Tousse dans ton téléphone, je te dirai si tu as la covid !

Des chercheurs du MIT ont développé un algorithme qui permet d’identifier les personnes positives à la covid au simple son de leur toux, même si elles sont asymptomatiques. Un moyen de dépister la maladie de façon simple et rapide.

Diagnostiquer la covid au simple son de la toux. C’est le projet de chercheurs du célèbre Massachussetts Institute of Technology (MIT) aux États-Unis.

Dans un article publié le 29 septembre dans le Journal of Engineering in Medicine and Biology, ces scientifiques expliquent comment utiliser l’intelligence artificielle pour mieux contrôler l’épidémie de coronavirus. Selon eux, une application fondée sur leur algorithme pourrait bientôt voir le jour.

Un changement de son inaudible à l’oreille

Tout repose sur le constat suivant : « la façon dont vous produisez des sons change lorsque vous avez la covid, même si vous êtes asymptomatiques » détaille auprès de la BBC le docteur Brian Subirana, spécialiste en intelligence artificielle au MIT et co-auteur de l’étude.
Mais cette différence n’est pas détectable par l’oreille humaine.

Au moins 98,5% de réussite

Les chercheurs ont donc constitué une base de données d’enregistrements de toux de 5.320 patients entre avril et mai 2020. Ils ont ensuite construit un modèle d’intelligence artificielle qui s’appuie sur des « biomarqueurs acoustiques« . Une fois validé avec des sujets diagnostiqués de façon certaine à l’aide d’un test PCR, le modèle atteint un taux de réussite pour détecter une toux covid de 98,5 %. Encore mieux pour les sujets asymptomatiques, chez qui il atteint un taux de 100 %.

Dépister à grande échelle, en temps réel

Cette technique pourrait, selon les auteurs de l’étude, « produire un outil de dépistage de la covid à grande échelle, gratuit, non invasif, en temps réel, à tout moment et instantanément distribuable, afin de multiplier les approches actuelles pour contenir la propagation de covid-19« .
Ils imaginent notamment une utilisation pratique pour le dépistage quotidien des étudiants, des travailleurs, des élèves et des personnels des établissements scolaires ou en entreprise, « pour alerter rapidement sur les épidémies dans les groupes« .

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