L’intelligence artificielle pour diagnostiquer les maladies tropicales à l’aide d’un téléphone portable

La filariose est une maladie infectieuse tropicale courante qui touche plus d’un milliard de personnes dans le monde. Selon le parasite, il provoque un lymphœdème, un éléphantiasis, des démangeaisons et une cécité (appelée cécité des rivières). Pour éliminer la filariose en tant que problème de santé publique, des médicaments sont administrés massivement à toutes les personnes vivant dans les zones d’endémie. Le diagnostic de cette maladie repose sur l’examen microscopique d’un frottis sanguin par un expert humain, ce qui est laborieux et les experts ne sont pas toujours disponibles.

Dans le cadre de la recherche sur cette maladie, des chercheurs de Spotlab, du Centre National de Microbiologie (CNM), de l’Institut de Santé Carlos III (ISCIII), de l’Université Polytechnique de Madrid (UPM) et des Domaines de Bioingénierie, Biomatériaux et Nanomédecine (CIBERBBN ) et Maladies Infectieuses (CIBERINFEC) du CIBER-ISCIII, en Espagne toutes ces entités ont développé des algorithmes d’intelligence artificielle pour détecter dans le sang la présence de microfilaires, les larves infectieuses qui peuvent transmettre la filariose.

Ces algorithmes distinguent les espèces de parasites les plus courantes en Afrique (Loa loa, Mansonella perstans et Wuchereria bancrofti) et en Asie du Sud-Est (Brugia spp), à l’aide d’une caméra de téléphone portable connectée à un microscope optique avec un adaptateur imprimé en 3D.

Pour créer ce système, les chercheurs ont utilisé 115 cas cliniques et ont validé le système en milieu clinique au CNM. Le système a une précision d’environ 95 %.

Les principaux auteurs de l’étude sont Lin Lin, ingénieur spécialisé en intelligence artificielle et Elena Dacal qui travaille dans l’équipe clinique, toutes deux sous la supervision des chercheurs principaux Miguel Ángel Luengo (Spotlab), José Miguel Rubio (CNM, CIBERINFEC) et María Jesús Ledesma (UPM, CIBERBBN).

De plus, les chercheurs ont créé une application mobile appelée HuggingSpot, disponible sur le Google App Store et permettant à la communauté scientifique de télécharger les modèles d’intelligence artificielle et de les tester.

Système de microscope intelligent. (Photo : Spotlab)

Cette innovation présente un énorme potentiel pour faciliter le diagnostic et la surveillance de la filariose, en particulier dans les contextes aux ressources limitées, où l’accès aux techniciens spécialisés et aux équipements de laboratoire est rare.

L’étude s’intitule « Edge Artificial Intelligence (IA) pour la quantification automatique en temps réel de la filariose en microscopie mobile ». Et cela a été publié dans la revue académique Plos Neglected Tropical Diseases. (Source : UPM)