L’IA pour diagnostiquer l’antibiorésistance

La fondation MSF a coordonné des chercheurs et des ingénieurs de l’université d’Évry, du CEA, du CNRS, de Médecins sans frontières et du service de bactériologie-virologie de l’hôpital Henri-Mondor de l’AP-HP pour le développement d’une application mobile capable de faciliter le diagnostic de l’antibiorésistance, enjeu majeur de santé publique. Après validation clinique et obtention de la certification CE, la solution sera utilisable gratuitement partout dans le monde par les personnels de santé. Le 19 février 2021, une publication (en anglais) de la revue Nature Communications en détaillait la faisabilité technique.

L’enjeu planétaire de la résistance aux antibiotiques

Pour l’Organisation mondiale de la santé (OMS), la résistance croissante des micro-organismes aux antibiotiques est un des grands défis sanitaires actuels. Cette résistance est en passe de devenir la première cause de mortalité au monde avant les cancers. Elle causerait alors 10 millions de morts par an (dont 90 % en Asie et en Afrique, faute de moyens). L’utilisation raisonnée des antibiotiques est donc primordiale et nécessite une évaluation robuste de la sensibilité des bactéries aux antibiotiques. L’engagement dans la lutte contre l’antibiorésistance est ancien, en particulier dans les pays en conflit où MSF reçoit des blessés de guerre infectés par des bactéries multirésistantes. Il n’en reste pas moins que le sujet est aussi d’actualité dans les pays industrialisés.

Une détection difficile dans les pays en voie de développement

L’utilisation d’automates pour la lecture et l’interprétation des antibiogrammes facilite l’identification de l’antibiorésistance. Les antibiogrammes sont préparés par des microbiologistes et réalisés par des techniciens. Pour l’analyse, ils nécessitent des lecteurs-incubateurs d’antibiogrammes, un matériel très coûteux. Le résultat du laboratoire permet au clinicien de choisir les molécules adaptées, efficaces et évitant le développement de bactéries résistantes. MSF a mis en place des laboratoires de bactériologie dans cinq pays à ressources limitées et a constaté la difficulté d’identifier l’antibiorésistance.

Utiliser l’IA comme solution alternative

Sur ce constat, Amin Madoui, chercheur du CEA au laboratoire Génomique métabolique du Genoscope à Évry a proposé une solution d’application mobile : « Il fallait créer une application gratuite, facile d’utilisation, et développer de nouveaux algorithmes pour traiter efficacement l’image d’un antibiogramme sur un smartphone ». En 2018, la fondation lance un projet collaboratif avec le laboratoire Génomique métabolique du Genoscope, le laboratoire de mathématiques et modélisation d’Évry, le service de bactériologie de l’hôpital Henri-Mondor (AP-HP) et MSF. 
L’objectif consiste à développer un outil en Open source, destiné aux professionnels de santé à l’échelle planétaire, capable de réaliser l’analyse et l’interprétation des antibiogrammes. L’application fonctionne sans connexion Internet, prend des photos de l’antibiogramme et guide l’utilisateur durant l’analyse. L’interface de l’application permet de vérifier et de corriger les mesures automatiques.

Elle combine des algorithmes originaux en utilisant le machine learning et le traitement d’images. Ce système expert a été mis à disposition par la société i2a. Il valide la cohérence des données et fournit des résultats interprétés. La fondation annonce une procédure de mesure entièrement automatique avec un niveau de fiabilité de 98 %, comparé à celui de la mesure manuelle aujourd’hui la plus sûre.

Évaluation en cours

L’évaluation des performances cliniques de cette application est en cours dans trois pays différents afin de la déployer dans les laboratoires de MSF d’ici à la fin 2021. À quelques mois de la fin des évaluations et du début de la phase de déploiement, la fondation « appelle tous les partenaires impliqués dans la lutte contre l’antibiorésistance à collaborer afin de mettre à disposition cette application au plus grand nombre de laboratoires dans les pays à ressources limitées ».