Les scientifiques des laboratoires ARUP ont développé un outil d'intelligence artificielle (IA) qui détecte les parasites intestinaux dans les échantillons de selles plus rapidement et plus précisément que les méthodes traditionnelles, transformant potentiellement la façon dont les laboratoires diagnostiquent les infections parasitaires à travers le monde.
L'identification des parasites au microscope a longtemps été une tâche minutieuse nécessitant des experts hautement qualifiés pour parcourir manuellement chaque échantillon à la recherche de kystes, d'œufs ou de larves révélateurs. Aujourd'hui, un modèle d'apprentissage profond, connu sous le nom de réseau de neurones convolutifs (CNN), réalise ce travail avec un haut degré de précision, selon une étude publiée mardi dans le Journal de microbiologie clinique.
Les chercheurs ont démontré que le système d’IA peut détecter les parasites dans les selles humides avec une plus grande sensibilité que les observateurs humains, même ceux ayant des années d’expérience dans la recherche de ces signes.
Il s’agit d’un effort révolutionnaire et ce que nous avons accompli est remarquable. Nos études de validation ont expliqué que l'algorithme d'IA a une meilleure sensibilité clinique, améliorant ainsi la probabilité qu'un parasite pathogène puisse être détecté. »
Blaine Mathison, auteur principal, directeur technique de l'ARUP de parasitologie et maître de conférences adjoint, département de pathologie de l'Université de l'Utah
Laboratoire de référence national de premier plan, ARUP est une entreprise indépendante à but non lucratif de l'Université de l'Utah et du département de pathologie de l'École de médecine, où Mathison est instructeur adjoint.
Entraîner l'IA sur des milliers d'échantillons
Pour construire et tester le système, ARUP et son partenaire, une entreprise technologique de l'Utah appelée Techcyte, ont formé l'IA à l'aide de plus de 4 000 échantillons positifs aux parasites collectés dans des laboratoires aux États-Unis, en Europe, en Afrique et en Asie. Ces échantillons représentaient 27 classes de parasites, dont des espèces rares, telles que Schistosoma japonicum et Paracapillaria philippinensis des Philippines, et Schistosoma mansoni d'Afrique.
« Il s'agissait d'une étude vraiment solide si l'on considère le nombre d'organismes et d'échantillons positifs utilisés pour valider l'algorithme d'IA », a déclaré Mathison.
Après analyse des divergences, la concordance positive entre l’IA et l’examen manuel était de 98,6 %. L'outil a également détecté 169 organismes supplémentaires qui avaient été manqués lors des précédentes revues manuelles.
« Nous identifions plus d'organismes que nous ne le ferions sans l'IA, ce qui améliore le diagnostic et le traitement des patients affectés », a déclaré Adam Barker, directeur des opérations de l'ARUP.
En outre, une étude sur les limites de détection a révélé que l’IA détectait systématiquement plus de parasites que les technologues, même lorsque les échantillons étaient fortement dilués, ce qui suggère que le système peut détecter les infections à des stades précoces ou lorsque les niveaux de parasites sont faibles.
De l'innovation à la mise en œuvre
ARUP est un pionnier dans l’utilisation de l’IA en parasitologie clinique depuis des années. En 2019, il est devenu le premier laboratoire au monde à appliquer l’IA à la partie trichrome du test des ovules et des parasites. En mars 2025, il a étendu cette capacité pour inclure l’analyse en milieu humide, devenant ainsi le premier laboratoire à utiliser l’IA pour l’ensemble du processus de test.
Ce moment s'est avéré propice : en août, l'ARUP a reçu un nombre record de spécimens pour des tests parasitaires. L’efficacité acquise grâce à l’IA a permis au laboratoire de répondre à la demande sans compromettre la qualité.
« Un algorithme d'IA est aussi efficace que le personnel qui saisit les données », a déclaré Barker. « Nous disposons d'un personnel phénoménal qui a utilisé ses connaissances et ses compétences approfondies pour créer une solution d'IA exceptionnelle qui profite non seulement au laboratoire, mais également aux patients. »
ARUP et Techcyte prévoient de continuer à étendre le rôle de l'IA dans les tests de diagnostic. Au-delà de la parasitologie, l’ARUP a déjà mis en œuvre l’IA pour faciliter les tests Pap et développe d’autres outils pour rationaliser les opérations de laboratoire et améliorer la précision du diagnostic.
