Un nouveau modèle d’intelligence artificielle développé par Google GOOGL+1.60% pourrait rendre le diagnostic de la tuberculose (TB) et d’autres maladies respiratoires aussi simple que l’enregistrement d’une note vocale.
Google forme l’un de ses modèles d’IA fondamentaux pour écouter les signes de maladie en utilisant des signaux sonores, comme la toux, les éternuements et les reniflements. Cette technologie, qui fonctionnerait à l’aide des microphones des smartphones, pourrait révolutionner les diagnostics dans les communautés où les outils de diagnostic avancés sont difficiles à trouver.
Le géant de la technologie collabore avec la start-up indienne d’IA pour les soins de santé respiratoire, Salcit Technologies. Cette technologie, qui a été introduite plus tôt cette année sous le nom de Health Acoustic Representations, ou HeAR, est ce que l’on appelle un modèle de base bioacoustique.
HeAR a ensuite été formé sur 300 millions de données audio, dont 100 millions de sons de toux, pour apprendre à identifier des modèles dans les sons.
Salcit utilise ensuite ce modèle d’IA, en combinaison avec son propre produit Swaasa, qui utilise l’IA pour analyser les bruits de toux et évaluer la santé pulmonaire, afin de contribuer à la recherche et d’améliorer la détection précoce de la tuberculose en se basant uniquement sur les bruits de toux.
Entre trois et quatre millions de cas de tuberculose ne pas être signalé, selon le partenariat à but lucratif soutenu par les Nations Unies Stop TB. Si la tuberculose n’est pas traitée, le taux de mortalité est supérieur à 50 %.
« Chaque cas manqué de tuberculose est une tragédie ; chaque diagnostic tardif, un déchirement », a déclaré Sujay Kakarmath, chef de produit chez Google Research travaillant sur HeAR, dans un communiqué. « Les biomarqueurs acoustiques offrent la possibilité de réécrire ce récit. »
L’avènement de l’IA a créé de nouvelles opportunités de détection et de diagnostic précoces d’un large éventail de maladies. De la détection des signes de maladies chroniques à l’identification de types de cancer de l’endomètre jusque-là non reconnus, en passant par l’identification précoce de la maladie de Parkinson, les chercheurs du monde entier ont déjà trouvé L’IA classique est très utile — et la technologie en est encore à ses débuts.
Plus récemment, l’UCLA a annoncé qu’elle développait un nouveau test amélioré par l’IA qui pourrait aider à accélérer le processus Diagnostic de la maladie de Lyme, a déclaré l’université lundi.
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