KultureGeek Science Le MIT veut détecter les maladies aussi vite que les chiens détectent les odeurs

Le MIT veut détecter les maladies aussi vite que les chiens détectent les odeurs

7 Mar. 2021 • 15:42
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On sait d’une manière générale que les chiens ont un odorat assez développé et une fois cette faculté développée, un chien peut immédiatement reconnaître une odeur et la suivre à la trace. Des chercheurs du MIT se sont justement intéressés à cette capacité de nos amis canins et ont voulu mettre au point un système qui pourrait rivaliser avec leur capacité olfactive.

chien

Un système qui détecterait les premiers signes d’une maladie ?

On se demanderait peut-être quel intérêt aurait ce système. Apparemment, cela entraînerait un gain de temps et une détection plus rapide des odeurs étant donné que la formation des chiens prend du temps et que ces chiens entraînés ne sont pas en grand effectif. Par ailleurs, les chercheurs veulent surtout mettre au point ce système pour détecter les premiers signes d’une maladie.

Pour ce faire, ils ont intégré des récepteurs olfactifs de mammifères dans leur système afin qu’il détecte des composants chimiques ou éléments microbiens dans un échantillon d’air. En entraînant des algorithmes via l’apprentissage automatique, le système traite non seulement les données en temps réels mais peut également identifier les prémices d’une maladie.

Pour le moment, le détecteur du MIT est encore loin d’être au point

Les scientifiques ont également comparé les compétences de chiens renifleurs avec leur système en utilisant des échantillons d’urine de personnes atteintes du cancer de la prostate. Les résultats ont montré un taux de réussite de plus de 70% mais les chercheurs ont également déclaré que même si leur détecteur de maladie était deux cent fois plus sensible que la truffe des chiens, il était aussi 100% plus stupide quant à l’interprétation des résultats.

Ainsi, les responsables du projet estiment qu’il faudra encore quelques temps avant que le détecteur de maladie ne soit efficace. Ils prévoient déjà d’utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer les capacités du système à interpréter les résultats.

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