Un algorithme d'apprentissage automatique développé par les scientifiques de Cambridge a pu s'identifier correctement dans 97 cas sur 100, que ce soit ou non une maladie cœliaque en fonction de sa biopsie, ont montré de nouvelles recherches.
L'outil d'IA, qui a été formé sur près de 3 400 biopsies numérisées de quatre hôpitaux du NHS, pourrait accélérer le diagnostic de l'état et éliminer la pression des ressources de santé étirées, ainsi que l'amélioration du diagnostic dans les pays en développement, où les pénuries de pathologistes sont graves.
Les outils numériques qui peuvent accélérer ou même automatiser l'analyse des tests de diagnostic commencent à montrer une promesse réelle pour réduire les demandes des pathologistes. Une grande partie de ce travail s'est concentrée sur la détection du cancer, mais les chercheurs commencent à examiner les opportunités de diagnostic d'autres types de maladies.
Une condition examinée par les scientifiques de l'Université de Cambridge est la maladie cœliaque, une maladie auto-immune tolérée par la consommation de gluten. Il provoque des symptômes qui incluent des crampes d'estomac, de la diarrhée, des éruptions cutanées, une perte de poids, une fatigue et une anémie. Parce que les symptômes varient tellement entre les individus, les patients ont souvent du mal à recevoir un diagnostic précis.
L'étalon-or pour diagnostiquer la maladie cœliaque est via une biopsie du duodénum (une partie de l'intestin grêle). Les pathologistes analyseront ensuite l'échantillon au microscope ou sur un ordinateur pour rechercher des dommages aux villosités et de minuscules projections de cheveux qui tapissent l'intérieur de l'intestin grêle.
L'interprétation des biopsies, qui ont souvent des changements subtils, peuvent être subjectives. Les pathologistes utilisent un système de classification connu sous le nom d'échelle Marsh-Oberhuber pour juger de la gravité d'une affaire, allant de zéro (les villosités sont normales et le patient est peu susceptible d'avoir la maladie) à quatre (les villosités sont complètement aplaties).
Dans la recherche publiée aujourd'hui dans le New England Journal of Medicine AILes chercheurs de Cambridge ont développé un algorithme d'apprentissage automatique pour classer les données d'image de biopsie. L'algorithme a été formé et testé sur un ensemble de données diversifié à grande échelle composé de plus de 4 000 images obtenues de cinq hôpitaux différents utilisant cinq scanners différents de quatre sociétés différentes.
La maladie cœliaque affecte jusqu'à une personne sur 100 et peut provoquer une maladie grave, mais obtenir un diagnostic n'est pas simple. Il peut prendre de nombreuses années pour recevoir un diagnostic précis, et à un moment de pressions intenses sur les systèmes de santé, ces retards devraient se poursuivre. L'IA a le potentiel d'accélérer ce processus, permettant aux patients de recevoir un diagnostic plus rapidement, tout en supprimant les listes d'attente du NHS. «
Elizabeth Soilleux, auteur principal, professeur, Département de pathologie et Churchill College, Université de Cambridge
L'équipe a testé son algorithme sur un ensemble de données indépendant de près de 650 images d'une source auparavant invisible. Sur la base des comparaisons avec les diagnostics des pathologistes d'origine, les chercheurs ont montré que le modèle était correct dans son diagnostic dans plus de 97 cas sur 100.
Le modèle avait une sensibilité de plus de 95% – ce qui signifie qu'il a correctement identifié plus de 95 cas sur 100 personnes atteintes d'une maladie cœliaque. Il avait également une spécificité de près de 98% – ce qui signifie qu'il a correctement identifié dans près de 98 cas sur 100 personnes qui n'avaient pas de maladie cœliaque.
Des recherches antérieures de l'équipe ont montré que même les pathologistes peuvent être en désaccord sur les diagnostics. Lorsqu'on a montré une série de 100 diapositives et a demandé à diagnostiquer si un patient avait une maladie cœliaque, n'avait pas la maladie ou si le diagnostic était indéterminé, l'équipe a montré qu'il y avait un désaccord dans plus d'un cas sur cinq.
Cette fois-ci, les chercheurs ont demandé à quatre pathologistes d'examiner 30 diapositives et ont constaté qu'un pathologiste était aussi susceptible d'être d'accord avec le modèle d'IA qu'avec un deuxième pathologiste.
Le Dr Florian Jaeckle, également du Département de pathologie, et un chercheur à Hughes Hall, Cambridge, a déclaré: « C'est la première fois que l'IA est démontrée pour diagnostiquer aussi précisément qu'un pathologiste expérimenté, si un individu dispose ou non. Parce que nous l'avons formé sur les ensembles de données générés dans un certain nombre de conditions différentes, nous savons que cela devait travailler dans un large éventail de paramètres, lorsque les bioples sont procédés et imposités.
« Il s'agit d'une étape importante pour accélérer les diagnostics et libérer le temps des pathologistes pour se concentrer sur des cas plus complexes ou urgents. Notre prochaine étape consiste à tester l'algorithme dans un échantillon clinique beaucoup plus important, en nous mettant en position de partager cet appareil avec le régulateur, nous rapprochant de cet outil utilisé dans le NHS. »
Les chercheurs ont travaillé avec des groupes de patients, notamment par le biais de Caliac UK, pour partager leur approche et discuter avec eux de leur réceptivité à la technologie comme celle-ci utilisée.
« Lorsque nous parlons aux patients, ils sont généralement très réceptifs à l'utilisation de l'IA pour diagnostiquer la maladie cœliaque », a ajouté le Dr Jaeckle. « Cela reflète sans aucun doute en partie leurs expériences des difficultés et des retards dans la réception d'un diagnostic.
« Un problème qui se pose fréquemment avec les patients et les cliniciens est la question de« l'explication »- être capable de comprendre et d'expliquer comment l'IA atteint son diagnostic. Il est important pour nous en tant que chercheurs et pour que les régulateurs ne portent pas sur cet esprit si nous voulons nous assurer qu'il existe une confiance publique dans les applications de l'IA en médecine. »
Le professeur Soilleux est hématopathologiste consultant au Cambridge University Hospitals NHS Foundation Trust. Avec le Dr Jaeckle, elle a créé une entreprise de spin-out, Lyzeum Ltd, pour commercialiser l'algorithme.
La recherche a été financée par CELIAC UK, Innovate UK, le Cambridge Center for Data-Arived Discovery et le National Institute for Health and Care Research.
Keira Shepherd, responsable de la recherche chez CELIAC UK, a déclaré: « Pendant le processus de diagnostic, il est essentiel que les patients maintiennent le gluten dans leur alimentation pour s'assurer que le diagnostic est précis. Mais cela peut provoquer des symptômes inconfortables. C'est pourquoi il est vraiment important qu'ils soient capables de recevoir un diagnostic précis le plus rapidement possible.
« Cette recherche démontre un moyen potentiel d'accélérer une partie du parcours de diagnostic. Chez CELIAC UK, nous sommes fiers d'avoir financé les premiers stades de ce travail, qui se concentraient initialement sur la formation d'un système pour différencier les biopsies de contrôle sain et les biopsies de patients atteints de maladie cœliaque. Nous espérons qu'un jour, cette technologie sera utilisée pour aider les patients à recevoir un diagnostic rapide et précis. »
« Tout ce qui rend le système plus rapide doit être une bonne chose » – Liz Cox, 80
Liz Cox, 80 ans, avait des symptômes, notamment l'anémie et les douleurs à l'estomac depuis près de 30 ans lorsqu'une question d'un ami – « Perdez-vous toujours du poids? » – lui a fait réaliser qu'elle devrait demander de l'aide.
Née à Tottenham, au nord de Londres, vers la fin de la Seconde Guerre mondiale, Liz a déménagé, passant une partie de sa vie à Singapour après s'être mariée avant de s'installer pour vivre à Linton, juste à l'extérieur de Cambridge. Elle avait passé la majeure partie de sa vie à travailler dans des bibliothèques et a pris un «travail de retraite» travaillant dans la bibliothèque communautaire de Linton.
Liz a commencé avec de graves douleurs à l'estomac dans la trentaine, après avoir eu ses trois enfants.
« Mon médecin a effectué divers tests, mais la maladie cœliaque n'était pas très connue à l'époque, donc je n'ai pas été testé pour ça. J'étais assez fatigué, mais je me suis juste poursuivi parce que vous devez quand vous avez trois enfants et un mari, n'est-ce pas? »
Liz a essayé de ne pas laisser son état se gêner, en s'assurant qu'elle trouvait du temps pour les activités qu'elle aimait, comme le ski et la danse, et ce n'est qu'à sa fin des années 50, invitée à la question de son amie, qu'elle est retournée chez le médecin.
Cette fois, son médecin généraliste à Linton a fait un test sanguin, qui suggérait une maladie cœliaque avancée. Une biopsie à l'hôpital d'Addenbrooke l'a confirmé – mais a également trouvé des cellules précancéreuses.
« J'avais l'habitude de voir le Dr Jeremy Woodward, mon consultant, chaque année pour une endoscopie. N'avait pas de chance! » dit-elle. Après environ 10 ans, elle a été réductrice du cancer et libérée.
Depuis son diagnostic, Liz a suivi un régime strict et sans gluten, qui a eu un effet presque immédiatement. Elle n'est pas tentée d'avoir même la plus petite quantité de gluten maintenant.
« Certaines personnes disent: » Ayez un peu « , mais non, c'est une alimentation stricte, parce que vous ne savez pas ce que cela fait à l'intérieur. C'est juste l'esprit sur la matière, n'est-ce pas? Vous ne pouvez pas l'avoir, fin de l'histoire. »
Elle a rejoint un groupe de soutien cœliaque au Royaume-Uni à Bury St Edmunds, ce qui l'a aidée à rencontrer d'autres comme elle, à partager des conseils et à trouver de bons endroits pour manger qui ont fait des options sans gluten. Elle a été personne à devenir secrétaire, son mari acceptant de devenir secrétaire des membres – ils le font maintenant depuis 20 ans.
C'est grâce à ce groupe que Liz a rencontré le professeur Elizabeth Soilleux de l'Université de Cambridge.
« Elizabeth est venue à notre réunion pour parler de ses recherches. C'était assez amusant parce qu'elle nous a montré des photos de biopsies et a dit que nous pourrions deviner les cœliaques et lesquels ne l'étaient pas? Ce n'était pas facile. »
Liz est impressionné par l'utilisation de l'IA pour diagnostiquer la maladie cœliaque. Sa référence pour une endoscopie et le diagnostic ultérieur se sont produites relativement rapidement. Tout le monde n'a pas aussi chanceux.
«Vous entendez des histoires d'autres personnes, et ils ont attendu longtemps. Ils vont souvent chez le médecin, avec divers symptômes étranges, et peut-être que les médecins ne les testent pas toujours pour cela.
« Tout ce qui rend le système plus rapide doit être une bonne chose, car une fois que vous avez été diagnostiqué et que vous savez que vous ne pouvez pas avoir de gluten, alors vous savez quoi faire, et vous vous sentez tellement mieux. »
