L’IA prédit les maladies urinaires rien qu’au son de l’urine

L’IA prédit les maladies urinaires rien qu’au son de l’urine

Un algorithme d'IA appelé Audioflow peut écouter le bruit de la miction pour identifier efficacement et avec succès les « flux » anormaux et les problèmes de santé correspondants du patient.

Cet outil d'apprentissage profond a été développé par des chercheurs de l'hôpital général de Singapour et, jusqu'à présent, il a fonctionné presque comme une machine dédiée dans les cliniques pour déterminer les résultats pour les résidents du service d'urologie.

L’IA prédit les maladies urinaires rien qu’au son de l’urine

L'équipe d'experts a fait appel au service d'ingénierie pour développer un algorithme permettant d'évaluer l'urine à domicile sans aucune assistance médicale. Ils ont demandé à 534 hommes d’utiliser un débitmètre urinaire conventionnel dans une pièce insonorisée et d’enregistrer leur miction avec un smartphone de décembre 2017 à juillet 2019.

À l’aide d’environ 220 enregistrements, l’IA a appris à évaluer avec précision le débit, le volume et le moment de l’urine afin de pouvoir indiquer des blocages ou des problèmes de vessie.

Cette IA est considérée comme capable de faire mieux que certains personnels médicaux non experts. Cet appareil Audioflow peut donner des résultats compétitifs avec un uromètre conventionnel. Les résultats donnés par cet appareil ont atteint un taux d'accord de 84% parmi les urologues.

L'algorithme d'évaluation des sons produits par l'urine a été réalisé dans un environnement insonorisé, mais les chercheurs continueront à travailler sur la capacité de l'algorithme à fonctionner en présence de bruit de fond dans un environnement domestique normal. Les patients peuvent ensuite l’utiliser pour s’auto-surveiller à domicile.

Audioflow devrait être lancé en tant qu'application pour smartphone permettant de tester avec de nombreux bruits de fond réels.

Actuellement, cet algorithme présente encore une limite : il n’a été testé que sur les bruits du flux urinaire des hommes. Il est possible qu’une version centrée sur les femmes soit développée par des chercheurs dans un avenir proche.


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