La santé est un secteur où l’intelligence artificielle a déjà largement commencé à faire ses preuves. L’outil Foresight développé par l’Institute of Psychiatry, Psychology & Neuroscience, les avancées de la start-up Owkin ou encore la détection précoce d’Alzheimer ; les exemples abondent ces derniers temps.
Cette fois-ci, c’est Google qui frappe fort. Le géant de la Silicon Valley vient de dévoiler une IA capable de diagnostiquer des maladies en prêtant simplement l’oreille aux sons du corps humain. Une prouesse qui marie la bioacoustique – cette discipline alliant biologie et acoustique – à la puissance du machine learning.
Des millions de sons pour sauver des vies
Au cœur de cette innovation se trouve HeAR (Health Acoustic Representations), un modèle d’IA nourri de pas moins de 300 millions d’échantillons sonores. Toux, reniflements, éternuements, respirations… Autant de bruits corporels glanés sur YouTube ou enregistrés dans des hôpitaux, comme celui de Zambie où des patients venaient se faire dépister pour la tuberculose.
Shravya Shetty, directrice de la recherche en ingénierie chez Google à Mountain View, explique : « Notre IA détecte les signes précoces de maladies en se basant sur les subtiles différences dans les schémas de toux. L’objectif est de permettre même à des personnes peu formées de dépister les maladies respiratoires ». Une aubaine pour les régions où les équipements de diagnostic sophistiqués comme les machines à rayons X font cruellement défaut. Afrique subsaharienne, Asie du Sud-Est ou Amérique latine, des zones du globe qui pourraient largement profiter de cette technologie.
La tuberculose dans le viseur
Ce système pourrait bien révolutionner la lutte contre la tuberculose, un véritable fléau qui fauche encore près de 4 500 vies chaque jour, selon les chiffres de l’Organisation Mondiale de la Santé. En Inde, où la maladie tue 250 000 personnes chaque année, cette détection précoce serait un atout de taille pour enrayer sa propagation.
C’est précisément ici qu’intervient Salcit Technologies, une startup indienne spécialisée dans l’IA pour la santé respiratoire. En combinant le modèle de Google avec sa propre IA baptisée Swaasa (qui signifie « souffle » en sanskrit), Salcit affine la précision du diagnostic de la tuberculose et de l’évaluation de la santé pulmonaire.
Un stéthoscope de poche
Le plus brillant, c’est que ce modèle d’IA est compatible avec n’importe quel smartphone. En effet, l’application mobile Swaasa permet aux utilisateurs d’enregistrer un simple échantillon de toux de 10 secondes. « C’est l’équivalent d’un prélèvement sanguin, mais traité dans le cloud plutôt qu’en laboratoire », explique Manmohan Jain, co-fondateur de Salcit.
Avec une précision de 94 % et un coût de seulement 200 roupies (environ 2,40 euros), contre 3 000 roupies (32,15 euros) pour un test de spirométrie classique (examen qui mesure la capacité des poumons à inspirer et à expirer l’air), cette technologie pourrait potentiellement démocratiser le dépistage.
Déjà adoptée par les régulateurs et des acteurs majeurs de la santé indienne comme les hôpitaux Apollo et la fondation Healing Fields, cette innovation a déjà remporté la confiance de certaines institutions.
Cependant, le chemin vers une adoption généralisée paraît encore un peu lointain. Changer les pratiques cliniques établies n’est pas une mince affaire, et l’outil devra faire ses preuves pour gagner la confiance du corps médical. Sans parler des autres défis techniques, comme la gestion du bruit ambiant lors des enregistrements ou la prise en main de l’application par des populations peu familières avec la technologie. Certes, ces modèles ne sont pas encore assez matures pour envisager une commercialisation à grande échelle, mais ils laissent tout de même entrevoir un avenir où le diagnostic précoce serait accessible à tous.
- Google développe une IA capable de détecter des maladies en analysant les sons corporels.
- L’outil vise principalement le dépistage de la tuberculose dans les régions dépourvues d’équipements médicaux avancés.
- Cette technologie pourrait démocratiser le diagnostic précoce en le rendant accessible et abordable à grande échelle.
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