Une application capable de diagnostiquer l’antibio-résistance : ASTapp !

Des chercheurs de l’Université d’Évry et la Fondation Médecins Sans Frontières (MSF) créent une application mobile capable de diagnostiquer la résistance aux antibiotiques grâce à l’intelligence artificielle.

La résistance aux antibiotiques (RAB), un enjeu majeur de santé publique mondiale. Selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), elle devrait devenir la première cause de mortalité dans le monde d’ici 2050.

Des chercheurs de l’Université d’Évry, en partenariat avec la Fondation Médecin Sans Frontières, ont reçu une bourse de Google dans le cadre de l’appel à projets « AI Global Impact Challenge », qui récompense vingt projets dans le monde fondés sur l’intelligence artificielle les plus bénéfiques à la société.

L’équipe a créé un prototype d’application capable de diagnostiquer l’antibio-résistance : ASTapp !

Une histoire très évryenne

Christophe Ambroise, Professeur à l’Université d’Évry et responsable de l’équipe Statistique et Génome au laboratoire « LaMME »

Le Laboratoire de Mathématiques et Modélisation d’Évry a pris en charge le développement des algorithmes d’intelligence artificielle pour l’analyse d’image et le diagnostic.

Être lauréat Google impact Challenge nous donne les moyens financiers (1.3 M euros sur 3 ans pour MSF) d’améliorer et de pérenniser l’application. C’est une reconnaissance des compétences évryennes en terme d’Intelligence Artificielle (IA) appliquée dans le domaine de la santé.

 

C’est l’histoire d’une belle collaboration évryenne,  Amin Madoui chercheur au CEA à Évry est venu me voir en 2017 avec Guillhem Royer pour me parler d’une idée qu’il avait eu en échangeant avec le Dr Nada Malou, référente microbiologie à MSF. Grâce au financement de la Fondation MSF, j'ai accueilli Marco Pascucci en post-doctorat et après une année et demi de travail, l’équipe a décidé de se lancer dans le google impact challenge pour pérenniser le travail.

L’un des problèmes majeurs à l’origine de cette résistance est la difficulté à l’identifier.

Dans la majorité des cas, les résultats des antibiogrammes rendus aux cliniciens ne reflètent pas correctement la sensibilité ou la résistance aux antibiotiques des patients. Cela mène à l’utilisation d’antibiotiques à large spectre et à la mise en place de traitements inadaptés au profil de sensibilité et de résistance spécifique de chaque patient.

L’application utilise le traitement de l’image et l’intelligence artificielle pour faciliter l’interprétation des tests qui mesurent la résistance aux antibiotiques. Elle est pour l’instant disponible hors ligne et permettra au personnel de MSF ainsi qu’à d’autres professionnels de santé, non spécialisés en RAB d’analyser les images d’antibiogrammes à l’aide d’un smartphone ou d’une tablette, et de l’orienter vers le traitement le plus adapté à chaque patient.

L’application pourrait également être utilisée pour récolter des données sur la RAB et renforcer sa surveillance et son suivi à l’échelle mondiale ; des objectifs qui s’alignent avec ceux du Système de surveillance mondiale de la résistance antimicrobienne (GLASS) de l’Organisation Mondiale de la Santé.

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