Insolite

La toux qui dit tout

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Publié le 10/10/2024

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La semaine dernière, je vous parlais déjà de dépistage à l’oreille (diabète de type 2). Eh bien tant pis, je ne résiste pas à l’envie de récidiver avec ce nouvel outil dopé à l’IA qui utilise encore le son comme critère diagnostique. C’est le géant Google qui capitalise une nouvelle fois sur le puits sans fonds de ses bases de données. Alphabet Inc. (maison mère de Google) utilise en l’occurrence une base qui n’intègre pas moins de 300 millions d’éléments audios provenant du monde entier, à savoir des sons de toux, de reniflements, d’éternuements et de respirations, tous extraits de clips audios non protégés par le droit d’auteur, et donc accessibles au public, notamment sur YouTube. Comme le rapporte le média sciencepost, HeAR (Health Acoustic Representations), qui associe la biologie, l’acoustique et le machine learning, serait donc capable de diagnostiquer des maladies en écoutant et en analysant les sons du corps humain. Les applications pratiques de ce principe sont déjà bien concrètes. Ainsi, Salcit Technologies, une entreprise indienne spécialisée dans les soins respiratoires, a développé un produit appelé Swaasa qui utilise l’IA pour analyser les sons de toux et évaluer la santé pulmonaire s’est associé les services de Google. Et s’est donc très logiquement tournée vers HeAR pour voir comment l’outil pouvait contribuer à étendre les capacités de ses modèles d’IA bioacoustique. Swaasa utilise ainsi HeAR pour aider à la recherche et améliorer sa détection précoce de la tuberculose basée sur les sons de toux des malades. Toussez, je vous dirai si vous êtes tuberculeux… Dans un blog publié par le géant Californien, Sujay Kakarmath, chef de produit chez Google Research déclare : « Chaque cas de tuberculose oublié est une tragédie, chaque diagnostic tardif est un déchirement. » « Les biomarqueurs acoustiques offrent la possibilité de réécrire ce récit. Je suis profondément reconnaissant du rôle que HeAR peut jouer dans ce parcours transformateur. » Remercier la « machine médecin », voilà qui rend déjà l’intelligence artificielle plus humaine, non ?

Didier Doukhan