Une application capable de détecter le coronavirus dans votre voix a été développée dans le cadre d’une percée scientifique majeure.
La technologie alimentée par l’IA est plus facile à utiliser et plus précis qu’un test de flux latéraldisent les scientifiques.
L’application mobile prend moins d’une minute pour signaler les cas positifs et donne un résultat précis 89 % du temps et les cas négatifs 83 % du temps.
En revanche, la précision des tests de flux latéral varie considérablement selon la marque et les écouvillons du nez et de la gorge sont moins efficaces pour détecter les personnes infectieuses sans symptômes.
La nouvelle application pourrait être utilisée pour dépister très rapidement les personnes pour le bogue avant qu’elles n’assistent à des événements de masse tels que des concerts et de grands matchs sportifs.
Il pourrait également être déployé dans les pays les plus pauvres où les tests PCR de référence sont très coûteux et souvent difficiles à distribuer.
Les chercheurs néerlandais disent que le coronavirus affecte généralement les voies respiratoires supérieures et les cordes vocales, entraînant des changements dans la voix d’une personne.
Les utilisateurs invités à enregistrer les sons respiratoires
L’équipe a décidé d’enquêter pour savoir s’il était possible de détecter le nouveau virus dans la voix des gens.
Lors de son développement, ils ont utilisé les données de l’application crowdsourcing Covid-19 Sounds de l’Université de Cambridge, qui contient 893 échantillons audio de 4 352 participants, dont 308 avaient été testés positifs pour le virus.
L’application est installée sur le téléphone portable de l’utilisateur et les participants rapportent quelques détails de base sur la démographie, les antécédents médicaux et le statut de fumeur.
Ils sont alors demandé d’enregistrer des bruits respiratoires qui comprennent tousser trois fois, respirer profondément par la bouche trois à cinq fois et 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.
Pour distinguer les voix des patients de Covid-19 de celles qui n’avaient pas la maladie, l’équipe a construit différents modèles d’intelligence artificielle et évalué celui qui fonctionnait le mieux pour classer les cas positifs.
Un modèle appelé Long-Short Term Memory (LSTM) a surpassé les autres.
Il est basé sur des réseaux de neurones, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain et reconnaissent les relations sous-jacentes dans les données.
Il fonctionne avec des séquences, ce qui le rend adapté à la modélisation de signaux collectés au fil du temps, comme de la voix, en raison de sa capacité à stocker des données dans sa mémoire.
Les tests peuvent être fournis gratuitement
Wafaa Aljbawi, chercheuse à l’Université de Maastricht, a 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.
“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.
“Ils pourraient être utilisés, par exemple, aux points d’entrée de grands rassemblements, permettant un dépistage rapide de la population.
“Ces résultats montrent une amélioration significative de la précision de diagnostiquer le Covid-19 par rapport aux tests de pointe tels que le test de flux latéral.
“Le test de flux latéral a une sensibilité de seulement 56 %, mais un taux de spécificité plus élevé de 99,5 %.
“C’est important car cela signifie que le test de flux latéral classe à tort les personnes infectées comme négatives au Covid-19 plus souvent que notre test.
“En d’autres termes, avec le modèle AI LSTM, nous pourrions manquer 11 cas sur 100 qui continueraient à propager l’infection, tandis que le test de flux latéral manquerait 44 cas sur 100.
“La haute spécificité du test de flux latéral signifie que seule une personne sur 100 se verrait dire à tort qu’elle était positive au Covid-19 alors qu’en fait, elle n’était pas infectée, tandis que le test LSTM diagnostiquerait à tort 17 personnes non infectées sur 100. comme positif.
“Cependant, comme ce test est pratiquement gratuit, il est possible d’inviter des personnes pour des tests PCR si les tests LSTM montrent qu’elles sont positives.”
Des recherches supplémentaires sont nécessaires avant que l’application puisse être utilisée
L’équipe affirme que des recherches supplémentaires avec plus de participants doivent être effectuées avant que l’application puisse commencer à apparaître sur les téléphones des gens.
Depuis le début du projet, 53 449 échantillons audio de 36 116 participants ont été collectés et peuvent être utilisés pour améliorer et valider la précision du modèle.
L’équipe effectue également davantage d’analyses pour comprendre quels paramètres de la voix influencent le modèle d’IA.
Les résultats seront présentés lors du congrès international de l’European Respiratory Society à Barcelone, en Espagne.
