Londres: Des scientifiques ont développé une nouvelle application pour smartphone capable de détecter avec précision COVID-19[feminine] infection dans la voix des gens en utilisant l’intelligence artificielle (IA).
Le modèle d’IA utilisé dans la recherche est plus précis que les tests antigéniques rapides ou les tests de flux latéral et est bon marché, rapide et facile à utiliser, ont déclaré les chercheurs.
La méthode peut être utilisée dans les pays à faible revenu où les tests PCR sont coûteux et difficiles à distribuer, ont-ils déclaré.
La découverte a été présentée lundi au Congrès international de l’European Respiratory Society à Barcelone, en Espagne.
Selon les chercheurs, le modèle d’IA est précis 89 % du temps, tandis que la précision des tests de flux latéral varie considérablement selon la marque.
De plus, les tests de flux latéral sont considérablement moins précis pour détecter l’infection au COVID-19 chez les personnes qui ne présentent aucun symptôme, ont-ils déclaré.
“Ces résultats prometteurs suggèrent que de simples enregistrements vocaux et des algorithmes d’IA affinés peuvent potentiellement atteindre une grande précision pour déterminer quels patients sont infectés par le COVID-19”, a déclaré Wafaa Aljbawi, chercheur à l’Université de Maastricht, aux Pays-Bas.
« De tels tests peuvent être fournis gratuitement et sont simples à interpréter. De plus, ils permettent des tests virtuels à distance et ont un délai d’exécution de moins d’une minute », a déclaré Aljwabi.
Le nouveau test pourrait être utilisé, par exemple, aux points d’entrée de grands rassemblements, permettant un dépistage rapide de la population, ont déclaré les chercheurs.
L’infection au COVID-19 affecte généralement les voies respiratoires supérieures et les cordes vocales, entraînant des changements dans la voix d’une personne.
Aljbawi et ses superviseurs ont utilisé les données de l’application crowd-sourcing COVID-19 Sounds de l’Université de Cambridge qui contient 893 échantillons audio de 4 352 participants sains et non sains, dont 308 avaient été testés positifs pour COVID-19.
L’application est installée sur le téléphone de l’utilisateur. Les participants rapportent quelques informations de base sur la démographie, les antécédents médicaux et le statut tabagique, puis sont invités à enregistrer certains sons respiratoires.
Il s’agit notamment de tousser trois fois, de respirer profondément par la bouche trois à cinq fois et de lire une courte phrase à l’écran trois fois.
Les chercheurs ont utilisé une technique d’analyse vocale appelée analyse par spectrogramme Mel, qui identifie différentes caractéristiques vocales telles que l’intensité, la puissance et la variation dans le temps.
« De cette façon, nous pouvons décomposer les nombreuses propriétés des voix des participants, a déclaré Aljbawi.
“Afin de distinguer la voix des patients COVID-19 de ceux qui n’avaient pas la maladie, nous avons construit différents modèles d’intelligence artificielle et évalué celui qui fonctionnait le mieux pour classer les cas de COVID-19”, a-t-elle ajouté.
Ils ont constaté qu’un modèle appelé mémoire à long terme (LSTM) surpassait les autres modèles. LSTM est basé sur des réseaux de neurones, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain et reconnaissent les relations sous-jacentes dans les données.
Sa précision globale était de 89%, sa capacité à détecter correctement les cas positifs ou «sensibilité» était de 89% et sa capacité à identifier correctement les cas négatifs, ou spécificité, était de 83%, ont découvert les chercheurs.
Dans une autre étude, Henry Glyde, doctorant à l’Université de Bristol, a montré que l’IA pouvait être exploitée via une application appelée myCOPD pour prédire quand les patients atteints de maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) pourraient souffrir d’une poussée de leur maladie. Les exacerbations de la MPOC peuvent être très graves et sont associées à un risque accru d’hospitalisation.
Les symptômes comprennent l’essoufflement, la toux et la production de plus de mucus.
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