Un nouvel algorithme d’apprentissage automatique pourrait détecter les premiers signes de pneumonie en fonction des sons de la toux

La pneumonie est l’une des principales causes de décès dans le monde et touche plus d’un million de personnes par an aux États-Unis. La maladie touche de manière disproportionnée les enfants, les personnes âgées et les patients hospitalisés. Pour leur donner les meilleures chances de guérison, il est crucial de l’attraper et de le traiter tôt. Les méthodes de diagnostic existantes consistent en une gamme de tests sanguins et de scanners thoraciques, et un médecin doit suspecter une pneumonie avant de les prescrire.

Jin Yong Jeon de l’Université de Hanyang discutera d’une technique pour diagnostiquer la pneumonie par écoute passive dans sa session, « Algorithme de diagnostic de la pneumonie basé sur les réponses impulsionnelles de la pièce à l’aide de sons de toux ». La présentation aura lieu le 5 décembre à 16 h 20 dans l’est des États-Unis au Sommet C, dans le cadre de la 183e réunion de l’Acoustical Society of America qui se déroulera du 5 au 9 décembre au Grand Hyatt Nashville Hotel.

Jeon et ses collègues chercheurs ont développé un algorithme d’apprentissage automatique pour identifier les sons de la toux et déterminer si le sujet souffrait de pneumonie. Parce que chaque pièce et appareil d’enregistrement est différent, ils ont augmenté leurs enregistrements avec des réponses impulsionnelles de pièce, qui mesurent comment l’acoustique d’un espace réagit à différentes fréquences sonores. En combinant ces données avec les sons de toux enregistrés, l’algorithme peut fonctionner dans n’importe quel environnement.

Diagnostiquer automatiquement un état de santé grâce à des informations sur les sons de toux qui se produisent en continu au cours de la vie quotidienne facilitera le traitement à distance. Il sera également possible de réduire les coûts médicaux globaux. »

Jin Yong Jeon de l’Université de Hanyang

Actuellement, une entreprise envisage d’appliquer cet algorithme pour la surveillance à distance des patients. L’équipe cherche également à l’implémenter en tant qu’application pour les soins à domicile, et prévoit de rendre l’expérience plus simple et plus conviviale.

« Notre équipe de recherche prévoit d’automatiser chaque processus étape par étape qui est actuellement effectué manuellement pour améliorer la commodité et l’applicabilité », a déclaré Jeon.