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Le modèle d'IA des chercheurs du MIT détecte COVID-19 en écoutant la toux

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Selon les chercheurs, l'outil était "précis à 100 %" lorsqu'il s'agissait de repérer des cas chez des personnes asymptomatiques, et pouvait être déployé comme présélectionneur à faible coût pour soutenir les efforts de test de diagnostic.

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Les chercheurs du MIT ont développé un outil d'intelligence artificielle qui écoute la toux d'une personne pour déterminer si elle peut avoir ou non le COVID-19, qu'elle soit symptomatique ou non, selon une recherche publiée la semaine dernière dans l'IEEE Open Journal of Engineering.

Pour le construire, les chercheurs ont sollicité des enregistrements audio de personnes toussant et des informations sur leur état de santé par le biais d'un site web en ligne. Cet effort a permis d'obtenir un ensemble de données de plus de 70 000 enregistrements contenant une moyenne de trois toux par sujet - et un nombre estimé de 2 660 sujets avec un cas positif, à ce jour.

En utilisant ces enregistrements de la toux COVID-19 et un nombre égal d'échantillons négatifs COVID-19 sélectionnés au hasard dans l'ensemble de données (n = 5 320), les chercheurs ont développé, formé et validé un modèle convolutif basé sur un réseau neuronal qui écoute des biomarqueurs acoustiques spécifiques liés à la dégradation musculaire, aux changements des cordes vocales, aux changements de sentiment ou d'humeur, et aux changements dans les poumons ou les voies respiratoires.

Sur la base des tests, les chercheurs ont déclaré que leur outil permettait de distinguer les participants positifs à COVID-19 avec une précision de 97,1 %, une sensibilité de 98,5 % et une spécificité de 94,2 %. Il est à noter que le modèle a été précis à 100 % pour la détection de la toux chez les cas positifs asymptomatiques.

POURQUOI C'EST IMPORTANT

L'équipe de recherche envisage son outil d'IA comme un présélectionneur COVID-19 à faible coût qui pourrait être déployé dans des contextes où des tests de diagnostic complets ne sont pas disponibles ou ne peuvent être appliqués à des populations entières.

"Cet outil de présélection non invasif, gratuit et en temps réel pourrait s'avérer très utile pour compléter les efforts actuels visant à contenir la maladie dans les zones faiblement infectées, ainsi que pour atténuer l'impact dans les zones fortement infectées, où des asymptomatiques inconscients peuvent propager le virus", ont écrit les chercheurs. "Nous soutenons que l'approche "Open Voice" du MIT présentée a un grand potentiel pour travailler en parallèle avec les systèmes de santé afin d'augmenter les approches actuelles pour gérer la propagation de la pandémie"

L'équipe a également noté qu'elle continue à affiner son modèle en incorporant les données des hôpitaux du Mont Sinaï, ainsi que d'autres fournisseurs situés au Mexique et en Italie. En outre, l'équipe a écrit dans le document qu'elle a "conclu un accord avec une entreprise du Fortune 100 pour démontrer la valeur de notre outil dans le cadre de leurs pratiques de gestion COVID-19"

LA TENDANCE GÉNÉRALE

L'équipe du MIT avait auparavant développé son modèle de biomarqueurs vocaux pour le diagnostic des conditions respiratoires et de la maladie d'Alzheimer - ce dernier, selon eux, utilisait "exactement les mêmes biomarqueurs, ... ce qui suggère que peut-être, en plus de la température, de la pression ou du pouls, il y a des biomarqueurs de plus haut niveau qui peuvent suffisamment diagnostiquer les conditions dans des spécialités que l'on croyait autrefois essentiellement déconnectées"

Néanmoins, ces chercheurs ne sont pas les premiers à utiliser des biomarqueurs vocaux pour le COVID-19. En juillet dernier, Sonde One a lancé une application qui écoute les enregistrements vocaux et, en plus des informations sur les symptômes signalés par les utilisateurs, fait une recommandation sur la possibilité d'avoir ou non un problème respiratoire. Conçue comme un outil de dépistage COVID-19 pour les employeurs, l'entreprise prévoyait de déployer l'outil chez un client de 5 000 personnes en août. Au cours de l'été, Sonde One a également acquis NeuroLex Laboratories, une autre plateforme basée sur la voix, pour renforcer son ensemble de données d'échantillons vocaux.