L’intelligence artificielle peut désormais écouter les bruits du corps pour détecter d’éventuels problèmes de santé. Google a mis au point un modèle appelé HeAR qui peut analyser des sons tels que la toux et la respiration afin de détecter des maladies telles que la tuberculose à un stade précoce.
Google a entraîné HeAR sur 300 millions d’échantillons audio, dont 100 millions sont uniquement des sons de toux. Le modèle apprend à reconnaître des schémas dans les sons liés à la santé, créant ainsi une base pour l’analyse audio dans le domaine médical.
HeAR surpasse les autres modèles dans une large gamme de tâches, démontrant une grande capacité à capturer des modèles significatifs dans les données acoustiques des soins de santé. Il est également très performant avec moins de données d’apprentissage, un facteur crucial dans la recherche sur les soins de santé où les données sont souvent rares.
Salcit Technologies, une entreprise indienne spécialisée dans les soins respiratoires, étudie l’utilisation du HeAR pour améliorer son produit Swaasa. L’objectif est d’améliorer le diagnostic précoce de la tuberculose en se basant sur les bruits de la toux.
La tuberculose est une maladie qui se soigne, mais des millions de cas ne sont pas diagnostiqués chaque année. HeAR pourrait contribuer à rendre le dépistage plus accessible et plus abordable, en particulier dans les régions où les ressources sont limitées. Cela pourrait faire la différence pour de nombreux malades.
Le partenariat StopTB, une organisation hébergée par les Nations unies, soutient l’approche de Google. Zhi Zhen Qin, spécialiste de la santé numérique au sein de l’organisation, estime que des solutions telles que HeAR pourraient constituer un “outil abordable et à faible impact” pour le dépistage de la tuberculose.
Google a mis HeAR à la disposition des chercheurs pour accélérer le développement de modèles bioacoustiques personnalisés. Cela pourrait permettre de progresser dans le diagnostic précoce et le suivi de divers problèmes de santé, ce qui pourrait améliorer les résultats sanitaires pour les communautés du monde entier.
