Acadie Nouvelle

UN DÉTECTEUR DE COVID-19 INVENTÉ À L’U DE M

- Alexandre Boudreau alexandre.boudreau@acadienouv­elle.com

Les étudiants Mohamed Chetoui et Andy Couturier et leur professeur Moulay Akhloufi ont développé un outil qui permettrai­t de dépister la COVID-19 à l’aide d’une image radiograph­ique des poumons.

Le professeur explique que l’outil repose sur une intelligen­ce artificiel­le qui a «appris» à distinguer des images de poumons malades.

Il serait donc possible de lui fournir une imagerie à rayons X des poumons d’une personne malade, et l’intelligen­ce artificiel­le pourrait alors déterminer s’il s’agit d’un cas de COVID-19, d’une pneumonie ou d’une autre maladie.

Pour enseigner les distinctio­ns au logiciel, les étudiants ont utilisé une série d’images de radiograph­ies de personnes qui ont contracté la COVID-19, de personnes en bonne santé et de personnes qui ont des maladies similaires, comme le SRAS (syndrome respiratoi­re aigu sévère), un autre virus de la famille des coronaviru­s.

«Ce réseau, après plusieurs images, va commencer à trouver tout seul des zones de l’image qui sont représenta­tives de telle ou telle maladie», explique le professeur Moulay Akhloufi au téléphone.

Les images utilisées pour la mise au point de l’outil ont été rendues publiques par un institut médical italien.

La méthode actuelle de test pour la

COVID-19 nécessite l’analyse d’un échantillo­n en laboratoir­e, ce qui peut prendre du temps, d’après M. Akhloufi.

Il estime que l’avantage de l’outil développé à l’Université de Moncton provient du fait que les machines à rayons X sont disponible­s dans beaucoup d’établissem­ents médicaux.

Le Groupe de recherche en perception, robotique et intelligen­ce machine (PRIME) de l’Université de Moncton a rendu cet outil disponible publiqueme­nt sur un site web.

Étant donné que la planète entière s’affaire à trouver des solutions pour contrer la pandémie, M. Akhloufi et ses étudiants ne sont pas les seuls à s’être penchés sur le sujet.

Des chercheurs de l’Université de Waterloo, entre autres, ont publié un article sur une technologi­e similaire.

Mais l’intelligen­ce artificiel­le du PRIME obtient des résultats très précis et se trompe rarement, selon Moulay Akhloufi.

L’outil a atteint une performanc­e de 98% selon la méthode AUC (area under curve, aire sous la courbe), qui permet de déterminer l’efficacité d’une intelligen­ce artificiel­le à effectuer une tâche sans se tromper.

«Plus d’images on a, mieux le modèle va se comporter. L’objectif est de l’augmenter, mais de toute façon, 100%, ça n’existe pas dans le domaine de l’intelligen­ce artificiel­le.»

Évidemment, pas question de remplacer l’expertise des médecins.

«L’objectif final est d’aider à prendre une décision (à savoir s’il s’agit d’un cas de COVID-19), mais la décision finale va toujours être prise par un médecin. La machine peut aider, mais on ne peut pas faire de diagnostic médical sans l’aide d’un médecin», rappelle le professeur.

On ignore pour l’instant quand et comment cette technologi­e pourrait être mise à l’essai au Nouveau-Brunswick.

M. Akhloufi souligne cependant que deux entreprise­s ont démontré un certain intérêt envers cet outil. Les noms de ces entreprise­s sont confidenti­els pour l’instant, précise-t-il. ■

 ??  ??
 ?? - Gracieuset­é ?? Les membres du PRIME (Groupe de recherche en perception, robotique et intelligen­ce machine). À l’arrière, dans l’ordre habituel: Saliou Diop, Abdoulaye Ly, Abdarahman­e Traoré, Patrick Godin, Jean-François Laplante, Samuel Verrier, Marc-André Blais. À l’avant: Dorra Mahouachi, Mohamed Chetoui, le professeur Moulay Akhloufi, Miniar Ben Gamra, Abir Rahali et Andy Couturier.
- Gracieuset­é Les membres du PRIME (Groupe de recherche en perception, robotique et intelligen­ce machine). À l’arrière, dans l’ordre habituel: Saliou Diop, Abdoulaye Ly, Abdarahman­e Traoré, Patrick Godin, Jean-François Laplante, Samuel Verrier, Marc-André Blais. À l’avant: Dorra Mahouachi, Mohamed Chetoui, le professeur Moulay Akhloufi, Miniar Ben Gamra, Abir Rahali et Andy Couturier.

Newspapers in French

Newspapers from Canada