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Inventions de l'année 2020

Ubenwa: Pleurs dans l’appli

08-10-2020

Pour améliorer son IA, Ubenwa a commencé en novembre 2019 à enregistrer des pleurs de bébés à l’Hôpital de l’Université d’État des sciences et technologies d’Enugu, dans le nord‐est du Nigeria. Image: Innocent Udeogu (Ubenwa Health)

Comment décrypter le cri d’un bébé associé à un risque d’asphyxie? Ubenwa aurait la réponse.

« On m’a déjà dit que c’était le Shazam des bébés », raconte en riant Charles Onu. Le chercheur affilié à MILA, l’Institut québécois d’intelligence artificielle, ne renie pas la comparaison entre l’application mobile qu’il développe et celle qui reconnaît une chanson au moment où elle résonne dans une pièce. Mais il y a une différence et elle est de taille : en décelant dans le cri d’un nouveau-né des modulations signalant une asphyxie, l’appli de son entreprise Ubenwa promet de sauver de vies.

Selon l’Organisation mondiale de la santé, un million d’enfants décèdent chaque année moins de 24 heures après la naissance, souvent d’une asphyxie périnatale. Charles Onu découvre ce drame lorsqu’il se joint à une ONG au Nigeria. « Je travaillais surtout avec des sages-femmes et l’asphyxie périnatale revenait souvent dans les conversations, relate-t-il. Elles m’expliquaient comment elles perdaient des enfants, car le temps de comprendre que quelque chose de grave se produisait, il était généralement trop tard. » Quand ils ne succombent pas, les petits survivants en gardent souvent des séquelles, comme une paralysie ou une surdité.

Des tests sanguins peuvent détecter le problème, mais l’équipement pour ce dépistage demeure rare dans les régions rurales d’Afrique. Charles Onu voit dans l’intelligence artificielle (IA) la solution. Le Nigérian s’inscrit à l’Université McGill en 2014, puis obtient une bourse de la Fondation Jeanne Sauvé pour s’installer à Montréal.

En 2017, il entraîne un réseau de neurones artificiels à l’aide d’enregistrements de sanglots de nourrissons, dont certains risquaient l’asphyxie, provenant d’une étude effectuée en 2004 au Mexique. En tirant parti des techniques de reconnaissance vocale automatique, il parvient à désigner la plupart des cas, qui se distinguent souvent par des cris aigus, entrecoupés de pauses longues ou fréquentes. Mais la technologie doit être plus robuste. En novembre 2019, le doctorant entame une étude clinique de 18 mois à l’Hôpital de Montréal pour enfants, au site Glen du Centre universitaire de santé McGill et à l’Hôpital de l’Université d’État des sciences et technologies d’Enugu, dans le nord-est du Nigeria. Des pleurs de bébés y sont enregistrés deux fois : dans les six premières heures après l’accouchement, puis tout juste avant que les poupons et leurs mères se voient accorder leur congé. L’objectif : récolter au-delà de 10 000 échantillons de cris de plus de 2 500 nouveau-nés. Certains seront croisés avec d’autres examens médicaux, tels que des analyses sanguines ou l’imagerie cérébrale. La mise à l’épreuve et l’amélioration de l’application s’accompagnent de l’exploration d’autres modèles d’IA. Car si les algorithmes traitent actuellement les informations dans le nuage informatique, Charles Onu souhaite compresser son réseau de neurones artificiels afin qu’il fonctionne de manière autonome sur un appareil mobile. « Dans des régions rurales, la connexion à Internet n’est pas garantie », souligne-t-il. Même dans les endroits isolés, il veut qu’on puisse décrypter les pleurs des bébés pour éviter que ce soit leurs derniers cris.

Comment ça marche?

  1. Image: Shutterstock

    Dans les premières minutes suivant la naissance de l’enfant, le professionnel de la santé ouvre l’application et appuie sur une touche pour enregistrer les cris pendant 30 secondes.

  2. L’intelligence artificielle discrimine les différents bruits pour isoler les pleurs du bébé.
  3. Les algorithmes analysent le cri du bébé, notamment sa tonalité et l’intensité des pleurs.
  4. L’application signale un pourcentage correspondant à la probabilité que l’enfant soit proche de l’asphyxie.

 

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