{"id":3020,"date":"2020-11-15T16:21:00","date_gmt":"2020-11-15T16:21:00","guid":{"rendered":"http:\/\/localhost:8000?p=3020"},"modified":"2023-10-28T16:23:28","modified_gmt":"2023-10-28T16:23:28","slug":"covid-19-la-chasse-aux-asymptomatiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kaptech.be\/?p=3020","title":{"rendered":"COVID 19: La chasse aux asymptomatiques"},"content":{"rendered":"\n
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Et s\u2019il \u00e9tait possible de d\u00e9tecter la pr\u00e9sence du virus COVID-19 dans notre organisme gr\u00e2ce au son de notre voix.
Une \u00e9quipe de chercheurs du Massachusetts Insitute of Technology a relev\u00e9 ce d\u00e9fi!<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

En octobre, une \u00e9quipe de chercheurs du MIT a publi\u00e9 un article scientifique sur une nouvelle m\u00e9thode de test permettant de d\u00e9tecter les porteurs du COVID-19. Il ne s\u2019agit pas d\u2019un test biologique comme ceux que nous utilisons actuellement. Ces chercheurs ont d\u00e9velopp\u00e9 une intelligence artificielle permettant de d\u00e9tecter la pr\u00e9sence du virus au simple son de notre toux. Comment ont-ils proc\u00e9d\u00e9?<\/p>\n\n\n\n

Ce que ces chercheurs ont r\u00e9alis\u00e9 se nomme le Machine Learning<\/strong>: \u00e0 partir d\u2019un ensemble de donn\u00e9es, on mod\u00e9lise le comportement d\u2019une variable. En l\u2019occurrence, \u00eatre positif ou non au COVID-19. Afin de d\u00e9velopper cette mod\u00e9lisation, il est n\u00e9cessaire d\u2019extraire de cet ensemble de donn\u00e9es les caract\u00e9ristiques ayant un impact sur cette variable. Une fois ces caract\u00e9ristiques trouv\u00e9es et le mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9r\u00e9, les performances de la mod\u00e9lisation doivent \u00eatre \u00e9valu\u00e9es. Pour ce faire, une partie de l\u2019ensemble de donn\u00e9es (10%, par exemple) est mise de c\u00f4t\u00e9 afin de valider le mod\u00e8le math\u00e9matique et ne sera pas utilis\u00e9e pour l\u2019entra\u00eener.<\/p>\n\n\n\n

Tout d\u2019abord, les chercheurs devaient cr\u00e9er cet ensemble de donn\u00e9es. Ils ont donc mis en place une plateforme internet permettant aux volontaires de soumettre un enregistrement de leur toux, de pr\u00e9ciser s\u2019 ils \u00e9taient positifs et asymptomatiques. L\u2019objectif de cette collecte de donn\u00e9es est de repr\u00e9senter au mieux la population. Afin de g\u00e9n\u00e9rer leur mod\u00e8le math\u00e9matique, ils ont utilis\u00e9 4256 enregistrements et 1064 pour en \u00e9valuer ces performances.<\/p>\n\n\n\n

D\u00e9terminer, au son de la toux, si le sujet est positif ou non, n\u2019est pas possible \u00e0 l\u2019audition. Cependant, de nombreuses \u00e9tudes ont d\u00e9montr\u00e9 que certaines maladies (typiquement les maladies pulmonaires) entra\u00eenent de faibles changements dans notre voix. Les chercheurs ont donc identifi\u00e9 et \u00e9tudi\u00e9 4 caract\u00e9ristiques du son de notre toux qui sont sp\u00e9cifiques au COVID-19. Que l\u2019on soit porteur sain ou non. Ces caract\u00e9ristiques se nomment des biomarqueurs: \u201cla d\u00e9gradation\/fatigue musculaire<\/strong>\u201d, \u201cforce des cordes vocales<\/strong>\u201d, \u201cperformances des poumons et voies respiratoires<\/strong>\u201d et le \u201csentiment<\/strong>\u201d.  En effet, de r\u00e9centes \u00e9tudes cliniques ont mis en \u00e9vidence que des sentiments, tels que le doute et la frustration, \u00e9taient des indicateurs pertinents pour un diagnostic pr\u00e9coce au COVID-19. Afin de g\u00e9n\u00e9rer le mod\u00e8le, les chercheurs ont utilis\u00e9 un outil math\u00e9matique tr\u00e8s utilis\u00e9 en machine learning, le \u201cConvolutional Neural Network<\/strong>\u201d.<\/p>\n\n\n\n

Apr\u00e8s \u00e9valuation des performances, il s\u2019est av\u00e9r\u00e9 que l\u2019intelligence artificielle d\u00e9velopp\u00e9e par cette \u00e9quipe pr\u00e9sente une fiabilit\u00e9 de 98,5% au COVID-19, dont 100% pour les asymptomatiques. Ces r\u00e9sultats sont surprenants pour deux raisons. La premi\u00e8re, \u00e0 titre de comparaison, le taux de fiabilit\u00e9 du test PCR est 98% si le pr\u00e9l\u00e8vement est effectu\u00e9 correctement. La deuxi\u00e8me, l\u2019intelligence artificielle est moins sensible aux sujets pr\u00e9sentant des sympt\u00f4mes. La raison est simple, la pr\u00e9sence de sympt\u00f4mes peut \u00e9galement \u00eatre due \u00e0 une grippe, asthme ou tout autre maladie pulmonaire.<\/p>\n\n\n\n

Quels sont les avantages de cette potentielle nouvelle m\u00e9thode? <\/p>\n\n\n\n

Un test non-invasif, avec un r\u00e9sultat imm\u00e9diat, accessible \u00e0 l\u2019aide d\u2019un smartphone,\u2026 Il s\u2019agit \u00e9galement d\u2019une m\u00e9thode de testing capable d\u2019\u00e9voluer dans le temps. En effet, apr\u00e8s validation par un test PCR, chaque enregistrement pourrait \u00eatre utilis\u00e9 pour perfectionner le mod\u00e8le. Par exemple, si le virus mute dans les mois \u00e0 venir ou l\u2019adapter \u00e0 la sensibilit\u00e9 des cordes vocales et du syst\u00e8me respiratoire qui devient plus importante en hiver. Actuellement, les chercheurs d\u00e9sirent tester leur mod\u00e8le sur divers ensembles de donn\u00e9es et, si les performances sont valid\u00e9es, d\u00e9velopper une application mobile.<\/p>\n\n\n\n

Sources:<\/em><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/news.mit.edu\/2020\/covid-19-cough-cellphone-detection-1029#:~:text=Caption%3A-,MIT%20researchers%20have%20found%20that%20people%20who%20are%20asymptomatic%20for,decipherable%20to%20the%20human%20ear.&text=Asymptomatic%20people%20who%20are%20infected,physical%20symptoms%20of%20the%20disease.<\/em><\/a> [9-11-2020].<\/em><\/p>\n\n\n\n

Jordi Laguarta , Ferran Hueto, and Brian Subirana \u201cCOVID-19 Artificial Intelligence Diagnosis using only Cough Recordings\u201d, <\/em>IEEE Journal of Engineering in Medicine and Biology, 2020<\/em><\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=y2z1_sDNoLo<\/em><\/a> [9-11-2020]<\/em><\/p>\n\n\n\n

Photo :<\/p>\n\n\n\n

https:\/\/www.intelligentliving.co\/voice-analysis-app-ai-detect-covid-19-infection\/<\/em><\/a> [9-11-2020]<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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