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Parmi les nombreux types de toux liées aux maladies infectieuses, difficile pour l'oreille humaine de différencier celle qui est propre au Covid-19. Mais il existe bel et bien une nuance, plus facilement perceptible si on l’observe avec "Coughvid", un système développé par l'EPFL basé sur le machine learning (apprentissage automatique).
"Les systèmes électroniques que l'on a aujourd'hui et les téléphones portables sont capables de faire des calculs beaucoup plus sophistiqués que ce que l'on peut faire nous-mêmes en entendant le son de la toux. On peut donc faire des études beaucoup plus détaillées que ce qu’un médecin fait manuellement, explique David Atienza lundi dans le 19h30.
En décomposant les fréquences de la toux d'une personne infectée par le Covid-19 et d'une autre en bonne santé (ou atteinte d'une autre maladie infectieuse provoquant de la toux), les chercheurs ont ainsi pu identifier deux zones de fréquences propres au SARS-CoV-2.
Zones de fréquences propres au Covid-19, qu'on ne trouve pas dans d'autres toux. [RTS]
Mais le directeur du Laboratoire de Systèmes embarqués de l'EPFL précise d'emblée: "On ne doit pas remplacer les docteurs, ce n’est pas l’idée. Ils sont toujours derrière nous pour valider notre système."
25'000 échantillons
Pour entraîner l'algorithme à détecter les fréquences propres au Covid-19, quelque 25'000 tousseurs volontaires, dont 2000 officiellement testés positifs, ont déjà fourni leur échantillon à traversde "CoughVid". Les ingénieurs espèrent traiter 30'000 enregistrements d'ici la fin de l'année. "A ce moment-là, nous serons en mesure de déployer l'application pour l'année prochaine", espère David Atienza.
Aujourd'hui, le système rend un diagnostic dont la fiabilité dépasse les 80%, affirme le chercheur de l'EPFL. Contrairement à d'autres types de tests, il n'y a pas besoin d'aller à l'hôpital, ni de recourir à un dépistage invasif, comme le test PCR par exemple. Avec "CoughVid", il suffit d'avoir un smartphone et de tousser à proximité du micro, pendant 10 à 15 secondes. "L'idée, c'est de faire un système de pré-dépistage, qui serait très utile pour éviter que des tests PCR, qui coûtent cher, soient utilisés de manière massive", relève David Atienza.
A large échelle
Facile d’usage, rapide, peu coûteux, déployable à grande échelle, ce dépistage numérique n'a toutefois pas vocation à se substituer aux tests cliniques.
"Nous ne sommes pas encore rentrés dans l'idée de valider le système comme un dispositif médical, parce que le processus est très long. Notre idée, c'est d'essayer d'aider la société le plus tôt possible", précise David Atienza.
D'autant que l'application possède un défaut majeur: il ne détecte les malades du Covid qu'à travers les toussotements. Or, selon le chef du Service de pneumologie du CHUV Christophe Von Garnier, un tiers voire la moitié des patients atteints du Covid n'ont pas de toux: "Il y a des patients asymptomatiques, d'autres qui ont uniquement des maux de tête ou de gorge. Donc il y a tout de même ce biais-là qu'il faut connaître", souligne-t-il.
Un outil complémentaire
Malgré ce biais, le pneumologue se dit ouvert et curieux de savoir comment une telle application va aider le corps médical dans la routine du quotidien.
"Je vois l'intelligence artificielle comme étant complémentaire à notre activité clinique", note Christophe Von Garnier. "Ce n'est pas un outil qui nous permet de poser les diagnostics d'une infection Covid. Ce sera un élément parmi d'autres [...], qui peut être utile, car on peut conseiller le patient pour une prise en charge ultérieure."
D'autres laboratoires travaillent également sur de tels systèmes, notamment le Massachusetts Institute of Technology (MIT). Dernièrement, l'institut américain affirmait que son système d'analyse sonore était capable de détecter la quasi-totalité des cas positifs au Covid-19, y compris les cas asymptomatiques.
Ces progrès spectaculaires laissent présager un recours croissant des praticiens à l'intelligence artificielle pour dépister le coronavirus, mais pourquoi pas à plus long terme, d'autres types de maladies infectieuses.
Yoan Rithner/fme