique ni équipement nécessaire | Plus élevé — passation supervisée ou appareils |
Comparaison issue de la présentation publiée. La fréquence de collecte, l’expérience des participants et les protocoles d’évaluation varient selon l’étude.
Chaîne de production des données
De la conversation spontanée au jeu de données structuré.
- 01 / Voix
Conversation
Quotidienne · Naturelle · Non structurée
- 02 / Moteur
Amigo Speech Engine
Interne · Transcription en temps réel
- 03 / Chaîne de traitement
Amigo Cognitive Pipeline
31 mesures · TAL + acoustique
- 04 / Enregistrement
Enregistrement structuré
JSON · Versionné · Audité
- 05 / Export
Désidentification et export
RGPD · HIPAA · BAA
Catalogue de données
31 variables structurées par session.
Données cognitives, vocales et comportementales, données sur l’humeur, alertes et valeurs de référence. Tous les champs sont présentés ci-dessous, avec leurs types et des exemples de valeurs.
| Champ | Type | Exemple | Catégorie |
|---|---|---|---|
subject_id | string | anon_8f3a2c | ID |
session_date | date | 2026-02-28 | ID |
call_duration_seconds | int | 540 | Session |
word_count | int | 312 | Cognitif |
type_token_ratio | float | 0.68 | Cognitif |
mean_utterance_length | float | 8.4 | Cognitif |
words_per_minute | float | 98 | Cognitif |
repetition_rate | float | 0.05 | Cognitif |
coherence_score | int (1-10) | 8 | Cognitif — IA |
idea_density_score | int (1-10) | 7 | Cognitif — IA |
word_finding_score | int (1-10) | 9 | Cognitif — IA |
composite_score | int (0-1000) | 742 | Cognitif |
participation_ratio | float | 0.45 | Comportemental |
turn_count | int | 24 | Comportemental |
engagement_quality | enum | good | Comportemental |
mood_primary | enum (5) | positive | Humeur |
mood_intensity | int (0-10) | 7 | Humeur |
alert_triggered | bool | false | Alerte |
alert_nature | enum | null | Alerte |
alert_severity | enum | null | Alerte |
f0_mean_hz | float | 185.3 | Voix |
f0_std_hz | float | 28.7 | Voix |
jitter_percent | float | 1.12 | Voix |
shimmer_percent | float | 3.45 | Voix |
hnr_db | float | 18.2 | Voix |
speech_rate | float | 3.8 | Voix |
pause_rate | float | 0.22 | Voix |
mean_pause_duration_ms | int | 680 | Voix |
composite_z_score | float | +0.3 | Valeurs de référence individuelles |
baseline_sessions | int | 12 | Valeurs de référence individuelles |
trend | enum | stable | Valeurs de référence individuelles |
Le contenu d’une session
Les données issues de chaque conversation.
Une session, plusieurs dimensions. Les caractéristiques extraites sont distinguées des résultats produits par les modèles.
Marqueurs cognitifs issus du traitement automatique du langage
Mesures linguistiques de diversité lexicale, de longueur des énoncés, de fluence et de répétition.
Scores cognitifs issus de modèles d’IA
Scores estimés par les modèles pour la cohérence, la densité des idées et l’accès lexical, ainsi qu’un indice cognitif composite.
Biomarqueurs vocaux et acoustiques
Caractéristiques acoustiques extraites du signal vocal : hauteur, perturbations, harmonicité et paramètres temporels.
Mesures comportementales
Participation, implication et dynamique des échanges au cours de la conversation.
Humeur et affect
Estimation de la catégorie d’humeur et de son intensité, avec prise en compte du contexte émotionnel de la session.
Alertes cliniques
Alertes structurées précisant leur catégorie, leur gravité et le contexte de la session.
Valeurs de référence longitudinales
Valeurs de référence individuelles, écarts exprimés en scores z et sens de l’évolution au fil des sessions.
Schéma d’export
Une conversation. Un enregistrement structuré.
JSON, CSV ou Parquet, avec un dictionnaire de données et la traçabilité des traitements pour l’export sélectionné.
- 01
Données du participant
Identifiant anonyme, tranche d’âge, genre, site de collecte
- 02
Données de la session
Les 31 variables — cognition, voix, comportement, humeur, alertes
- 03
Données vocales
F0, jitter, shimmer, HNR, caractéristiques des pauses — biomarqueurs acoustiques par session
- 04
Données de référence
Valeurs de référence individuelles, scores z, évolution du score composite et indicateurs de tendance
{
"subject_id": "anon_8f3a2c",
"age_band": "75-79",
"session_date": "2026-02-28",
"call_duration_seconds": 540,
"cognitive": {
"word_count": 312,
"type_token_ratio": 0.68,
"mean_utterance_length": 8.4,
"repetition_rate": 0.05,
"words_per_minute": 98,
"coherence_score": 8,
"idea_density_score": 7,
"word_finding_score": 9,
"composite_score": 742
},
"voice": {
"f0_mean_hz": 185.3,
"f0_std_hz": 28.7,
"jitter_percent": 1.12,
"shimmer_percent": 3.45,
"hnr_db": 18.2,
"speech_rate": 3.8,
"pause_rate": 0.22,
"mean_pause_duration_ms": 680
},
"behavioral": {
"participation_ratio": 0.45,
"turn_count": 24,
"engagement_quality": "good",
"user_speech_duration_s": 245
},
"mood": { "primary": "positive", "intensity": 7 },
"alert": { "triggered": false, "nature": null, "severity": null },
"baseline_delta": {
"composite_z_score": 0.3,
"sessions_in_baseline": 12,
"trend": "stable"
}
}Validation clinique
Des mesures comparées aux échelles cliniques de référence.
La présentation publiée fait état de corrélations internes préliminaires et d’une validation externe multisite en cours.
| Mesure Amigo | Échelle | r |
|---|---|---|
| Score composite | MoCA | 0.72 |
| Rapport types-occurrences (TTR) | MMSE | 0.65 |
| Densité des idées | MoCA | 0.68 |
| Score d’accès lexical | BNT | 0.71 |
| Taux de répétition | MMSE | -0.58 |
| Taux de pauses | MoCA | -0.54 |
| Écart-type de F0 (Hz) | GDS | -0.49 |
| Intensité de l’humeur | GDS | -0.61 |
| Jitter | UPDRS-III | 0.52 |
| Débit de parole | MoCA | 0.47 |
MoCA · Évaluation cognitive de Montréal
MMSE · Mini-Mental State Examination
BNT · Test de dénomination de Boston
GDS · Échelle de dépression gériatrique
UPDRS-III · Échelle unifiée d’évaluation de la maladie de Parkinson, examen moteur
Applications en R&D
Des données pour vos travaux de recherche.
Détection précoce de la maladie d’Alzheimer et des démences
Entraînez des modèles sur des marqueurs linguistiques subtils (diminution du TTR, répétitions accrues, réduction de la densité des idées) qui précèdent le diagnostic clinique de plusieurs mois ou années. Les valeurs de référence longitudinales permettent de détecter les changements intra-individuels.
Critères d’évaluation numériques des essais cliniques
Des observations cognitives continues comme critères d’évaluation numériques pour les essais de phase II–III. Un suivi hebdomadaire plutôt qu’un MMSE trimestriel, avec une sensibilité accrue aux changements, moins de contraintes pour les patients et un suivi à distance.
Dépression du sujet âgé et isolement social
Évolution de l’humeur dans le temps, diminution de la participation et fréquence des alertes : des données pour étudier l’apparition de la dépression, l’isolement social et l’efficacité des interventions.
Données probantes en vie réelle à visée réglementaire
Des données continues recueillies à domicile, en conditions réelles, adaptées à la surveillance après commercialisation, à l’extension d’indication et aux dossiers de données probantes en vie réelle destinés à la FDA et à l’EMA.
Recherche sur les biomarqueurs vocaux et acoustiques
Suivez sur plusieurs mois la diminution de F0, l’évolution du jitter et du shimmer ainsi que les caractéristiques des pauses. Des marqueurs vocaux validés pour le dépistage de la dépression, le suivi de la maladie de Parkinson et la détection des premiers changements cognitifs.
Validation des biomarqueurs de la parole et du langage
Procédez à une validation croisée des caractéristiques linguistiques calculées et des caractéristiques acoustiques à l’aide d’échelles cliniques cognitives établies. L’appariement des mesures et des scores permet une validation multimodale robuste des biomarqueurs.
Pour les laboratoires d’IA
Explorez la reconnaissance vocale, les représentations acoustiques et textuelles ainsi que l’évaluation longitudinale des modèles. Les droits relatifs à l’entraînement et au déploiement sont définis dans le contrat.
Adéquation de la cohorte
Des données pour la recherche sur le vieillissement et les affections du système nerveux central.
Dépression du sujet âgé
Indicateur quotidien de l’humeur entre les visites sur site, avec détection et signalement de signaux faibles.
Trouble cognitif léger et maladie d’Alzheimer à un stade précoce
Marqueurs cognitifs longitudinaux sans tests formels répétés.
Maladie de Parkinson et troubles moteurs
Caractéristiques de la parole et déclarations relatives à l’observance recueillies à domicile.
Schizophrénie et troubles bipolaires
Indicateurs quotidiens de l’état affectif et de l’implication dans les échanges, entre les consultations.
Douleur et COVID long
Suivi des symptômes et de leur impact rapportés par les patients lors de conversations naturelles.
Études sur les aidants et les dyades
Recueil parallèle d’informations auprès des proches, lorsque cela est pertinent.
Intégration aux essais
Reliez les données à votre environnement de recherche.
Recueil de données vocales uniquement
Ni objet connecté, ni application, ni contrainte pour les participants : il leur suffit de répondre au téléphone.
Flux de données via API
Export des séries temporelles de chaque participant vers votre lac de données. Compatibilité avec REDCap et correspondances avec les standards CDISC sur demande.
Traçabilité pour les audits
Chaque appel, transcription, score, alerte et événement d’accès est horodaté, immuable et exportable.
Positionnement réglementaire
Dispositifs de contrôle alignés sur HIPAA, contrôle d’accès selon les rôles, chiffrement des données en transit et au repos, accord BAA disponible et feuille de route relative au 21 CFR Part 11 sur demande.
Qualité des données et contrôle d’accès
- Chiffrement des données en transit et au repos, avec renouvellement obligatoire des clés
- Contrôle d’accès selon les rôles, journaux d’audit, accord BAA disponible
- Export par participant, durées de conservation configurables
- Localisation des données aux États-Unis ou dans l’Union européenne selon les exigences du promoteur
- Documentation d’information et de consentement adaptée à l’examen par les comités d’éthique
- Schéma versionné, version de la chaîne de TAL, piste d’audit du traitement
Licences
Un accès aux données adapté à votre programme.
Jeu de données statique
Export ponctuel
Export ponctuel des données historiques, pour les analyses exploratoires, l’entraînement de modèles d’IA et les études de faisabilité.
- Cohorte historique complète
- CSV / Parquet / JSON
- Dictionnaire de données inclus
Flux de données en direct
Continu
Accès continu par API, avec ajout quotidien de données, pour le suivi clinique et les protocoles d’essais adaptatifs.
- Accès à l’API en temps réel
- Mises à jour incrémentielles quotidiennes
- Notifications par webhook
- Disponibilité garantie par un accord de niveau de service (SLA)
Partenariat de recherche
Sur mesure
Protocole défini en collaboration, avec mesures personnalisées, critères de sélection de cohorte ciblés et droits de publication conjointe.
- Chaînes de traitement automatique du langage sur mesure
- Sélection ciblée de la cohorte
- Publication conjointe
- Ingénieur en données dédié
Pour les équipes de recherche
Obtenez un échantillon de données comprenant 1 000 sessions.
Évaluez la structure des données et leur adéquation à votre protocole. Demandez un échantillon, un flux de données continu ou un partenariat de recherche défini ensemble.