Un nouveau microscope de haute technologie utilisant l’IA détecte avec succès le paludisme chez les voyageurs de retour

Chaque année, plus de 200 millions de personnes contractent le paludisme et plus d’un demi-million de ces infections entraînent la mort. L’Organisation mondiale de la santé recommande un diagnostic basé sur les parasites avant de commencer le traitement de la maladie causée par les parasites Plasmodium. Il existe différentes méthodes de diagnostic, notamment la microscopie optique conventionnelle, les tests de diagnostic rapide et la PCR.

La norme pour le diagnostic du paludisme reste cependant la microscopie optique manuelle, au cours de laquelle un spécialiste examine les frottis sanguins au microscope pour confirmer la présence de parasites du paludisme. Pourtant, la précision des résultats dépend essentiellement des compétences du microscopiste et peut être entravée par la fatigue causée par la charge de travail excessive des professionnels effectuant les tests.

Maintenant, en écrivant dans Frontières du paludismeune équipe internationale de chercheurs a évalué si un système entièrement automatisé, combinant un logiciel de détection d’IA et un microscope automatisé, peut diagnostiquer le paludisme avec une précision cliniquement utile.

« Avec un taux de précision diagnostique de 88 % par rapport aux microscopistes, le système d’IA a identifié les parasites du paludisme presque, mais pas tout à fait, ainsi que les experts », a déclaré le Dr Roxanne Rees-Channer, chercheuse à l’Hôpital des maladies tropicales de l’UCLH dans le Royaume-Uni, où l’étude a été réalisée. « Ce niveau de performance dans un cadre clinique est une réalisation majeure pour les algorithmes d’IA ciblant le paludisme. Il indique que le système peut en effet être un outil cliniquement utile pour le diagnostic du paludisme dans des contextes appropriés.

L’IA fournit un diagnostic précis

Les chercheurs ont prélevé plus de 1 200 échantillons de sang de voyageurs qui étaient revenus au Royaume-Uni depuis des pays où le paludisme est endémique. L’étude a testé la précision de l’IA et du système de microscope automatisé dans un véritable environnement clinique dans des conditions idéales.

Ils ont évalué des échantillons en utilisant à la fois la microscopie optique manuelle et le système de microscope AI. À la main, 113 échantillons ont été diagnostiqués comme positifs au parasite du paludisme, alors que le système d’IA a correctement identifié 99 échantillons comme positifs, ce qui correspond à un taux de précision de 88 %.

« L’IA pour la médecine publie souvent des résultats préliminaires encourageants sur des ensembles de données internes, mais tombe ensuite à plat dans des contextes cliniques réels. Cette étude a évalué de manière indépendante si le système d’IA pouvait réussir dans un véritable cas d’utilisation clinique », a déclaré Rees-Channer, qui est également le chef de file. auteur de l’étude.

Automatisé vs manuel

Le système de diagnostic du paludisme entièrement automatisé que les chercheurs ont mis à l’épreuve comprend du matériel et des logiciels. Une plateforme de microscopie automatisée scanne les frottis sanguins et des algorithmes de détection du paludisme traitent l’image pour détecter les parasites et la quantité présente.

Le diagnostic automatisé du paludisme présente plusieurs avantages potentiels, ont souligné les scientifiques. « Même les microscopistes experts peuvent se fatiguer et faire des erreurs, en particulier sous une lourde charge de travail », a expliqué Rees-Channer. « Le diagnostic automatisé du paludisme à l’aide de l’IA pourrait réduire ce fardeau pour les microscopistes et ainsi augmenter la charge de patients réalisable. » De plus, ces systèmes fournissent des résultats reproductibles et peuvent être largement déployés, ont écrit les scientifiques.

Malgré le taux de précision de 88 %, le système automatisé a également identifié à tort 122 échantillons comme positifs, ce qui peut amener les patients à recevoir des médicaments antipaludiques inutiles. « Le logiciel d’IA n’est toujours pas aussi précis qu’un microscopiste expert. Cette étude représente un point de données prometteur plutôt qu’une preuve décisive d’aptitude », a conclu Rees-Channer.