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Intelligence artificielle Discussion :

L'IA peut sentir les maladies dans la respiration humaine


Sujet :

Intelligence artificielle

  1. #1
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    Par défaut L'IA peut sentir les maladies dans la respiration humaine
    Des chercheurs mettent au point une IA apte à détecter les signes de maladies dans le souffle humain
    en utilisant des techniques de deep learning

    Les chercheurs ne tarissent pas d’éloges à l’égard de l’intelligence artificielle qui est aujourd’hui au centre de presque toutes les problématiques, en allant de la création de produits innovants en entreprise au renforcement de la souveraineté d’un pays en passant par la révolution des jeux vidéo. L’IA a développé une grande capacité de « voir » comme dans les voitures autonomes, une meilleure aptitude à « écouter » comme avec Alexa d’Amazon. Il était temps qu’elle passe à la capacité de « sentir », sens moins développé chez l’humain qui pourrait en tirer profit. C’est ce qui est en train d’être fait avec une équipe de chercheurs de l'Université de Loughborough, du Western General Hospital, de l'Université d'Edimbourg et du centre de cancer d’Edinburgh au Royaume-Uni.

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    En effet, cette équipe a récemment développé une méthode basée sur le « deep learning » qui permet d'analyser des composés dans le souffle humain avec une performance moyenne élevée que celle des humains. Le « deep learning » est un sous-ensemble de l'IA et de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux artificiels multicouches pour fournir une précision de pointe dans des tâches telles que la détection d'objets, la reconnaissance vocale, la traduction de langues et autres.

    « L'odorat est utilisé par les animaux et même les plantes pour identifier des centaines de substances différentes qui flottent dans l'air. Mais comparé à celui des autres animaux, le sens de l'odorat humain est beaucoup moins développé et certainement pas utilisé pour effectuer des activités quotidiennes », a écrit Andrea Soltoggio, l’un des chercheurs de l’équipe. « Pour cette raison, les humains ne sont pas particulièrement conscients de la richesse de l'information qui peut être transmise par l'air, et peuvent être perçus par un système olfactif très sensible », a ajouté Soltoggio.

    Depuis lors, certaines machines telles que les spectromètres de masse à chromatographie en phase gazeuse ou GC-MS ont été utilisées pour analyser l’air et en détecter et séparer les différentes composantes sous forme de molécules appelées composés organiques volatils. Une empreinte digitale est créée pour chaque composé isolé qui permettra de le reconnaitre. Les laboratoires utilisent le GC-MS pour détecter de nombreuses maladies représentées par certains des composés contenus dans l’air de la respiration humaine.

    Seulement que ce processus prend beaucoup de temps à cause de la complexité et la quantité des données à analyser. L’erreur humaine peut aussi entacher les résultats de cette procédure.

    Pour faciliter cette procédure et rendre plus fiables les résultats, l’intelligence artificielle est intervenue dans les recherches de l’équipe. Elle a utilisé l’unité graphique GPU NVIDIA de Tesla et le deep learning pour conduire les recherches. « Utilisant les GPU NVIDIA de Tesla et la bibliothèque cuDNN pour accélérer les logiciels de deep learning Keras et TensorFlow, l'équipe a formé son réseau de neurones sur des données provenant des participants au programme avec différents types de cancer », a déclaré la chercheuse Angelika Skarysz, étudiante en thèse à l'Université de Loughborough. L’efficacité du réseau de neurones a été augmentée en augmentant le volume des données de test.

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    « Il s'agit de la première tentative réussie d'apprentissage automatique pour l'apprentissage de modèles d'ions et la détection de composés à partir de données GC-MS brutes », a déclaré l'équipe. « Le réseau neuronal de convolution a obtenu les meilleures performances lorsqu'il a été mis en œuvre avec deux caractéristiques particulières : des filtres unidimensionnels pour s'adapter à la structure particulière des données GC-MS et une entrée à trois canaux pour lire les signaux hauts, moyens et bas spectre GC-MS hautement variables. L'approche novatrice a permis de découvrir des erreurs d'étiquetage d'experts humains, suggérant une performance moyenne supérieure à celle de l'humain », expliquent les chercheurs.

    L’équipe a mis l’accent, dans cette première étude, sur la reconnaissance d'un groupe de produits chimiques, appelés aldéhydes, reconnus comme marqueurs du stress et des maladies humaines, mais aussi associés aux parfums.

    La technologie a été utilisée pour scanner des échantillons d’haleine humaine. « Les ordinateurs équipés de cette technologie ne prennent que quelques minutes pour analyser de manière autonome un échantillon d'haleine qui auparavant prenait des heures par un expert humain », ont déclaré les chercheurs. Par ailleurs, la technologie va en se bonifiant grâce au deep learning, ce qui pourrait permettre au logiciel d’approfondir les analyses en faisant la connaissance d’autres types de composés, signes d’autres pathologies.

    L’IA devient donc capable de « sentir » les signaux d’une présence éventuelle de maladies dans l’haleine humaine. La technologie sera présentée à la conférence internationale conjointe sur les réseaux de neurones (IJCNN 2018) à Rio de Janeiro au Brésil, le mois prochain.

    Source : The Conversation, NVIDIA

    Et vous ?

    Que pensez-vous de cet autre exploit de l’IA ?

    Voir aussi

    Des experts prédisent que l'IA va dominer les humains dans moins de 50 ans, selon une étude menée par les deux universités Harvard et Yale
    Cinq algorithmes d'IA font équipe pour écraser des humains au Dota 2, un jeu d'équipe connu pour être extrêmement compliqué

  2. #2
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    Si je comprends bien le principe, il est démontré que la composition de l'air expiré peut indiquer les maladies d'une personne.
    Vu que super compliqué et long de faire des prédictions correctes sur des données réelles, on donne à un algo neuronal l'apprentissage des bons et mauvais cas en fonction des données récolté dans l'air.
    Donc on veut faire détecter par une machine qui apprend par corrélation des maladies. On part, à priori, de prédiction potentiellement fausse (car une corrélation ne veux pas dire une causalité).
    Il faudrait pas que ces prédictions soient utilisées par des assurances sans vérification complémentaire.
    Il ne faudrait pas non plus que ces prédictions soient utilisées par des médecins sans analyses supplémentaires en cas de non détection de problème (risque de faux positif).

    Comme outil, qui est structurellement potentiellement faux (avec la compréhension que j'ai corrélation/causalité), ça peut être utile, mais c'est loin d'être parfait/magique.

  3. #3
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    Ca me rappelle une étude avec des chiens.
    Des chiens avaient été entrainés à sentir des échantillons d'urines pour détecter certain cancer
    Eux aussi ont un odorat très développés qui est sans doute sous exploité

    Globalement pour moi l'IA doit rester un outil qui s'occupe du plus évident et laisse l'humain décider.
    Mais j'ai peur qu'on le laisse décider à notre place, et on risque des catastrophe comme dans le film "Brazil"
    Consultez mes articles sur l'accessibilité numérique :

    Comment rendre son application SWING accessible aux non voyants
    Créer des applications web accessibles à tous

    YES WE CAN BLANCHE !!!

    Rappelez-vous que Google est le plus grand aveugle d'Internet...
    Plus c'est accessible pour nous, plus c'est accessible pour lui,
    et meilleur sera votre score de référencement !

  4. #4
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    C'est potentiellement énorme, car, si les capteurs se démocratisent, on pourrait avoir accès a des diagnostics médicaux beaucoup plus réguliers qu'aujourd'hui et ouvrir la voie a une médecine prédictive plutôt que curative. Reste à savoir quel est le spectre de molécules/maladies concernées...

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