Au Kenya Medical Research Institute, des recherches sont en cours pour créer une application pour téléphone mobile qui utilise l’IA pour diagnostiquer la tuberculose et d’autres maladies respiratoires.
Dans une pièce calme spécialement confinée, le Dr Videlis Nduba et son équipe enregistrent la toux de personnes atteintes de maladies respiratoires comme la tuberculose ainsi que de personnes non malades.
L’objectif est de créer un logiciel capable de différencier les deux et de créer une application pour téléphone mobile capable de reconnaître avec précision une toux liée à la tuberculose et à d’autres maladies graves.
Les toux naturelles ou forcées sont collectées à l’aide de trois microphones, dont une version bon marché, un en haute définition et un microphone sur smartphone.
Les résultats sont envoyés à l’Université de Washington qui les transmet via un système logiciel existant appelé ResNet 18.
Nduba, le chercheur principal, explique : « Ce logiciel utilise en quelque sorte l’intelligence artificielle et ce qu’il fait, c’est qu’il essaie d’analyser la toux, nous les appelons les grammes spectraux de la toux et ensuite il les régresse. C’est donc une manière mathématique de modéliser la toux. image pour déterminer s’il y a une différence entre une personne atteinte de tuberculose lorsqu’elle tousse et une personne non tuberculeuse lorsqu’elle tousse.
Nduba estime que si l’on peut prouver que le logiciel fonctionne avec précision lors d’essais, il peut réduire le délai avant qu’un patient puisse obtenir un diagnostic et un traitement, ce qui contribuera à freiner la propagation de la tuberculose.
« La plus grande réussite est la réduction du temps nécessaire au diagnostic. Ainsi, entre le moment où une personne développe des symptômes de tuberculose et le moment où un médecin détermine qu’elle est atteinte de tuberculose et qu’elle a besoin d’un traitement, la moyenne peut parfois aller de 3 à 2 mois à un an. Et lorsqu’ils sont en » il dit.
Mais le logiciel n’est pas encore suffisamment précis pour répondre aux normes exigées par l’Organisation mondiale de la santé.
L’OMS affirme que l’application doit être précise à au moins 90 % pour reconnaître une infection tuberculeuse et qu’elle doit être précise à au moins 80 % pour détecter s’il n’y a pas d’infection.
Jusqu’à présent, les essais de Nduba ont montré une précision de 80 % pour détecter la tuberculose et une précision de 70 % pour détecter l’absence de tuberculose.
« L’OMS aimerait un test qui puisse avoir une capacité de 90 % à détecter une maladie comme la tuberculose et avoir plus de 80 % de chances de dire qu’il ne s’agit pas de tuberculose alors que ce n’est pas la tuberculose. Ainsi, notre logiciel a jusqu’à présent démontré plus de 80 % de chances de succès. test par rapport à 90 %, nous ne sommes pas loin, nous devons juste l’affiner. Et il a montré une prédiction de 70 % selon laquelle il n’y aura pas de tuberculose alors qu’il n’y a pas encore de tuberculose, très proche du profil de produit cible de 80 % de l’OMS », dit-il. .
Johnson Munori, ancien patient tuberculeux, participe à la recherche.
Il a été soigné et n’est plus contagieux, mais il retourne à la clinique pour des contrôles.
Munori n’a pas réalisé qu’il souffrait de tuberculose jusqu’à ce qu’un médecin lui diagnostique un diagnostic qui lui a demandé de participer au programme de recherche.
Il pense que l’application serait utile.
« Avant, je ne savais pas que j’avais la tuberculose jusqu’au moment où je suis venu pour le dépistage. C’est à ce moment-là qu’on m’a diagnostiqué que j’avais la tuberculose, puis je suis venu et on m’a dit qu’il existait une nouvelle technologie que nous pourrions utiliser pour diagnostiquer la tuberculose par la toux. » J’ai fait cela et ils ont confirmé mon statut et j’ai commencé à prendre des médicaments. J’ai pris les médicaments et j’ai fini. C’est une technologie très pratique ; une nouvelle technologie qui, je pense, aidera beaucoup de gens. »
Jarim Omogi est spécialiste en santé publique à l’Université internationale Amref.
Il affirme que l’utilisation de l’IA en médecine se développe.
« Dans la mesure où nous utiliserons l’IA pour diagnostiquer cela, oui, c’est très possible. Il est non seulement possible qu’elle soit utilisée actuellement au moment où nous parlons par les professionnels de la santé là où ils se trouvent, mais aussi les GPT de chat qu’ils utilisent actuellement pour le diagnostic. Par conséquent ce qui va se passer avec une telle technologie, c’est qu’elle va aider parce que rappelez-vous que dans le domaine médical, il y a ce que nous appelons ce que les gens doivent suivre en termes de traitement et donc l’IA et toutes ces applications sont essentiellement destinées à s’activer et à aider davantage dans confirmation et deux données en temps réel. Pour que le patient de l’autre côté puisse être aidé rapidement et possible. Ne considérons pas cela comme un diagnostic. Regardons combien de temps faut-il pour que le patient de l’autre côté soit assisté » Dans quelle mesure est-ce rentable ? À quelle vitesse est-il ? À quel point est-il bon marché ? C’est l’avantage de cela et donc oui, il peut être utilisé. »
L’essai a été financé par les National Institutes of Health, mais il n’a pas encore reçu d’approbation réglementaire.
