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Cette intelligence artificielle décrypte le son de la toux pour prédire les épidémies

L’étude acoustique de la toux pourrait aider les épidémiologistes à mieux comprendre le schéma de distribution et le potentiel de transmission des épidémies respiratoires virales.

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Vous chantiez ? Et bien toussez maintenant.

Des chercheurs de l’université du Massachusetts Amherst ont créé un dispositif d’intelligence artificielle qui pourrait permettre d’analyser le son émis par la toux de plusieurs personnes dans les lieux publics et de transformer ce dernier en données compréhensibles et exploitables.

Ce drôle d’enregistreur, nommé FluSense, est constitué d’un réseau de microphones relativement bon marché reliés à un ensemble de données d’imagerie thermique disponibles dans un lieu public donné, en l’occurrence quatre salles d’attente de la clinique des services de santé de l’université en question. Les créateurs de FluSense ont extrait et étudié plus de 350 000 images thermiques et 21 millions de clips audio non vocaux entre décembre 2018 et juillet 2019.

Prédire les épidémies en écoutant les gens tousser

Grâce à ce jeu de données, FluSense a pu prédire le taux d’affections avec une précision impressionnante, à tel point que les chercheurs impliqués dans le projet ont pu relever que les données étaient fortement corrélées avec les tests de dépistage de la grippe et d’autres maladies respiratoires effectués sur le campus. Ce qui permettrait, selon eux, d’affirmer que FluSense permettrait étudier et prédire les épidémies et la transmission au sein de la population, par opposition à des études individuelles isolées.

detecteur toux IA

University of Massachusetts Amherst

D’autre part, l’un des aspects les plus convaincants de l’expérience FluSense est qu’elle repose sur des données intégralement anonymisées puisque le processus est focalisé sur les signifiants non vocaux liés à l’imagerie thermique dans les lieux publics, puis compte le nombre de personnes dans ce diagramme particulier sans les distinguer par des informations personnelles.

Si FluSense ne prétend pas dresser un diagnostic individuel, le dispositif serait en revanche capable d’alerter les autorités sur le fait qu’une épidémie est sur le point de se déclencher dans un secteur particulier. L’apprentissage machine pourrait par conséquent aider et accélérer les études de prévision et de lutte contre la grippe. Si FluSense peut être généralisé, les épidémiologistes pourraient avoir accès à des données critiques et mieux comprendre comment un virus s’accroche à son environnement externe, quelles sont les données démographiques les plus vulnérables à la transmission dans une région donnée et quel est son taux de viralité.

Cela pourrait également aider les experts médicaux à préparer des vaccins antigrippaux efficaces et fournir des informations aux gouvernements sur la nécessité ou non de restreindre les déplacements ou de prendre des mesures de distanciation sociale, et aussi aider les hôpitaux à déterminer les besoins en fournitures médicales. Une aide peut-être précieuse en ces temps de pandémie, même si le dispositif ne semble pas pour le moment avoir été d’une grande utilité pour alerter de l’imminence du COVID-19.

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