L’objectif du projet est de mettre au point un modèle d’intelligence artificielle qui utilise des données biométriques et physiologiques capturées par des appareils connectés pour détecter les patients avec une suspicion de tuberculose pulmonaire qui nécessite une confirmation diagnostique.
Ainsi, ce projet fournira des données de performance sur l’utilisation de l’intelligence artificielle pour le dépistage de la TB dans un contexte de ressources limitées en s’aidant pas seulement de l’analyse de la toux mais également d’autres variables biométriques et physiologiques collectées de manière objective en continu sur une période plus ou moins longue. Afin de créer un modèle de classification de la toux réponde aux profils diagnostiques cibles de l’OMS pour un test de triage communautaire de la TB, c’est-à-dire une sensibilité supérieur à 90% et une spécificité supérieur à 70%.
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