Un modèle d'IA adapté aux mères indiennes améliore la détermination de l'âge fœtal

Dans une collaboration révolutionnaire, des chercheurs de l'Institut indien de technologie de Madras (IIT Madras) et de l'Institut de recherche en sciences de la santé et technologie (THSTI) ont dévoilé un modèle d'intelligence artificielle (IA) spécifique à l'Inde conçu pour déterminer avec précision l'âge d'un fœtus chez les femmes enceintes au cours des deuxième et troisième trimestres. Cette recherche de pointe, menée dans le cadre du programme « Interdisciplinary Group for Advanced Research on Birth Outcomes – DBT India Initiative » (GARBH-Ini), répond aux défis rencontrés dans l'estimation précise de l'âge gestationnel (AG) dans le contexte indien.

Une estimation précise de l'AG est cruciale pour fournir des soins optimaux aux femmes enceintes, surveiller le bien-être fœtal et identifier et gérer les complications de la grossesse. Cependant, en Inde, le démarrage tardif des soins prénataux pose un défi significatif, commençant souvent aussi tard que 14 semaines après la conception. Ce retard complique les méthodes traditionnelles comme la dernière menstruation (DM), compte tenu des incertitudes concernant le rappel de la DM et des cycles menstruels irréguliers.

La diversité ethnique en Inde complique encore davantage l'estimation de l'AG, avec des variations dans les schémas de croissance fœtale et les mesures biométriques non prises en compte dans les modèles centrés sur l'Occident. La nutrition maternelle, les conditions de santé et les facteurs génétiques contribuent à des schémas de croissance fœtale diversifiés, nécessitant des modèles spécifiques à la population pour garantir une évaluation précise de l'AG.

Présentation de Garbhini-GA2 : Un modèle adapté à l'Inde

Pour répondre à ces défis, les chercheurs ont développé le modèle Garbhini-GA2 en utilisant les données de l'étude de cohorte GARBH-Ini, un examen complet des données cliniques des femmes enceintes en Inde. L'analyse de ces données a permis aux chercheurs d'identifier les paramètres clés influençant l'estimation de l'AG au cours des trimestres tardifs. Garbhini-GA2 intègre la biométrie fœtale unique et les schémas de croissance observés dans la population indienne.

Les évaluations comparatives avec des formules existantes, telles que Hadlock et InterGrowth-21st, ont montré la précision supérieure de Garbhini-GA2. Les métriques incluant l'erreur quadratique moyenne, le biais et les taux de naissance prématurée ont révélé que Garbhini-GA2 a réduit de plus de trois fois l'erreur médiane dans l'estimation de l'AG par rapport à la formule Hadlock. Cela met en évidence sa suitability supérieure pour la population indienne.

Le Dr Rajesh Gokhale, secrétaire du Département de la biotechnologie du gouvernement de l'Inde, a salué le développement de modèles spécifiques à la population, soulignant leurs résultats remarquables au sein de l'initiative GARBH-Ini. Il a noté que ces modèles sont actuellement en cours de validation à travers le pays.

Une fois validés, Garbhini-GA2 a le potentiel de révolutionner les soins prénatals en Inde. Le déploiement de ce modèle dans les cliniques de tout le pays pourrait améliorer les soins dispensés par les obstétriciens et les néonatologistes, réduisant ainsi les taux de mortalité maternelle et infantile.

Perspectives futures et impact sur les soins de santé

Cette recherche pionnière, dirigée par le Dr Himanshu Sinha de l'IIT Madras et le Dr Shinjini Bhatnagar, investigatrice principale de GARBH-Ini au THSTI, est sur le point de transformer les soins prénatals. Une estimation précise de l'âge gestationnel est cruciale pour gérer des complications telles que le diabète gestationnel et la prééclampsie, permettant une surveillance et un traitement spécifiques en fonction du stade de la grossesse. De plus, elle garantit la fiabilité des données pour la recherche sur des issues telles que la mortinatalité, la prématurité et le retard de croissance fœtale.

Le développement et le déploiement potentiel du modèle Garbhini-GA2 marquent une avancée significative dans la résolution des défis uniques liés à l'estimation de l'âge gestationnel en Inde. Cette innovation basée sur l'IA promet d'améliorer les résultats de santé pour les mères et les nourrissons, en offrant une approche sur mesure et précise pour la détermination de l'âge gestationnel. Alors que le modèle est en cours de validation, sa mise en œuvre réussie dans les cliniques à l'échelle nationale pourrait inaugurer une nouvelle ère de soins maternels et néonatals, consolidant la position de l'Inde à l'avant-garde des solutions innovantes en matière de soins de santé.