Un algorithme capable de détecter la « toux COVID », inaudible pour nous

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Dans la lutte contre les pandémies, l’un des aspects les plus importants est le dépistage. Il permet d’éviter le contact avec les personnes infectées par l’auto-isolement ou des mesures de sécurité plus strictes. La mise au point de tests rapides est donc cruciale. Dans cette idée, des chercheurs du MIT ont développé un algorithme capable de distinguer le son spécifique émis lors de la toux par une personne atteinte de COVID-19. Les résultats sont très prometteurs, avec une réussite de 98,5%.

Lors des tests, il a obtenu un taux de réussite de 98,5 % chez les personnes ayant reçu un résultat positif officiel au test de dépistage du coronavirus, ce taux passant à 100 % chez celles qui ne présentaient aucun autre symptôme.

Les chercheurs auraient besoin d’une autorisation réglementaire pour le développer en une application. Ils ont déclaré que la différence cruciale dans le son d’une toux asymptomatique-coïde-patient ne pouvait pas être entendue par l’oreille humaine.

L’algorithme d’intelligence artificielle (IA) a été mis au point dans le laboratoire du Massachusetts Institute of Technology (MIT).

Le scientifique du MIT Brian Subirana, co-auteur de l’article, publié dans le Journal of Engineering in Medicine and Biology de l’IEEE, a déclaré « La façon dont vous produisez le son change lorsque vous avez un Covid, même si vous êtes asymptomatique ».

« Les cas d’utilisation pratique pourraient être pour le dépistage quotidien des étudiants, des travailleurs et du public, à l’occasion de la réouverture des écoles, des emplois et des transports, ou pour des tests en pool permettant d’alerter rapidement les groupes en cas d’épidémie », indique le rapport.

Plusieurs organisations, dont l’université de Cambridge, l’université Carnegie Mellon et la start-up britannique Novoic, travaillent sur des projets similaires.
Exemples de sons

En juillet, le projet Covid-19 Sounds de Cambridge a fait état d’un taux de réussite de 80 % dans l’identification des cas de coronavirus positifs sur la base d’une combinaison de bruits de respiration et de toux. Mais le laboratoire du MIT a collecté environ 70 000 échantillons audio contenant chacun un certain nombre de toux. Parmi ceux-ci, 2500 proviennent de personnes ayant des cas confirmés de coronavirus.
Détecter le cancer

L’expert en intelligence artificielle Calum Chace a décrit l’algorithme comme « une pièce classique de l’IA ». « C’est le même principe que d’alimenter une machine avec beaucoup de rayons X pour qu’elle apprenne à détecter le cancer », a-t-il déclaré. « C’est un exemple de l’utilité de l’IA.

Source : Site source

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