Des variations impossibles à détecter à l’oreille nue. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) sont parvenus à mettre au point un algorithme d’intelligence artificielle capable d’identifier les personnes infectées par le Covid-19 au son de leur toux.
Ce programme permet en effet de savoir si un patient a été contaminé par le SARS-CoV-2, ou pas, via la simple analyse d’un enregistrement de toux forcée, selon une étude récemment publiée dans la revue IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology, puis relayée par le site MIT News.
Et les résultats de ces travaux, lancés dans un premier temps pour dépister la maladie d'Alzheimer, sont très prometteurs, en particulier pour les asymptomatiques, ou «porteurs sains», c’est-à-dire, les personnes contaminées mais qui ne présentent pas les principaux signes cliniques de la maladie, et qui sont de fait, plus difficiles à détecter.
Sur les 200.000 échantillons de sons de toux, l’algorithme a identifié avec précision 98,5% des personnes dont il a été confirmé qu’elles avaient le Covid-19 et dépisté correctement 100% des porteurs asymptomatiques. Pour l’heure, ce projet est encore en phase d’expérimentation, mais l’institut de recherche américain envisage déjà de créer une application destinée au grand public.
Grâce à celle-ci, chaque utilisateur pourra savoir presque instantanément s'il est susceptible d’avoir été infecté après avoir toussé à proximité de son téléphone. Cet outil, qui détecte les «biomarqueurs acoustiques» typiques du Covid-19, «pourrait permettre de limiter la propagation du coronavirus si tout le monde l'utilise avant d’aller à l’école, au travail, ou dans un restaurant», a déclaré le co-auteur de l’étude, Brian Subirana, chercheur au centre d'identification automatique du MIT.
Mais avant d’être accessible, cette application mobile devra au préalable être approuvée par la Food and Drug Administration (FDA), l'agence américaine des produits alimentaires et médicamenteux.