Une app capable de détecter le coronavirus dans la… voix d’une personne

Cela ressemble à de la science-fiction mais ça n’en est pas! Une application révolutionnaire serait capable de détecter le coronavirus dans la voix d’une personne, rapporte le Daily Mail.

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Rédaction en ligne
Temps de lecture 3 min.

Est-ce fiable?

Les scientifiques disent que le coronavirus affecte généralement les voies respiratoires supérieures et les cordes vocales, entraînant des changements dans la voix d’une personne. Une équipe de chercheurs a décidé d’enquêter pour savoir s’il était possible de détecter le virus dans la voix des gens. Ils ont utilisé les données de l’application crowdsourcing COVID-19 Sounds de l’Université de Cambridge, qui contenait 893 échantillons audio de 4.352 participants. De l’étude de l’échantillon, 308 des répondants ont été testés positifs pour le coronavirus.

Selon les scientifiques, la technologie alimentée par l’IA est plus facile à utiliser et plus précise qu’un test antigénique rapide. L’application mobile prend moins d’une minute pour signaler les cas positifs et donne un résultat précis 89% du temps, et 83% du temps pour les cas négatifs.

Comment ça marche?

L’application est installée sur le téléphone mobile de l’utilisateur et les participants rapportent quelques détails de base sur leurs antécédents médicaux, leur statut de fumeur, etc. On leur demande ensuite d’enregistrer des sons respiratoires, notamment de tousser trois fois, de respirer profondément par la bouche trois à cinq fois et de 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 COVID-19 de ceux 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.

Quelle utilité?

Selon l’Imperial College de Londres, la précision des tests antigéniques varie considérablement et pourrait manquer entre 20% et 81% des cas positifs dans différents contextes. La nouvelle application pourrait être utilisée pour dépister très rapidement les personnes avant qu’elles n’assistent à des événements de masse tels que des concerts et de grands matchs.

Elle pourrait également être déployée dans les pays les plus pauvres où les tests PCR de référence sont très coûteux et sont souvent difficiles à distribuer.

«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 COVID-19», déclare le chercheur Wafaa Aljbawi, de l’Université de Maastricht, au Daily Mail. «Ces 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», ajoute-t-il.

L’équipe affirme toutefois que des recherches supplémentaires avec plus de participants doivent être effectuées avant que l’application puisse commencer à apparaître sur les téléphones des gens.