Une revue systématique sur l'analyse des sons de la toux pour le diagnostic et le dépistage du Covid-19 : est-ce que le son de ma toux est lié au COVID-19 ?

Pour le COVID-19, la nécessité d'un dépistage robuste, peu coûteux et accessible est cruciale. Bien que les symptômes se présentent différemment, la toux est toujours considérée comme l'un des symptômes principaux tant dans les infections sévères que non sévères. Pour le dépistage de masse dans les régions à ressources limitées, les outils guidés par l'intelligence artificielle (IA) ont progressivement contribué à détecter/dépister les infections à COVID-19 en utilisant les sons de la toux. Par conséquent, dans cet article, nous passons en revue les travaux à la pointe de la technologie des années 2020 et 2021 en considérant les outils guidés par l'IA pour analyser le son de la toux dans le cadre du dépistage du COVID-19, principalement basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique. Dans notre étude, nous avons utilisé le dépôt central de PubMed et Web of Science avec les mots-clés : (Toux OU Sons de toux OU Parole) ET (Apprentissage automatique OU Apprentissage profond OU Intelligence artificielle) ET (COVID-19 OU Coronavirus). Pour une meilleure méta-analyse, nous avons filtré les ensembles de données appropriés (taille et source), les facteurs algorithmiques (modèles d'apprentissage superficiels et profonds) et les scores de performance correspondants. En outre, pour ne pas manquer d'articles de recherche expérimentale à jour, nous avons également inclus des articles en dehors de PubMed et Web of Science, mais les articles en pré-impression ont été strictement évités car ils ne sont pas évalués par des pairs.