Google a développé un modèle de fondation capable d'écouter les signes d'une maladie à l'aide de signaux sonores. La technologie, potentiellement révolutionnaire, fait déjà ses preuves en Inde.
Baptisée HeAR, cette intelligence artificielle générative a été entraînée sur plus de 300 millions de données audio comprenant des toux, des éternuements, des reniflements ainsi que la respiration. Car les sons corporels sont riches en informations sur la santé, fournissant des indices permettant de dépister et diagnostiquer de potentielles pathologies.
HeAR se concentre principalement sur la détection de la tuberculose, dont environ 3 à 4 millions de cas ne sont pas correctement diagnostiqués chaque année. En l'absence de traitement, son taux de mortalité est supérieur à 50 %.
Détecter facilement la tuberculose dans les zones reculées
Le modèle de Google a le potentiel de changer la donne, car il est en mesure de détecter les signes précoces de la maladie grâce à la toux. Surtout, il peut fonctionner sur un smartphone, et donc atteindre des populations reculées dans les pays en voie de développement, où la tuberculose fait le plus de ravages.
Dans ce contexte, la firme de Mountain View s'est associée à la start-up indienne Salcit Technologies, spécialisée dans le domaine de la santé respiratoire. Elle combine HeAR avec sa propre IA, Swaasa, qui analyse des échantillons sonores de toux pour elle aussi repérer des signes de maladies respiratoires.
L'application mobile de Salcit permet aux utilisateurs d'enregistrer un échantillon de leur toux et d'obtenir une analyse rapide sur le cloud, ce qui facilite grandement le dépistage. La start-up a obtenu l'approbation du régulateur indien des dispositifs médicaux, son système est par conséquent exploité par des prestataires de soins de santé indiens comme Apollo Hospitals et la fondation à but non lucratif Healing Fields Foundation.
L'IA ouvre de nouvelles possibilités
Bien que cette technologie suscite un vif intérêt dans le monde médical, elle doit encore faire face à des défis. Par exemple, l'échantillon sonore fourni par le patient doit être parfait, et un simple bruit parasite peut compromettre l'efficacité du modèle.
Néanmoins, HeAR démontre à quel point l'intelligence artificielle peut bouleverser la médecine, en particulier le diagnostic. Il y a quelques années, Google a par exemple utilisé l'IA pour améliorer le diagnostic du cancer du sein, mais également celui du cancer du poumon. Pour leur part, les modèles bioacoustiques sont aussi étudiés pour mieux interpréter les besoins des nourrissons selon leurs pleurs, ainsi que pour repérer les signes de l'autisme à travers les interjections d'une personne.
Source : Bloomberg
