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L’IA peut détecter le COVID-19 à partir du son de votre toux

L'ia Peut Détecter Le Covid 19 à Partir Du Son De

Les personnes asymptomatiques atteintes du COVID-19 peuvent propager la maladie sans aucun signe extérieur de maladie. Mais une IA nouvellement développée, avec une oreille algorithmique aiguisée, pourrait être en mesure de détecter les cas asymptomatiques à partir des sons de la toux des gens, selon une nouvelle étude.

Un groupe de chercheurs du MIT a récemment développé un modèle d’intelligence artificielle capable de détecter les cas asymptomatiques de COVID-19 en écoutant les différences subtiles de toux entre les personnes en bonne santé et les personnes infectées. Les chercheurs testent actuellement leur IA dans des essais cliniques et ont déjà entamé le processus de demande d’approbation de la Food and Drug Administration (FDA) pour qu’il soit utilisé comme outil de dépistage.

L’algorithme est basé sur les modèles précédents que l’équipe a développés pour détecter des conditions telles que la pneumonie, l’asthme et même la maladie d’Alzheimer, une condition de perte de mémoire qui peut également causer d’autres dégradations dans le corps telles que des cordes vocales affaiblies et des performances respiratoires.

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En effet, c’est le modèle d’Alzheimer que les chercheurs ont adapté pour tenter de détecter le COVID-19. «Les sons de la parole et de la toux sont tous deux influencés par les cordes vocales et les organes environnants», a déclaré le co-auteur Brian Subirana, chercheur au laboratoire Auto-ID du MIT dans un communiqué. «Les choses que nous tirons facilement d’un discours fluide, l’intelligence artificielle peut simplement être détectée par la toux, y compris des choses comme le sexe, la langue maternelle ou même l’état émotionnel de la personne.

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Premièrement, ils ont créé un site Web où les volontaires – à la fois en bonne santé et ceux atteints de COVID-19 – pouvaient enregistrer la toux en utilisant leur téléphone portable ou leur ordinateur; ils ont également rempli une enquête avec des questions sur leur diagnostic et les symptômes qu’ils ressentaient. On a demandé aux gens d’enregistrer les «toux forcées», comme la toux que vous laissez sortir lorsque votre médecin vous dit de tousser en écoutant votre poitrine avec un stéthoscope.

Grâce à ce site Web, les chercheurs ont rassemblé plus de 70 000 enregistrements individuels d’échantillons de toux forcée, selon le communiqué. Parmi ceux-ci, 2 660 provenaient de patients atteints de COVID-19, avec ou sans symptômes. Ils ont ensuite utilisé 4256 échantillons pour entraîner leur modèle d’IA et 1064 échantillons pour tester leur modèle afin de voir s’il pouvait ou non détecter la différence de toux entre les patients COVID-19 et les personnes en bonne santé.

Ils ont constaté que leur IA était capable de détecter des différences dans la toux liées à quatre caractéristiques spécifiques au COVID-19 (qui étaient également utilisées dans leur algorithme d’Alzheimer) – dégradation musculaire, force des cordes vocales, sentiments tels que le doute et la frustration et performances pulmonaires.

Le son d’une toux

Le modèle d’IA a correctement identifié 98,5% des personnes atteintes de COVID-19 et a correctement exclu le COVID-19 chez 94,2% des personnes non atteintes de la maladie. Pour les personnes asymptomatiques, le modèle a correctement identifié 100% des personnes atteintes de COVID-19 et a correctement exclu le COVID-19 chez 83,2% des personnes non atteintes de la maladie.

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Ce sont « une série de chiffres assez encourageants » et les résultats sont « très intéressants », a déclaré le Dr Anthony Lubinsky, directeur médical des soins respiratoires à l’hôpital NYU Langone Tisch qui ne faisait pas partie de l’étude.

Mais « si cela fonctionne ou non assez bien dans un contexte réel pour recommander son utilisation comme outil de dépistage, il faudrait une étude plus approfondie », a déclaré Lubinsky à 45Secondes.fr. De plus, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour s’assurer que l’IA évaluerait avec précision la toux des personnes de tous âges et de toutes ethnies, a-t-il déclaré (les auteurs mentionnent également cette limitation dans leur article).

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Si un médecin écoutait la toux forcée d’une personne atteinte de COVID-19 asymptomatique, il ne pourrait probablement rien entendre d’extraordinaire. Ce n’est « pas une chose qu’une oreille humaine serait facilement capable de faire », a déclaré Lubinsky. Bien que des études de suivi soient absolument nécessaires, si le logiciel s’avère efficace, cette IA – qui aura une application liée si elle est approuvée – pourrait être « très utile » pour trouver des cas asymptomatiques de COVID-19, surtout si l’outil est bon marché et facile à utiliser, a-t-il ajouté.

L’IA peut « absolument » aider à freiner la propagation de la pandémie en aidant à détecter les personnes atteintes d’une maladie asymptomatique, a déclaré Subirana à 45Secondes.fr dans un e-mail. L’IA peut également détecter la différence entre les personnes atteintes d’autres maladies telles que la grippe et celles qui ont le COVID-19, mais elle est bien meilleure pour distinguer les cas de COVID-19 des cas sains, a-t-il déclaré.

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L’équipe cherche maintenant à obtenir l’approbation réglementaire pour l’application qui intègre le modèle d’IA, qui pourrait intervenir dans le mois prochain, a-t-il déclaré. Ils testent également leur IA dans des essais cliniques dans un certain nombre d’hôpitaux du monde entier, selon le journal.

Et ils ne sont pas la seule équipe travaillant sur la détection du COVID-19 via le son. Des projets similaires sont en cours à l’Université de Cambridge, à l’Université Carnegie Mellon et à la start-up britannique Novoic, selon la BBC.

«Les pandémies pourraient appartenir au passé si les outils de présélection sont toujours actifs en arrière-plan et constamment améliorés», ont écrit les auteurs dans l’article. Ces outils toujours à l’écoute pourraient être des haut-parleurs intelligents ou des téléphones intelligents, ont-ils écrit.

L’étude, en partie soutenue par la société pharmaceutique Takeda Pharmaceutical Company Limited, a été publiée le 30 septembre dans le IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology.

Publié à l’origine sur 45Secondes.fr.

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