
Cet outil d’intelligence artificielle (IA) qui analyse les placentas à la naissance permet une détection plus rapide des problèmes néonatals et maternels. Le modèle mis au point par une équipe de bioingénieurs de l’Université Northwestern (Chicago), présenté dans la revue Patterns pourrait constituer une précieuse option de détection pour les médecins dans les zones à faibles ressources sans laboratoire de pathologie.
L’outil exploite la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle (IA) pour une première analyse des placentas à la naissance permet une première identification de problèmes de santé chez les mères et leurs bébés leur permettrait d’être orientés si besoin vers d’autres diagnostics et de recevoir plus rapidement un traitement.
L’auteur principal, le Dr Jeffery Goldstein, directeur du service de pathologie périnatale et professeur de pathologie à la Feinberg School of Medicine de l’Université Northwestern rappelle que « le placenta fait fréquemment l’objet d’analyse de laboratoire. Or, lorsque l’unité de soins intensifs néonatals (USIN) traite un nourrisson malade, quelques minutes peuvent faire une différence dans la prise de décision médicale. Grâce à un diagnostic établi à partir de ces photographies, il devient possible d’obtenir un premier diagnostic quasiment en temps réel- ce qui en pratique clinique permet de gagner plusieurs jours vs le processus actuel standard ».
L’étude décrit ce modèle informatique appelé PlacentaVision capable d’analyser une simple photographie du placenta et, à partir de là, détecter des anomalies associées à une septicémie néonatale, une infection mortelle qui touche des millions de nouveau-nés dans le monde. L’idée est issue de cas de grossesses où les femmes accouchent à domicile par manque d’accès aux soins de santé. Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage contrastif multimodal, une méthode d’IA permettant d’aligner et de comprendre la relation entre différents types de données et dans ce cas, des données visuelles (images) et textuelles (rapports pathologiques) pour apprendre à l’outil informatique comment analyser des images de placentas. Le modèle a ensuite été nourri avec un vaste ensemble de données diversifiées d’images placentaires et de rapports pathologiques couvrant une période de 12 ans. Différentes stratégies de modification d’images ont ensuite été développées pour simuler les conditions très diverses de prise d’images.
Pourquoi il ne faut pas jeter le placenta sans l’examiner : c’est une occasion manquée d’identifier les problèmes et d’apporter une intervention précoce qui permet de réduire les complications et d’améliorer les résultats pour la mère et le bébé.
Le placenta joue un rôle essentiel dans la santé de la femme enceinte et du bébé pendant la grossesse,
mais, en général il n’est pas examiné en profondeur à la naissance.
C’est une nouvelle étape en santé maternelle et infantile, que l’IA permet ici de franchir, avec cet outils PlacentaVision. En particulier pour les régions du monde à faibles ressources, dans lesquels les hôpitaux ne disposent pas de laboratoires de pathologie ou de spécialistes. Mais même dans les hôpitaux mieux équipés, l’outil peut permettre de détecter plus vite quels placentas nécessitent un examen plus approfondi.
Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage contrastif intermodal, une méthode d’IA permettant d’aligner et de comprendre la relation entre différents types de données – dans ce cas, visuelles (images) et textuelles (rapports pathologiques) – pour apprendre à un programme informatique comment analyser des images de placentas. Ils ont rassemblé un vaste ensemble de données diversifiées d’images placentaires et de rapports pathologiques couvrant une période de 12 ans, ont étudié la relation entre ces images et les résultats de santé et ont construit un modèle capable de faire des prédictions basées sur de nouvelles images. L’équipe a également développé diverses stratégies de modification d’images pour simuler différentes conditions de prise de photos afin que la résilience du modèle puisse être évaluée correctement.
Le résultat, PlacentaVision, est facile à utiliser, fonctionnant via une application pour smartphone ou intégrable dans un logiciel de dossier médical afin que les médecins puissent obtenir des réponses rapides après l’accouchement.
Source: Patterns 13 Dec, 2024 DOI : 10.1016/j.patter.2024.101097 Cross-modal contrastive learning for unified placenta analysis using photographs
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