Google a récemment développé un outil d’IA appelé Health Acoustic Representations ou HeAR. L’intelligence artificielle révolutionne tous les domaines, notamment le médical, offrant des solutions innovantes pour diagnostiquer et surveiller les maladies. Parmi ces avancées, l’utilisation des sons, comme indicateurs de santé suscite un intérêt croissant.
Un modèle basé sur l’apprentissage auto-supervisé
HeAR, comme son nom l’indique, peut détecter les problèmes de santé en analysant des sons comme la toux et la respiration. Il a été formé sur une vaste base de données et peut être adapté pour plusieurs tâches. Contrairement à d’autres méthodes, HeAR utilise un processus d’apprentissage auto-supervisé. Ce qui le rend très prometteur dans le domaine médical. Les chercheurs espèrent que cet outil pourra être utilisé par les médecins pour diagnostiquer des maladies comme la COVID-19. Son potentiel est énorme dans le domaine de la santé, offrant une alternative non invasive et peu coûteuse pour le suivi et le diagnostic médical.
Contrairement à de nombreux outils d’IA, où les données doivent être étiquetées, HeAR repose sur un processus d’apprentissage auto-supervisé. En pratique, les chercheurs ont extrait des centaines de millions de clips audio à partir de vidéos YouTube publiques. Couvrant une variété de sons humains tels que la toux, la respiration et les raclements de gorge. Ces clips ont ensuite été transformés en spectrogrammes, des représentations visuelles des sons. Sur ces dernières, le modèle a été entraîné à prédire les parties manquantes.
La particularité de l’outil HeAR réside, par ailleurs, dans la masse impressionnante de données sur lesquelles il a été formé. Mais également dans sa capacité à être adapté à plusieurs tâches. Selon la revue spécialisée Nature, les chercheurs derrière ce projet ont récemment présenté leur travail dans une prépublication qui doit encore être évaluée par des pairs. Pour le moment, leur objectif principal est de mettre ce modèle à disposition des chercheurs intéressés. Et ce dans le but de l’utiliser dans leurs propres études.
Une avancée qui ouvre la voie à une nouvelle ère de diagnostic
Cette avancée suscite un grand intérêt dans la communauté médicale et scientifique, offrant une lueur d’espoir pour des applications futures. Des chercheurs comme Ali Imran, qui développe une application pour distinguer la toux due à la COVID-19, voient en ces progrès une assurance de fiabilité et d’efficacité.
Le champ émergent de l’acoustique de la santé, parfois appelé « audiomique », offre un potentiel immense dans le suivi et le diagnostic des maladies. Les avancées en IA et en apprentissage automatique permettent désormais d’analyser des quantités massives de données de manière efficace. Cette approche offre des perspectives prometteuses pour le suivi régulier de la santé, sans recourir à des méthodes invasives ou coûteuses.
En résumé, les progrès réalisés dans ce domaine ouvrent la voie à une nouvelle ère de diagnostic et de surveillance médicale, où la voix humaine peut jouer un rôle central en tant que biomarqueur précieux.