Les thromboses pourraient à l’avenir être diagnostiquées par une intelligence artificielle

Une étude récente a révélé des résultats encourageants quant a l’efficacité de l’intelligence artificielle (IA) pour détecter des cas de thromboses veineuses profondes.

C’est ce que révèle une étude de l’Université d’Oxford : un algorithme est en cours de développement dans le but d’aider les médecins à détecter les thromboses veineuses profondes. Celles-ci consistent en la formation de caillots de sang dans une veine de gros diamètre. En général, ces thromboses viennent se loger principalement dans les jambes, les bras ou l’abdomen et peuvent avoir des conséquences graves, allant parfois jusqu’au décès du malade.

Un algorithme spécialement entrainé

En partenariat avec la société ThinkSono, les chercheurs ont mis au point un algorithme d’apprentissage automatique basé sur l’intelligence artificielle capable d’analyser des échographies et de différencier celles d’un patient atteint d’une thrombose veineuse profonde et les autres, à partir d’une image de tissu sain repérée au préalable par l’algorithme.

À la suite des tests effectués, Nicola Curry, chercheur responsable de l’étude, a déclaré : « Traditionnellement, les diagnostics de TVP nécessitent une échographie spécialisée réalisée par un radiographe qualifié, et nous avons constaté que les données préliminaires utilisant l’algorithme d’IA couplé à un appareil à ultrasons portatif donnent des résultats prometteurs. »

L’utilité de l’IA dans ce contexte

Si l’intelligence artificielle est jugée intéressante pour la détection de thromboses, c’est tout d’abord d’un point de vue financier. En effet, ce système permettrait de faire économiser aux services de santé jusqu’à 150$ (environ 130€) pour chaque examen de ce type.

De plus, cette solution permettrait à n’importe quel médecin ou infirmier d’effectuer l’échographie et de poser un premier diagnostic grâce à l’interprétation de l’intelligence artificielle. Et l’algorithme va même plus loin que ça, comme le précise Christopher Deane, chercheur au Oxford Haemophilia et Thrombosis Center : « L’algorithme d’IA peut non seulement être entraîné à analyser des images échographiques pour discriminer la présence ou l’absence d’un caillot sanguin – il peut également diriger l’utilisateur à l’aide de la baguette à ultrasons vers les bons emplacements le long de la veine fémorale, de sorte que même un utilisateur non-spécialisé peut acquérir les bonnes images. »

Actuellement, il n’y a que les spécialistes qui peuvent poser un diagnostic. Mais cette innovation permettrait à ces derniers de se charger uniquement des patients atteints de thromboses veineuses profondes avérées et cela conduirait à une prise en charge plus rapides des malades. Jusqu’à maintenant, comme le temps d’attente des résultats peut être long, certains patients sont invités (parfois inutilement) à prendre des anticoagulants en guise de prévention, ce qui peut provoquer des effets secondaires.

Les résultats obtenus

Pour l’instant, les résultats sont encourageants. Cependant, il reste quelques points à améliorer. Cette étude s’est basée sur un nombre peu élevé de patients, ce qui empêche de tirer des conclusions globales.

De plus, même si le résultat d’un examen fait par l’IA est annoncé comme positif, il y a encore 20 à 30% de chances qu’il se révèle finalement négatif. Un deuxième examen s’impose donc parfois pour procéder à une vérification.

Se pose également la question de la responsabilité médicale : qui blâmer en cas d’erreur de diagnostic ?

Les chercheurs sont néanmoins confiants et les tests vont se poursuivre, cette fois-ci sur un panel plus étendu de patients afin d’obtenir des résultats plus probants.