Une application pour smartphone pour détecter le Covid-19 à partir de la voix des gens est en cours d’élaboration : comment ça marche

Une application pour smartphone peut détecter avec précision l’infection à Covid-19 dans la voix des gens à l’aide de l’intelligence artificielle (IA), ont révélé lundi des chercheurs.

L’équipe a affirmé que l’application est plus précise que plusieurs tests antigéniques et qu’elle est bon marché, rapide et facile à utiliser, ce qui signifie qu’elle peut être utilisée dans les pays à faible revenu où les tests PCR sont chers et/ou difficiles à distribuer.

“Les 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 Covid-19”, a déclaré Wafaa Aljbawi, chercheur à l’Institut des sciences des données de l’Université de Maastricht, aux Pays-Bas.

“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”, a-t-elle déclaré à l’European Respiratory Congrès international de la société à Barcelone, Espagne.

L’infection à Covid-19 affecte généralement les voies respiratoires supérieures et les cordes vocales, entraînant des changements dans la voix d’une personne.

Aljbawi et ses superviseurs ont décidé d’enquêter s’il était possible d’utiliser l’IA pour analyser les voix afin de détecter le Covid-19.

Ils ont utilisé les données de l’application de crowdsourcing Covid-19 Sounds de l’Université de Cambridge qui contient 893 échantillons audio de 4 352 participants en bonne santé et en mauvaise santé, dont 308 avaient été testés positifs pour Covid-19.

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.

“Afin de distinguer la voix des patients de Covid-19 de ceux qui n’avaient pas la maladie, nous avons construit différents modèles d’intelligence artificielle et évalué celui qui fonctionnait le mieux pour classer les cas de Covid-19”, a ajouté Aljbawi.

Ils ont constaté qu’un modèle appelé mémoire à long terme (LSTM) surpassait les autres modèles.

LSTM est basé sur des réseaux de neurones, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain et reconnaissent les relations sous-jacentes dans les données.

Sa précision globale était de 89 %, sa capacité à détecter correctement les cas positifs était de 89 % et sa capacité à identifier correctement les cas négatifs était de 83 %.

“Ces résultats montrent une amélioration significative de la précision du diagnostic de Covid-19 par rapport aux tests de pointe tels que le test de flux latéral”, a déclaré Aljbawi.

Les chercheurs disent que leurs résultats doivent être validés avec de grands nombres.

(À l’exception du titre et de l’image de couverture, le reste de cet article IANS n’est pas édité)

Pour plus d’informations sur la technologie, des critiques de produits, des fonctionnalités et des mises à jour scientifiques, continuez à lire Fun Academy.