La reconnaissance vocale pour diagnostiquer les troubles respiratoires

Une application pour smartphone qui enregistre la toux des enfants s'est avérée presque aussi efficace pour diagnostiquer les troubles respiratoires courants chez des enfants que leur examen par un groupe de pédiatres ayant consulté aussi leurs radiographies, leurs résultats de laboratoire et leurs dossiers de santé. Dans un article publié hier, des chercheurs de l'Université de Curtin et de l'Université du Queensland en Australie, expliquent qu’ils ont mis au point des algorithmes pour détecter la toux à partir d'un enregistrement et établir un diagnostic très précis pour l'asthme, le croup (une toux sèche et rauque), la pneumonie, les maladies des voies respiratoires inférieures et la bronchiolite.

Leurs travaux, publiés dans la revue en accès libre Respiratory Research, se sont déroulés en deux phases. Pour commencer, les chercheurs ont mis au point un détecteur automatique de toux pour identifier et extraire les sons de toux dans un flux audio continu. Pour cela, ils ont utilisé un réseau à convolution TDNN (Time Delay Neural Network) qui fonctionne et identifie les coefficients cepstraux Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC), une technique courante utilisée dans les systèmes de reconnaissance vocale pour distinguer par exemple les mots parlés du bruit de fond. Ensuite, ils ont mis au point un algorithme de diagnostic pour classer et regrouper les sons de toux de manière équivalente, à l'aide d'un réseau neuronal entraîné pour diagnostiquer les maladies cibles sur la base d’un ensemble de données de 852 cas de toux. Les algorithmes ont été optimisés en combinaison avec des réponses à cinq questions posées aux parents sur les symptômes de leur enfant, par exemple, depuis combien de jours ils toussaient et s'ils avaient de la fièvre.

Une application plus précise pour certains troubles

Les algorithmes ont été intégrés dans une application développée par ResApp Health - plusieurs auteurs de l’article ont participé à ce développement - utilisée pour catégoriser la toux de 585 enfants âgés de 29 jours à 12 ans et soignés dans deux hôpitaux d’Australie occidentale. L'application s'est révélée d'une grande précision - 81 % à 97 % - par rapport au diagnostic des pédiatres. L'application s'est avérée plus précise dans le diagnostic de certains troubles que d'autres, les résultats pour l'asthme et la pneumonie étant les plus précis. « Ces résultats indiquent que cette technologie peut jouer un rôle d'aide au diagnostic pour évaluer des troubles respiratoires courants chez les enfants », a déclaré le Dr Paul Porter. « Le diagnostic des troubles respiratoires chez les enfants est parfois difficile, même pour des médecins expérimentés. Cette étude montre qu’en combinant les nouvelles technologies, les concepts mathématiques, l'apprentissage machine et la médecine clinique, il est possible d’effectuer de bons diagnostics en utilisant l'expertise de plusieurs disciplines », a-t-il ajouté.

Pour diagnostiquer des affections respiratoires, il faut généralement faire des examens, de l'imagerie médicale, des tests de réversibilité bronchique, des tests de fonction pulmonaire avec spirométrie et des analyses de liquides organiques. Mais il n'est pas toujours possible de réaliser tous les tests nécessaires, en particulier dans les régions éloignées où l'accès à l'expertise et aux essais cliniques est limité. Sans compter que même dans des hôpitaux bien équipés, ces tests peuvent être longs et coûteux. « La technologie peut être installée sur des dispositifs mobiles, servir en complément du diagnostic clinique standard et fournir un diagnostic sur le lieu d’intervention sans qu'il soit nécessaire de procéder à un examen clinique, à des investigations complémentaires ou à des tests de réversibilité bronchique... Son utilisation dans différents environnements comme les hôpitaux, les soins ambulatoires, les dispensaires et dans la santé à distance mérite une évaluation », a déclaré le Dr Paul Porter.

Un terminal durci sous Android à venir

Fondée en 2014, ResApp Health commercialise actuellement la technologie sous licence de l'Université du Queensland. Le cours de l'action de l’entreprise cotée à l'Australian Securities Exchange (ASX), la principale bourse australienne, a connu des fluctuations au cours de l’année, principalement du fait des bons résultats de ses essais cliniques. En avril, la société a publié les résultats d'un test similaire, mais avec des adultes, dans lesquels elle a obtenu une précision supérieure à 86 % pour les maladies des voies respiratoires inférieures et la pneumonie comparativement au diagnostic clinique. La publication de ces résultats a fait bondir le cours de l'action de ResApp de 36 %.

Le mois dernier, ResApp a annoncé qu'elle travaillait avec des consultants et des fabricants de dispositifs médicaux basés au Royaume-Uni pour développer du matériel et des dispositifs portables personnalisés pouvant exécuter ses algorithmes d'apprentissage machine. « L'appareil portable durci basé sur Android ne devrait pas coûter très cher. Il s’utiliserait en complément d’un smartphone du commerce, et permettrait de faire tourner l'application de diagnostic mobile de ResApp dans des environnements cliniques spécifiques où certaines caractéristiques matérielles sont préférables. Le moniteur portable permettra de surveiller discrètement les patients atteints de maladies chroniques 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, pendant de longues périodes », a déclaré l’entreprise. Des prototypes fonctionnels sont attendus d'ici huit mois.