Les Chercheurs Mettent Au Point Une IA Qui Peut Vérifier Les Sons De La Toux Pour La Détection Précoce Du COVID-19
JAKARTA - Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont mis au point une technologie d’intelligence artificielle (IA) qui peut vérifier le son d’une toux qui peut être un avertissement précoce que quelqu’un est le plus susceptible dans les premiers stades d’être infecté par COVID-19.
Cité Antara de la page Tech Crunch, dimanche, Novembre 1, précédemment AI a été faite pour détecter des conditions telles que la pneumonie, l’asthme, et même les maladies neuromusculaires. Avant la pandémie, le chercheur Brian Subirana avait montré que la toux pouvait même aider à prédire la maladie d’Alzheimer.
Récemment, Subirana pensait que l’IA pouvait dire tant de choses, y compris COVID-19. Lui et son équipe ont créé un site Web où les gens pouvaient apporter leur voix de toux aux données de recherche. Des milliers d’échantillons sont utilisés pour former cette IA.
L’IA a détecté des modèles subtils dans la force vocale, la performance pulmonaire et respiratoire, et la dégradation musculaire, identifiant ainsi 100 pour cent de la toux par les porteurs asymptomatiques de COVID-19 et 98,5 pour cent avec symptomatique, avec des spécificités de 83 pour cent et 94 pour cent, respectivement, ce qui signifie que les résultats sont assez précis.
« Nous pensons que cela montre que la façon dont vous produisez des changements sonores lorsque vous obtenez COVID, même si vous n’avez pas de symptômes », a déclaré Subirana des résultats.
Toutefois, il a averti que même si ces systèmes sont bons pour détecter la toux malsaine, ils ne devraient pas être utilisés comme un outil de diagnostic pour les personnes présentant des symptômes, mais ne sont pas sûrs de la cause sous-jacente.
« L’outil détecte une fonctionnalité qui lui permet de faire la distinction entre les sujets qui ont COVID et ceux qui n’en ont pas », a déclaré Subirana Tech Crunch, expliquant en outre.
« Des recherches antérieures ont montré que vous pouvez aussi avoir d’autres conditions. On peut concevoir un système qui fera la différence entre de nombreuses conditions, mais nous nous concentrons sur le choix du COVID », a-t-il ajouté.
Pour ceux qui prêtent attention aux statistiques, 100 pour cent n’est pas un nombre souvent vu dans les modèles d’IA. Ces résultats doivent être prouvés dans d’autres ensembles de données et vérifiés par d’autres chercheurs.
L’équipe subirana travaille avec plusieurs hôpitaux pour construire un ensemble de données plus diversifié. L’équipe de recherche travaille également avec des entreprises privées pour développer des applications pour distribuer l’outil pour une utilisation plus large, si elle obtient l’approbation de la Food and Drug Administration des États-Unis, FDA.