Le modèle Health Acoustic Representations (HeAR) de Google, utilisé par des chercheurs indiens, permet de détecter des maladies respiratoires graves en analysant simplement le son de la toux.
Le modèle HeAR : Une avancée majeure dans la détection des maladies
En mars, Google a lancé son modèle d’intelligence artificielle bioacoustique, baptisé Health Acoustic Representations (HeAR). Ce modèle est capable d’analyser des enregistrements audio pour détecter des maladies respiratoires spécifiques. Il s’agit de la tuberculose et la broncho-pneumopathie chronique obstructive (BPCO).
Pour entraîner ce modèle, l’équipe de Google a utilisé environ 300 millions de données audio diverses. Parmi elles, 100 millions de sons de toux.
Cette approche de « machine learning » permet à HeAR de discerner des schémas acoustiques spécifiques. Ainsi, elle transforme des sons apparemment anodins en informations médicales cruciales. Grâce à cette base de données massive, HeAR est devenu un outil puissant pour l’analyse acoustique médicale.
Dans la region d’Inde, l’entreprise Salcit Technologies exploite HeAR dans son application Swaasa pour détecter la tuberculose. En effet, la tuberculose est une maladie souvent sous-diagnostiquée dans les régions où l’accès aux soins est limité. De ce fait, Swaasa peut fournir un diagnostic rapide en analysant le son de la toux. De plus, il peut potentiellement sauver des vies en facilitant un traitement précoce.
L’extension de l’IA dans le domaine médical
Outre la détection des maladies respiratoires, l’IA continue d’étendre son influence dans le domaine médical. Par exemple, des chercheurs de l’université de Cambridge ont développé un modèle d’IA appelé EMethylNET. Ce dernier est capable de détecter et de diagnostiquer le cancer à un stade précoce, lorsqu’il est le plus traitable.
EMethylNET utilise des données complexes pour analyser les caractéristiques des tumeurs. De plus, il fournit des recommandations sur les meilleures stratégies de traitement.
De plus, Ezra, une entreprise technologique basée à New York, utilise l’IA pour effectuer des scans avancés du corps humain. Il permet ainsi une détection précoce des cancers dans des organes vitaux comme le cerveau, les poumons et le foie. Ces innovations montrent comment l’IA peut transformer le dépistage médical. En effet, elle améliore la précision des diagnostics. Mais aussi, elle rend ces technologies accessibles à un plus grand nombre de personnes.
Perspectives futures : L’IA comme vecteur d’accessibilité aux soins
L’un des aspects les plus prometteurs de ces technologies est leur capacité à fonctionner avec une intervention humaine minimale. Cela les rend particulièrement utiles dans des contextes où les professionnels de la santé sont en nombre limité.
En offrant des diagnostics rapides, précis et abordables, ces outils d’IA peuvent contribuer à combler les écarts en matière de soins de santé à l’échelle mondiale.
L’IA, avec des modèles tels que HeAR, ouvre de nouvelles voies pour le dépistage des maladies dans des contextes où les ressources médicales sont limitées.
L’analyse acoustique, alimentée par l’IA, devient un outil à faible coût et à faible impact, mais potentiellement révolutionnaire pour les régions du monde qui manquent de services de santé avancés.
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