Une intelligence artificielle développée par les chercheurs du MIT est capable de reconnaître un malade de la COVID-19 juste au son de sa toux. Un nouvel outil particulièrement précieux dans la lutte contre le coronavirus SARS-CoV-2…
Vous craignez d’avoir la COVID-19, mais le test par écouvillonnage nasal vous terrorise ? Bonne nouvelle ! Une intelligence artificielle développée par les chercheurs du MIT est capable de détecter le coronavirus au son de votre toux.
Inspirée par un système de Deep Learning utilisé pour détecter les symptômes de la maladie d’Alzheimer, cette IA repose sur un réseau de neurones artificiels profond à trois couches. La première couche analyse la force vocale, la seconde identifie un déclin neurologique au caractère émotionnel du son, et la troisième repère une éventuelle faiblesse respiratoire.
Ainsi, l’intelligence artificielle est en mesure de déceler les » biomarqueurs acoustiques » de la COVID-19. Pour parvenir à cette prouesse, le réseau de neurones a été entraîné sur des enregistrements téléphoniques de toux forcée fournis entre avril et mai 2020 par 4256 personnes dont certaines étaient positives à la COVID-19.
L’IA du MIT reconnaît la toux d’un malade COVID-19 avec 98,5% de précision
Selon les scientifiques du MIT, il s’agit de » la plus large banque sonore de toux de malades du COVID-19 « . Après cet entraînement sur des données massives, l’IA a été mise à l’épreuve sur 1064 nouveaux enregistrements.
Durant ce test, le système est parvenu à reconnaître 98,5% des toux de malades positifs à la COVID-19. Autant dire que sa précision est pratiquement infaillible. Pour les patients ne présentant aucun autre symptôme que la toux, cette précision atteint même 100%.
Ainsi, cette IA pourrait permettre de diagnostiquer le COVID en temps réel de façon rapide, gratuite, à distance et surtout non-invasive. Il suffit qu’un malade tousse au téléphone pour déterminer s’il est contaminé.
Il pourrait s’agir d’une véritable avancée et d’un outil crucial dans la lutte contre le coronavirus venu de Wuhan. En attendant un déploiement à grande échelle, l’étude du MIT est disponible dans la revue IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology…
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