L'échographie pulmonaire basée sur l'IA surpasse les experts humains dans le diagnostic de la tuberculose

L'échographie pulmonaire basée sur l'IA surpasse les experts humains dans le diagnostic de la tuberculose

Une étude historique présentée aujourd'hui à l'ESCMID Global 2025 a montré qu'une échographie pulmonaire basée sur l'IA surpasse de 9 % les experts en matière de diagnostic de la tuberculose pulmonaire (TB).

La suite Ultr-AI analyse les images provenant d'appareils à ultrasons portables connectés à un smartphone, offrant ainsi une alternative sans crachats, rapide et évolutive à la détection de la tuberculose. Les résultats dépassent les critères de référence de l’Organisation mondiale de la santé (OMS) pour le diagnostic de la tuberculose pulmonaire et constituent une opportunité importante pour un triage accessible et efficace de la tuberculose.

Malgré les précédentes baisses mondiales, les taux de tuberculose ont augmenté de 4,6 % entre 2020 et 2023.2 et constituent un élément essentiel de la stratégie de l’OMS pour mettre fin à la tuberculose. Cependant, dans de nombreux pays très touchés, ils souffrent considérablement du coût élevé des appareils de radiographie pulmonaire et du manque de radiologues qualifiés.

Ces défis mettent en évidence le besoin urgent d’outils de diagnostic plus accessibles. La suite Ultr-AI utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour interpréter l'échographie pulmonaire en temps réel, rendant l'outil plus accessible pour le triage de la tuberculose, en particulier pour les agents de santé peu formés dans les zones rurales. En réduisant la dépendance de l'opérateur et en standardisant le test, cette technologie peut aider à diagnostiquer les patients plus rapidement et plus efficacement. "

Dr Véronique Suttels,Auteur principal de l’étude

La suite Ultr-AI comprend trois modèles d'apprentissage profond : Ultr-ai prédit la tuberculose directement à partir d'images échographiques pulmonaires ; Ultrisch (Sign) capture les modèles échographiques qui sont interprétés par des experts humains ; et Ultr-AI (MAX) utilise le score de risque le plus élevé des deux modèles pour optimiser la précision.

L'étude a été menée dans un centre urbain tertiaire du Bénin, en Afrique de l'Ouest. Après exclusions, 504 patients ont été inclus, dont 192 (38 %) avaient confirmé une tuberculose pulmonaire. Dans la population étudiée, 15 % étaient séropositifs et 13 % avaient des antécédents de tuberculose. Un protocole standardisé d'analyse de lames d'échographie pulmonaire en 14 points a été réalisé, des experts humains interprétant les images sur la base des résultats typiques de l'échographie pulmonaire. Un seul test moléculaire des crachats (MTB Xpert Ultra) a servi de standard de référence.

Ultr-AI (max) a démontré une sensibilité de 93 % et une spécificité de 81 % (AUROC 0,93, IC à 95 % 0,92-0,95), dépassant les seuils cibles de l'OMS de 90 % de sensibilité et de 70 % de spécificité pour les tests de triage de la tuberculose sans crachats.

"Notre modèle reconnaît clairement les résultats de l'échographie pulmonaire reconnue par l'homme, qui capturent des consolidations importantes et des changements interstitiels similaires - une approche d'apprentissage profond de bout en bout capture des caractéristiques encore plus subtiles au-delà de l'œil humain", a déclaré le Dr Suttels. « Nous espérons que cela aidera à identifier les premiers signes pathologiques tels que les petites lésions pleurales inférieures au centimètre qui sont courantes dans la tuberculose. »

"L'un des principaux avantages de nos modèles d'IA est le délai d'exécution immédiat une fois qu'ils sont intégrés dans une application", a ajouté le Dr Suttels. « Cela permet à l'échographie pulmonaire d'agir comme un véritable test au point d'intervention avec de bonnes performances diagnostiques au triage, fournissant des résultats immédiats tout en impliquant le patient avec l'agent de santé. Un diagnostic plus rapide pourrait également améliorer le lien avec les soins et réduire le risque de perte de suivi des patients.

Sources :