Développé par des chercheurs du MIT, ce modèle d’IA détecte les cas asymptomatiques en analysant les enregistrements de la toux.
L’intelligence artificielle a-t-elle un rôle à jouer dans la lutte contre la COVID-19 ? Les équipes du MIT ont peut-être trouver la façon dont l’IA pourrait contribuer à limiter fortement la propagation du virus. Comment ? En permettant d’identifier les cas asymptomatiques. Car si ces derniers semblent épargnés à première vue par le virus, le métabolisme est en réalité lui aussi affecté dans une moindre mesure. Il y aurait ainsi une différence lorsqu’une personne asymptomatique et une personne en bonne santé toussent.
Une distinction trop fine pour être détectée par l’humain mais qui a pu être détectée par un modèle d’intelligence artificielle présenté par les chercheurs du MIT dans un récent article de la revue IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology. L’équipe a entrainé le modèle en lui soumettant des enregistrements de toux forcée envoyés par plusieurs dizaines de milliers d’internautes. Les résultats semblent prometteurs : le modèle est parvenu à identifier avec précision 98,5 % des toux des personnes dont la présence de Covid-19 avait été confirmée. L’expérience a surtout permis d’identifier 100 % des cas asymptomatiques, des personnes qui ont déclaré ne pas avoir de symptômes mais dont les dépistages à la COVID-19 se sont révélés positifs. La méthodologie permettrait donc d’identifier les cas asymptomatiques qui constituent d’importants vecteurs de contamination car ils ont moins tendance à se faire dépister.
https://www.tom.travel/2020/01/29/quest-ce-que-lintelligence-artificielle/
Vers une application de dépistage
Les chercheurs réfléchissent désormais à l’intégration du modèle au sein d’une application destinée au grand public qui sera soumise à la validation de la FDA, l’autorité en charge d’autoriser la commercialisation de médicaments sur le territoire américain. En permettant aux utilisateurs de se connecter et de tousser quotidiennement dans son téléphone, l’application constituerait un outil de dépistage gratuit, pratique et moins invasif qu’une application de traçage.
« La mise en œuvre efficace de cet outil de diagnostic de groupe pourrait diminuer la propagation de la pandémie si tout le monde l’utilise avant d’aller dans une salle de classe, une usine ou un restaurant », déclare le co-auteur Brian Subirana, chercheur au laboratoire Auto-ID du MIT. Les chercheurs se sont appuyés sur des travaux existants d’enregistrements de la toux de patients pour détecter des cas d’Alzheimer. À ce jour, les chercheurs ont collecté plus de 70 000 enregistrements, chacun contenant plusieurs toux, soit quelque 200 000 échantillons audio de toux forcée. L’équipe travaille à ce stade avec des hôpitaux du monde entier pour collecter davantage d’enregistrements afin de renforcer la précision du modèle et réfléchit à l’intégration de son outil dans des haut-parleurs intelligents par exemple afin d’en faire un outil de dépistage accessible quotidiennement au grand public.
Photo d'ouverture : Adam Nieścioruk
