Détecter Le COVID-19 Par La Voix ? Nouvelle Méthode Encore À Vérifier
L’épidémie à l’étranger est devenue de plus en plus grave ces derniers temps, et l’inefficacité des tests est devenue un problème qui doit être résolu de toute urgence. Récemment, des chercheurs de l’Université Carnegie Mellon et de l’Université de Cambridge ont utilisé des détecteurs de son pour appliquer l’IA à des procédures auxiliaires de détection et de diagnostic.
L'épidémie du nouveau coronavirus a explosé à l'étranger, et les méthodes de détection fastidieuses et le manque d'équipements sont devenus des obstacles dans le processus de prévention et de contrôle de l'épidémie.
De nombreux médias ont rapporté que le manque de tests est l’une des raisons pour lesquelles de nombreux pays ne parviennent pas à suivre efficacement l’épidémie, ce qui entraîne une augmentation rapide du nombre de cas.
Récemment, deux universités renommées, l'Université Carnegie Mellon (CMU) et l'Université de Cambridge, ont utilisé par coïncidence une nouvelle méthode : l'analyse d'informations sonores via des systèmes d'IA pour détecter le risque d'être infecté par le COVID-19.
CMU : Résultats en quelques minutes
Dans le testeur COVID Voice Detector fourni par l'Université Carnegie Mellon, plusieurs enregistrements vocaux doivent être effectués et les résultats du risque d'infection peuvent être obtenus en quelques minutes seulement.
Après être entré sur le site et vous être inscrit, vous devez remplir vos informations personnelles. Les informations concernées comprennent la race, l’âge, l’état de santé, si le patient a été diagnostiqué ou a déjà été diagnostiqué, etc.
Après avoir rempli les informations ci-dessus, vous devez enregistrer des informations vocales telles que la toux, la prononciation des voyelles anglaises, la lecture des chiffres et des alphabets, etc.
Le modèle a été formé avec des données provenant de patients confirmés et de sujets de test normaux, et peut classer et faire correspondre les nouveaux sons d'entrée.
En fin de compte, un score est renvoyé indiquant dans quelle mesure le son enregistré correspond aux caractéristiques de l’infection des données collectées sur les patients atteints de COVID-19.
Afin de rendre le jugement du système aussi précis que possible, il doit y avoir suffisamment de données de formation et il doit couvrir des informations diverses. Les chercheurs appellent davantage de volontaires à participer.
De plus, ils affirment que le système est évolutif et que si la voix provient d’une personne atteinte d’autres maladies respiratoires, l’algorithme peut apprendre les caractéristiques sonores de ce type de maladie.
Adresse du testeur :
https://cvd.lti.cmu.edu/cvd/
Lors de la visite du site Web avant l'heure de mise sous presse, il a été indiqué qu'il était temporairement fermé en raison de mises à jour et de maintenance. Le responsable concerné a déclaré que le site devrait être à nouveau en ligne ce week-end.
Université de Cambridge : il s’agit simplement de collecter des données
À l’instar de l’Université Carnegie Mellon, l’Université de Cambridge a également lancé un projet visant à détecter le COVID-19 à l’aide du son. Mais la légère différence est que l’Université de Cambridge ne fait que collecter des données et ne fournit pas de résultats de tests.
La manière dont le système collecte les données est similaire. Il nécessite de renseigner des informations de base et des informations médicales, et de collecter des informations vocales via le microphone du téléphone portable comme échantillons de formation.
De même, le système examinera également l’état de santé physique de l’utilisateur, par exemple s’il a de la fièvre ou s’il a été infecté. Les éléments qui doivent être enregistrés comprennent les sons d’expiration, les sons de toux et le son de la lecture d’un texte.
La professeure Cecilia Mascolo, responsable du projet, a expliqué que, comme les grands ensembles de données pour cette étude sont très petits, une quantité suffisante de données doit être collectée afin de fournir de meilleurs algorithmes pour une détection précoce.
Il a également déclaré qu'une fois les données accumulées, même s'il n'y a pas suffisamment de cas positifs de coronavirus, des informations relatives à d'autres maladies respiratoires peuvent être trouvées.
L’objectif ultime de ce projet est de développer un algorithme d’apprentissage automatique capable de détecter automatiquement les maladies et de le présenter sous la forme d’une application de détection pouvant être largement utilisée.
Adresse du projet :
https://www.covid-19-sounds.org/zh/index.html
La criminalistique vocale peut-elle être identifiée avec précision ?
Les deux projets sont indépendants l’un de l’autre, mais les méthodes et les principes utilisés présentent certains points communs. Cependant, aucune des deux parties n’a fourni beaucoup d’informations sur les principes spécifiques du projet.
L’équipe de recherche de l’Université Carnegie Mellon s’intéresse depuis longtemps à la technologie de l’analyse vocale. Ils croient que la voix humaine, influencée par l’état et la santé de ses organes, peut révéler des données physiologiques, psychologiques et même médicales.
Les patients infectés par le virus de la pneumonie développeront des lésions dans leurs poumons, ce qui affectera des paramètres tels que leurs schémas respiratoires, provoquant certaines caractéristiques anormales dans les sons qu'ils émettent, ce qui est une caractéristique que l'algorithme peut capturer.
L'équipe de l'Université de Cambridge est également composée de nombreux experts et médecins. Dans l'introduction du projet, ils ont déclaré qu'en tant que maladie respiratoire, les sons émis par les personnes infectées par le nouveau coronavirus auront certaines caractéristiques, notamment des sons, des intervalles respiratoires et de la toux.
Bien que cette approche soit nouvelle, les deux projets en sont encore à leurs débuts. Dans un reportage de la BBC, l'expression « problèmes de démarrage » a été utilisée pour indiquer la difficulté de cette solution.
Cependant, des études antérieures ont montré que le son avait été utilisé avec succès pour diagnostiquer des maladies.
Par exemple, ResApp Health, fondée en 2014, se concentre sur l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les sons de toux afin de diagnostiquer et de mesurer la gravité de diverses maladies chroniques et aiguës. Certains résultats ont été obtenus jusqu’à présent, qui peuvent être utilisés pour diagnostiquer des maladies telles que l’asthme, la pneumonie et la bronchiolite.
Une autre société, Sonde, a également reçu un brevet américain pour le diagnostic de la parole l’année dernière. La plateforme qu'ils ont développée peut déterminer l'état de santé d'un patient à partir de sa parole en détectant et en analysant les changements subtils de la voix, aidant les médecins à diagnostiquer des affections telles que la dépression et la démence.
Comparé à la recherche mature, le projet de diagnostic du COVID-19 à l'aide du son est non seulement sensible au temps, mais dispose également de très peu de données sonores sur la maladie, il est donc également assez difficile et stimulant.
Il y a une controverse, et son efficacité reste à vérifier.
Pour les deux projets, la recherche n’a pas été approuvée par la FDA ou le CDC et ne peut pas être utilisée pour un diagnostic médical formel.
L’objectif principal à ce stade est d’appeler davantage de personnes (y compris des patients confirmés et des personnes normales) à contribuer par leurs données vocales pour favoriser l’avancement de ce projet de recherche et ainsi aider à contrôler les épidémies telles que le nouveau coronavirus.
Il existe également une controverse quant à l’efficacité de ces études. Par exemple, si la gravité de l’épidémie varie selon les régions, cela entraînera-t-il un biais analytique dans le modèle ? Bien que l’enregistrement vocal simple soit pratique, les informations vocales collectées ne répondent pas aux exigences de l’analyse scientifique.
Il semble désormais que le professionnalisme et la précision du système doivent encore attendre une vérification plus approfondie. Avant cela, personne ne connaissait le chemin à parcourir, mais d’un autre côté, c’est là le charme de l’exploration scientifique.
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