Des chercheurs et ingénieurs du MIT ont développé une intelligence artificielle qui identifie les «biomarqueurs acoustiques» d’une toux chez un patient COVID-19, en analysant les enregistrements par téléphone.
Même en entier reconfinement, vous n’avez pas la possibilité de faire du télétravail et vous êtes obligé de prendre les transports en commun. Avec votre main agrippant la barre de métal, quelqu’un tousse juste derrière vous. Vous vous retournez en sursaut: la personne porte un masque comme il se doit, mais qui sait si elle pourrait être un vecteur du virus? Est-elle seulement vraiment infectée par le coronavirus SARS-CoV-2 ou est-elle en train de brûler un simple rhume ou la grippe saisonnière? Des chercheurs et ingénieurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont réussi à répondre à ces questions grâce à l’intelligence artificielle. Cela reconnaîtrait précisément le COVID-19, et le différencierait des autres pathologies, uniquement en «écoutant» la toux d’un éventuel patient. Ils détaillent désormais leurs travaux dans une étude publiée dans la revue Journal ouvert IEEE d’ingénierie en médecine et biologie.
Utilisant un appareil déjà utilisé pour détecter les premiers symptômes de la maladie d’Alzheimer, à la voix, par téléphone, les scientifiques du MIT ont basé leurs travaux sur un réseau neuronal artificiel à trois couches. Le premier a été utilisé pour analyser la force vocale associée au son traité. Le second a tenté d’identifier un déclin neurologique en relation avec la nature émotionnelle du son, comme un sentiment de frustration. Le troisième et dernier, il s’est mis à détecter une faiblesse respiratoire dans sa voix. Pris ensemble, ces trois réseaux de neurones artificiels interconnectés ont permis à l’intelligence artificielle d’associer ce que les chercheurs appellent «Biomarqueurs acoustiques» typiques du COVID-19 aux caractéristiques de la voix et de la toux d’une personne malade.
Dépistage sans contact à distance?
L’IA en question s’est d’abord entraînée grâce à des enregistrements téléphoniques de toux forcée émis par 4256 personnes, y compris des cas confirmés positifs au COVID-19, entre avril et mai 2020. Son efficacité a ensuite été testée sur 1064 autres. records. Bref, les scientifiques affirment avoir ainsi rassemblé « La plus grande banque de sons pour la toux des patients COVID-19. » « Dans leur étude, les chercheurs du MIT affirment que leur technologie a reconnu avec succès 98,5% des toux de patients confirmés COVID-19. Elle a même réussi à identifier 100% des patients asymptomatiques sauf toux (soit sans fièvre ni détresse respiratoire).« Cette technique d’IA peut produire un diagnostic en temps réel gratuit, non invasif et rapidement déployable – même pour identifier les patients asymptomatiques. », soulignent les chercheurs. Ce dispositif de détection peut également améliorer l’approche pour contenir la propagation du virus par isolement et distanciation. «
