Application alimentée par l'IA en développement pour détecter la tuberculose au Kenya

Dans un mouvement radical, des scientifiques de l'Institut de recherche médicale du Kenya (KEMRI) mènent l'invention proactive d'une application informatisée où l'IA peut diagnostiquer la tuberculose (TB) et d'autres troubles respiratoires. Le projet sera dirigé par le Dr Videlis Nduba et ses collègues professionnels de la santé qui poussent à une révolution dans la technologie des soins de santé. Cela peut avoir un impact considérablement positif sur les résultats du diagnostic et du traitement des cas de tuberculose.

Approche innovante du diagnostic de la tuberculose

Au KEMRI, les chercheurs entreprennent la tâche de collecter patiemment des échantillons de toux des personnes qui ont et n'ont pas de maladies du système respiratoire, y compris des cas de tuberculose. Par la suite, ils analysent le son de la toux pris par des dispositifs scientifiques comme les microphones de smartphone. Le logiciel est conçu pour différencier les toux se résolvant sans TB de celles comorbides avec des infections TB via une approche d'apprentissage automatique alimentée par ResNet 18, une technologie pionnière à l'Université de Washington.

Le Dr Nduba plaide pour une confirmation intense du diagnostic de la tuberculose et son effet profond sur le traitement de la TB. Le problème est qu'à présent, le temps entre l'apparition des symptômes et le diagnostic varie de plusieurs mois à 1 an, et les clients atteints de cette maladie peuvent toujours infecter d'autres personnes tandis que la maladie passe inaperçue. L'application IA détecte les cas de TB rapidement ; ainsi, les patients reçoivent un traitement immédiat, aidant ainsi à ramener le taux de transmission d'immunisation à un niveau significatif.

S'efforcer d'atteindre la précision et l'approbation réglementaire

Néanmoins, même à son stade précoce, le système s'est avéré efficace et n'a pas encore été approuvé par l'Organisation mondiale de la Santé (OMS). Selon l'OMS, au moins 90 % des infections TB doivent être détectées, et au moins 80 % de la probabilité d'avoir la TB pourrait être écartée. 

La mise en œuvre pilote a résulté en la détection de 80 % des cas de tuberculose et un taux de 70 % pour exclure la maladie de la liste des causes possibles, donc l'amélioration de la technologie dans la ligne de compromis avec les recommandations de l'OMS est requise.

Johnson Munori, un ancien patient TB, faisait partie de l'immunothérapie. En revanche, cette dernière est basée sur la médecine moléculaire, dans laquelle les médicaments anticancéreux sont conçus en fonction des mutations. Ainsi, l'efficacité de ces deux traitements varie en fonction de facteurs tels que le type de tumeur, le stade et le mode d'administration. Son expertise souligne le rôle de l'approche créative comme clé pour fournir des solutions réalistes pour surmonter les maladies infectieuses.

L'IA est un facteur en rapide ascension et audible dans la santé médicale. Selon Jarim Omogi, un spécialiste de la santé publique à l'Université internationale Amref, cela peut accélérer les soins aux patients. L'appel d'Omogi à l'abordabilité et à l'efficacité des coûts du traitement, alors que l'IA est primordiale, est révélateur, et la fourniture de données est sensible au temps, montrant l'intégration de l'IA dans la pratique des soins de santé.

Le projet, financé par les National Institutes of Health (NIH), devrait provoquer un changement de paradigme dans le diagnostic de la TB, gérant ainsi la maladie. Pourtant, cet outil de communication n'a pas reçu d'approbation réglementaire, révélant l'importance de l'évaluation prudentielle et de la mise en œuvre des règles existantes avant son utilisation.