Son objectif final est de pouvoir diagnostiquer précocement les maladies respiratoires, qui sont très courantes dans diverses parties du monde et qui, de la même manière, coûtent des millions de vies chaque année.
Comment fonctionne l'IA de Google qui détecte les maladies avec la toux
L'approche de HeAR repose sur la prémisse que les sons émis par les personnes en respirant, parlant ou toussant contiennent des informations précieuses sur leur état de santé. À partir de cette hypothèse, les chercheurs ont entraîné le modèle avec des millions d'enregistrements de sons de toux, ce qui a permis d'affiner sa capacité à identifier d'éventuels problèmes.
Cette technologie pourrait changer la donne en médecine préventive, offrant un outil précieux pour le dépistage, le diagnostic et le suivi des maladies respiratoires, telles que : la tuberculose (TB) et la maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC).
De son côté, le potentiel de HeAR va au-delà des laboratoires de recherche de Google. Dans des pays comme l'Inde, où la tuberculose demeure une préoccupation majeure de santé publique, la disponibilité de modèles bioacoustiques personnalisés pourrait faire une différence significative.
Dans des contextes où la collecte de grandes quantités de données est coûteuse ou logiquement difficile, HeAR offre une solution accessible et efficace. Cette accessibilité est particulièrement cruciale dans les zones disposant de ressources limitées, où les outils de diagnostic traditionnels peuvent être prohibitif ou difficiles à mettre en œuvre.
Comment ces données peuvent-elles être collectées pour identifier les maladies
La localisation des microphones dans les smartphones est un autre avantage clé de HeAR. Google souligne que ces dispositifs, que la plupart des gens ont déjà dans leur poche, peuvent devenir des outils puissants pour la collecte de données acoustiques.
Cette capacité à réaliser des diagnostics sans infrastructure médicale avancée ouvre de nouvelles possibilités pour la santé publique, en particulier dans des communautés éloignées ou négligées.
Comment l'intelligence artificielle s'adapte aux besoins du monde
Un des aspects les plus marquants de HeAR est sa précision et sa compétence à fonctionner avec moins de données d'entraînement par rapport à d'autres modèles. Selon les développeurs de Google, cette caractéristique en fait un outil fondamental pour la recherche médicale.
Elle facilite le développement de modèles spécifiques qui peuvent s'adapter aux besoins de différentes populations, et on s'attend à ce que ce modèle bioacoustique, avec l'avancement qu'il aura, stimule de nouvelles façons de détecter et de gérer les problèmes de santé, même dans des populations avec des données limitées.
Aussi, l'utilisation de HeAR dans la détection précoce des maladies pourrait avoir un impact profond sur la santé mondiale. Dans des zones où l'infrastructure de santé est déficiente, la possibilité d'effectuer des diagnostics précis via la bioacoustique pourrait sauver des vies.
De plus, en réduisant la dépendance à l'égard d'équipements coûteux et difficilement accessibles, HeAR pourrait distribuer équitablement l'accès aux soins de santé, offrant des outils de diagnostic avancés à ceux qui en ont le plus besoin.