ResApp Health Limited a annoncé des résultats positifs pour un nouveau test de dépistage du COVID-19 basé sur le son de la toux, qui ne nécessite qu'un smartphone. Lors d'un essai clinique pilote portant sur 741 patients (446 positifs au COVID-19) recrutés aux États-Unis et en Inde, le test de dépistage de ResApp, qui utilise l'apprentissage automatique pour analyser le son de la toux d'un patient, s'est avéré capable de détecter correctement le COVID-19 chez 92 % des personnes atteintes de l'infection. L'algorithme de ResApp a atteint une aire sous la courbe (AUC) de 0,93 en utilisant le son de la toux et les symptômes rapportés par les patients dans les deux essais. L'AUC est une mesure standard de la capacité d'un test à faire la distinction entre deux groupes de diagnostic, où une valeur de 1 représente un test parfait. Une valeur supérieure à 0,9 est considérée comme exceptionnellei. Avec cette AUC, ResApp peut sélectionner différents points de fonctionnement en fonction du contexte pour obtenir soit une sensibilité élevée, soit une spécificité élevée, soit une sensibilité et une spécificité équilibrées. Pour une utilisation en tant que test de dépistage avant un test d'antigène rapide ou un test de réaction en chaîne par polymérase (PCR) pour exclure le COVID- 19, un point de fonctionnement qui fournit une sensibilité de 92 % et une spécificité de 80 % pourrait être sélectionné. Cette sensibilité dépasse la sensibilité mesurée dans le monde réel des tests d'antigènes rapidessii,iii. La combinaison d'une sensibilité élevée et d'une spécificité de 80 % permet à 8 personnes sur 10 sans COVID-19 d'être correctement dépistées comme négatives et de ne pas avoir besoin d'un test ultérieur à antigène rapide ou PCR. ResApp ciblera initialement une utilisation dans des environnements où des tests COVID-19 fréquents sont nécessaires, tels que le dépistage des employés, des travailleurs de la santé et des étudiants, les voyages, les sports, les loisirs et les soins aux personnes âgées. Dans ces contextes, un test de haute sensibilité qui ne nécessite qu'un smartphone réduirait considérablement le nombre de tests rapides d'antigène ou de PCR nécessaires, améliorant ainsi la disponibilité, réduisant les coûts et l'impact environnemental. Un test basé sur un smartphone a également la capacité d'améliorer la sécurité et la communication des résultats en utilisant l'identification biométrique telle que la reconnaissance faciale. Pour s'assurer que l'algorithme est spécifique au COVID-19, il a été testé sur l'ensemble de données Breathe Easy. Le jeu de données Breathe Easy a été collecté avant la pandémie de COVID-19 et a été utilisé pour entraîner et valider le produit ResAppDx existant de ResApp, approuvé par les autorités réglementaires (Australian TGA et CE Mark) pour le diagnostic des maladies respiratoires aiguës. Cet ensemble de données comprend 1 007 patients souffrant de diverses affections respiratoires non liées au virus COVID-19, notamment des infections des voies respiratoires supérieures, des exacerbations d'asthme, des exacerbations de BPCO et d'autres infections pulmonaires virales, dont la pneumonie. L'algorithme a atteint une spécificité supérieure à 90 % pour ces patients. Ce résultat important démontre que l'algorithme identifie le COVID-19 et non une maladie respiratoire générale. Des performances cohérentes ont été constatées dans l'analyse d'une série de sous-groupes, notamment le bras et le lieu de l'étude, l'âge, le sexe et le statut vaccinal. Bien que le séquençage génomique ne soit pas disponible, l'analyse des données sur deux périodes, l'une où Delta était la variante dominante et l'autre où Omicron était dominant, a démontré une performance constante. Comme prévu, et de manière similaire aux tests antigéniques rapides, l'algorithme a montré une performance moindre chez les patients asymptomatiques, bien que seul un petit nombre (14) de patients asymptomatiques ait été recruté dans les essais. La performance de l'algorithme a été obtenue en utilisant la validation croisée K-fold pour fournir une estimation de la performance sur des données non vues. ResApp a l'intention de soumettre les résultats pour publication dans un journal à comité de lecture dans les semaines à venir.