Le projet CAD LUS4TB, financé par l'EDCTP3, rassemble des partenaires en Afrique et en Europe pour améliorer le diagnostic de la tuberculose grâce à l'échographie pulmonaire assistée par intelligence artificielle (IA) au Bénin, au Mali et en Afrique du Sud.
La tuberculose (TB) est une infection bactérienne évitable et traitée qui touche principalement les poumons. Elle provoque encore environ 1,3 million de décès par an et reste la deuxième cause de mortalité en Afrique subsaharienne. De nombreuses personnes atteintes de la maladie ne présentent aucun symptôme, ce qui rend le dépistage précoce difficile. Dans les soins de santé primaires, l'absence d'outils de diagnostic appropriés, comme les radiographies thoraciques et les tests moléculaires, entraîne des diagnostics manqués ou tardifs. Il existe donc un besoin important d'outils accessibles, abordables et évolutifs pour faciliter le diagnostic et la prise en charge de la tuberculose.
Le projet s'appuie sur un nouvel algorithme d'intelligence artificielle permettant d'interpréter les images échographiques portables via un smartphone. Il permettra ainsi aux professionnels de santé d'écarter rapidement la tuberculose et d'orienter la prise en charge des patients. Avec 3 000 patients adultes au Bénin, au Mali et en Afrique du Sud, le projet CAD LUS4TB évaluera cette technologie dans le cadre des soins primaires, en générant des données adaptées à la population afin de les intégrer à la politique de santé.
Financé par Global Health EDCTP3, le consortium comprend l'université de Stellenbosch en Afrique du Sud (SU), le Laboratoire pour les technologies intelligentes en matière de santé mondiale et d'aide humanitaire (LiGHT) de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL), le Centre national d'enseignement de pneumologie et de tuberculose du Bénin (UAC), l'Université des sciences du Mali (USSTB), le Centre hospitalier universitaire vaudois (CHUV), l'Institut tropical et de santé publique (Swiss TPH), l'Institut de médecine tropicale d'Anvers (ITM), en Belgique, la Fondation pour des diagnostics innovants (FIND), en Suisse, ainsi que Butterfly Network, Inc. (NYSE : BFLY), aux États-Unis.
Évaluer les performances de l'échographie pulmonaire assistée par des experts et par l'IA pour le dépistage de la tuberculose dans différents contextes de soins primaires.
Développer et affiner des modèles d'analyse d'images adaptés à l'échographie pulmonaire et à l'utilisation d'appareils mobiles.
Évaluer les obstacles et les facteurs favorables à l'adoption de l'échographie pulmonaire assistée par l'IA dans les soins de santé courants, ainsi que son impact économique.
Soutenir les capacités de recherche et cliniques en mettant en œuvre des programmes de formation à l'échographie au point d'intervention et des ateliers sur l'intelligence artificielle.
