Un outil nouvellement développé qui exploite la vision par ordinateur et l'intelligence artificielle (IA) peut aider les cliniciens à évaluer rapidement les placentas à la naissance, améliorant potentiellement les soins néonatals et maternels, selon de nouvelles recherches menées par des scientifiques de Northwestern Medicine et de Penn State.
L'étude, publiée le 13 décembre dans l'édition imprimée de la revue Motifs et présenté sur la couverture du journal, décrit un programme informatique nommé PlacentaVision capable d'analyser une simple photographie du placenta pour détecter les anomalies associées à l'infection et à la septicémie néonatale, une maladie potentiellement mortelle qui affecte des millions de nouveau-nés dans le monde.
Le placenta est l’un des spécimens les plus courants que nous voyons en laboratoire. Lorsque l’unité de soins intensifs néonatals traite un enfant malade, même quelques minutes peuvent faire une différence dans la prise de décision médicale. Avec un diagnostic à partir de ces photographies, nous pouvons avoir une réponse quelques jours plus tôt que nous ne le ferions dans le cadre de notre processus normal. »
M. Jeffery Goldstein, co-auteur d'étude, directeur de pathologie périnatale et professeur agrégé de pathologie à l'École de Médecine Feinberg de l'Université Northwestern
Northwestern a fourni le plus grand ensemble d’images pour l’étude et Goldstein a dirigé le développement et le dépannage des algorithmes.
Alison D. Gernand, chercheuse principale contact du projet, a conçu l'idée originale de cet outil à travers son travail en santé mondiale, en particulier avec les grossesses où les femmes accouchent à domicile en raison du manque de ressources de santé.
« Rejeter le placenta sans examen est un problème courant mais souvent négligé », a déclaré Gernand, professeur agrégé au département des sciences nutritionnelles du Penn State College of Health and Human Development (HHD). « C'est une occasion manquée d'identifier les préoccupations et de fournir une intervention précoce susceptible de réduire les complications et d'améliorer les résultats pour la mère et le bébé. »
Pourquoi un examen précoce du placenta est important
Le placenta joue un rôle vital dans la santé de la femme enceinte et du bébé pendant la grossesse, mais il n'est souvent pas examiné de manière approfondie à la naissance, en particulier dans les régions aux ressources médicales limitées.
« Cette recherche pourrait sauver des vies et améliorer les résultats en matière de santé », a déclaré Yimu Pan, doctorant dans le programme d'informatique du Collège des sciences et technologies de l'information (IST) et auteur principal de l'étude. « Cela pourrait rendre l'examen placentaire plus accessible, bénéficiant ainsi à la recherche et aux soins pour les grossesses futures, en particulier pour les mères et les bébés présentant un risque plus élevé de complications. »
L'identification précoce d'une infection placentaire grâce à des outils tels que PlacentaVision pourrait permettre aux cliniciens de prendre des mesures rapides, telles que l'administration d'antibiotiques à la mère ou au bébé et la surveillance étroite du nouveau-né à la recherche de signes d'infection, ont indiqué les scientifiques.
PlacentaVision est destiné à être utilisé dans un large éventail de données démographiques médicales, selon les chercheurs.
« Dans les zones à faibles ressources – là où les hôpitaux ne disposent pas de laboratoires ou de spécialistes de pathologie – cet outil pourrait aider les médecins à détecter rapidement des problèmes tels que les infections du placenta », a déclaré Pan. « Dans les hôpitaux bien équipés, l'outil pourrait éventuellement aider les médecins à déterminer quels placentas nécessitent un examen plus approfondi et détaillé, rendant ainsi le processus plus efficace et garantissant que les cas les plus importants soient prioritaires. »
« Avant qu'un tel outil puisse être déployé à l'échelle mondiale, les principaux obstacles techniques auxquels nous étions confrontés étaient de rendre le modèle suffisamment flexible pour gérer divers diagnostics liés au placenta et de garantir que l'outil puisse être suffisamment robuste pour gérer diverses conditions d'accouchement, y compris les variations d'éclairage. conditions, qualité d'imagerie et paramètres cliniques », a déclaré James Z. Wang, professeur distingué au College of IST de Penn State et l'un des principaux chercheurs de l'étude. « Notre outil d'IA doit maintenir sa précision même lorsque de nombreuses images d'entraînement proviennent d'un hôpital urbain bien équipé. Il était essentiel de garantir que PlacentaVision puisse gérer un large éventail de conditions du monde réel.
Comment l'outil a appris à analyser des images de placentas
Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage contrastif multimodal, une méthode d'IA pour aligner et comprendre les relations entre différents types de données – ; dans ce cas, visuel (images) et textuel (rapports pathologiques) – ; pour enseigner à un programme informatique comment analyser des images de placentas. Ils ont rassemblé un ensemble de données vaste et diversifié d’images placentaires et de rapports pathologiques sur une période de 12 ans, ont étudié le lien entre ces images et les résultats en matière 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 a été PlacentaCLIP+, un modèle d'apprentissage automatique robuste capable d'analyser des photos de placentas pour détecter les risques pour la santé avec une grande précision. Il a été validé à l’échelle nationale pour confirmer des performances constantes dans toutes les populations.
Selon les chercheurs, PlacentaVision est conçu pour être facile à utiliser, fonctionnant potentiellement via une application pour smartphone ou intégré dans un logiciel de dossier médical afin que les médecins puissent obtenir des réponses rapides après l'accouchement.
Prochaine étape : une application conviviale pour le personnel médical
« Nos prochaines étapes comprennent le développement d'une application mobile conviviale qui peut être utilisée par des professionnels de la santé – avec une formation minimale – dans des cliniques ou des hôpitaux disposant de faibles ressources », a déclaré Pan. « L'application conviviale permettrait aux médecins et aux infirmières de photographier les placentas, d'obtenir un retour d'information immédiat et d'améliorer les soins. »
Les chercheurs prévoient de rendre l’outil encore plus intelligent en incluant davantage de types de caractéristiques placentaires et en ajoutant des données cliniques pour améliorer les prédictions tout en contribuant à la recherche sur la santé à long terme. Ils testeront également l’outil dans différents hôpitaux pour s’assurer qu’il fonctionne dans divers contextes.
« Cet outil a le potentiel de transformer la manière dont les placentas sont examinés après la naissance, en particulier dans les régions du monde où ces examens sont rarement effectués », a déclaré Gernand. « Cette innovation promet une plus grande accessibilité dans les contextes à ressources faibles et élevées. Avec des améliorations supplémentaires, elle a le potentiel de transformer les soins néonatals et maternels en permettant des interventions précoces et personnalisées qui évitent des problèmes de santé graves et améliorent la vie des mères et des nourrissons dans le monde entier. « .
Cette recherche a été financée par l’Institut national d’imagerie biomédicale et de bio-ingénierie des National Institutes of Health (subvention R01EB030130). L’équipe a utilisé les ressources de calcul intensif du programme Advanced Cyberinfrastructure Coordination Ecosystem: Services & Support (ACCESS), financé par la National Science Foundation.
