Une toux
sain ou une toux d’une infectée ? De l'intelligence artificielle peut
faire la différence. Le MIT a maintenant atteint une précision de 98,5%.
L'espoir est que cette technologie deviendra une application qui permettra à facilement
diagnostiquer un infection du coronavirus.
Un test simple que tout le
monde peut utiliser en forme d’une application dans un portable et qui donne
une réponse immédiat est un rêve en train de se réaliser.
Un certain nombre d'outils de diagnostic sont en cours de développement qui
utilisent l'intelligence artificielle en interprétant des résultats des images
de radios ou caméras magnétiques. Cependant, il existe aussi des chercheurs qui
tentent d'utiliser l'apprentissage automatique pour analyser divers maladies
par le profil sonore de personnes.
En juin cette année l'Université
de l'Oklahoma a montré que leur IA pouvait faire la différence entre les
personnes infectées par le covid-19 et les personnes dont la toux avait une autre
origine. Un bon médecin peut généralement distinguer entre 5 à 10 types de toux
mais avec le traitement du signal et l'apprentissage automatique, les
chercheurs peuvent identifier jusqu'à 300 caractéristiques distinctes.
L'Université de l'Oklahoma avait une précision moyenne de 90%.
Le MIT a maintenant
collectionné un plus grande nombre de données sur la toux, totalement environ 70
000 enregistrements, dont 2 680 provenaient de patients atteints de covid-19
confirmé. Selon cette nouvelle étude la précision est maintenant de 98,5%.
L’avantage pour le MIT est
que leurs chercheurs avait développé un algorithme d'apprentissage automatique
avec la tâche de détecter la maladie d'Alzheimer via des enregistrements
sonores, car cette maladie affecte la force des cordes vocales. Cet algorithme était
en tout hâte modifier pour détecter le coronavirus.
Le fait que leur
algorithme peut distinguer presque tous atteints de covid-19, asymptomatiques
ou non, confirme à quel point il est rare que la maladie ne provoque pas de
changements révélateurs dans la toux.
Les chercheurs espèrent maintenant
qu’il aura un intérêt à réaliser leur résultat comme une application.
Source : IEEE
Spectrum
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