Fondation Pierre Fabre

Fournir une application mobile pour un diagnostic inclusif des maladies cutanées pour les personnes vivant dans des régions isolées et/ou des milieux à faibles ressources

Principaux pays bénéficiaires :
Tunisie - Maroc

À propos du porteur

Artificial Intelligence for Health Development AI4HD

AI4HD est une société commerciale déterminée, dont l’objectif est de développer et de mettre en œuvre des outils basé sur l’IA pour des applications de santé en ligne et mobiles. Un de nos principaux projet est AIID (« Artificial Intelligence for Inclusive Diagnostics » - Intelligence Artificielle pour des Diagnostics Inclusifs), un outil basé sur l’intelligence artificielle pour un diagnostic inclusif des maladies cutanées pour les patients vivants dans des régions isolées et/ou des milieux à faibles ressources. Nous cherchons à avoir un impact sur les populations en améliorant l’accès aux soins de santé pour tous.

Secteur : Industriel : Start-ups, Entreprises, ...

Pays d'origine : Tunisie

Contacter le porteur

L'organisme compte :

3
Equivalents temps plein
5
Salariés
1
Bénévole
1
Prestataire

L'initiative en bref

Thématiques de santé ciblées

  • Soins de santé primaire
  • Maladies infectieuses
  • Dermatologie

Stade d'avancement :

  • Projet pilote

Zone où l'initiative est utilisée

  • Internationale (dans plusieurs pays)

Début de l'initiative

  • 01/01/2020

Financement

Source(s) de financement

  • Public (Subvention, Appel à projets/Appel d'offre,...)

Modèle(s) économique(s)

  • Revenus générés par les professionnels/ structures de santé
  • Subventions
  • Dons

A propos de l'initiative

Cette initiative constitue une réponse aux défis posés par les maladies cutanées comme les leishmanioses.

Les leishmanioses sont un groupe de maladies à transmission vectorielle causées par une série d'agents parasitaires du genre leishmania. Les leishmanioses cutanées constituent la forme la plus courante de la maladie. Elle provoque des lésions et des ulcères sur les parties exposées du corps, y compris le visage. Un patient peut présenter jusqu’à 200 lésions. Les cicatrices qui en résultent sont durables et entraînent un grave handicap ainsi que des obstacles sociaux.  Ces maladies sont également hautement morbides et mettent les systèmes de santé à rude épreuve. Selon l’OMS, des cas de LC ont été enregistrés dans plus de 98 pays, les régions les plus endémiques étant l’Asie centrale, les Amériques, l’Afrique du nord et le Moyen-Orient. La LC est largement répandue en Afrique subsaharienne, bien que dans certains pays, les données sont rares, voire inexistantes. De grandes épidémies se déclarent régulièrement dans les villes densément peuplées, les zones urbaines ou suburbaines en développement, les zones de conflits, les camps de réfugiés et lors des guerres et migrations à grande échelle (OMS). La LC et souvent mal diagnostiquée en l’absence de tests parasitologiques. Un diagnostic précis de la CL permet d’en réduire sa transmission en raccourcissant la période infectieuse des patients et en améliorant leur prise en charge. Le diagnostic différentiel étant l'une des tâches les plus compliquées en dermatologie, il est particulièrement utile de disposer d'un outil d'aide au diagnostic fiable et abordable, surtout dans les milieux à faibles ressources et dans les zones endémiques isolées.

AIID (« Artificial Intelligence for Inclusive Diagnostics » - Intelligence Artificielle pour des Diagnostics Inclusifs) est le premier outil basé sur l’IA conçu pour diagnostiquer la LC en utilisant simplement une photo. Cet outil sera déployé sous la forme d’une application mobile facile à utiliser dans les régions isolées. Un médecin ou un membre du personnel médical prend une photo de la lésion avec un smartphone et l'algorithme indique directement la probabilité qu'il s'agisse ou non de la LC. L’application fonctionne sans internet et se synchronise lorsqu’elle y est connectée.

Des approches semblables ont déjà été mises en œuvre pour détecter le cancer de la peau (Fujisawa et al., 2019; Yang et al., 2017; Shoieb et al., 2016) ou pour déterminer le type de maladie cutanée parmi de nombreuses infections grâce à un apprentissage approfondi multitâches (Liao et al., 2016; https://www.triage.com/). Il est à noter qu'aucun de ces projets ne prenait en compte la LC.

L'initiative a pour but de fournir des solutions basées sur l'intelligence artificielle (IA) afin d’apporter un outil d'aide au diagnostic des maladies cutanées. Pour ce projet pilote, les leishmanioses cutanées seront considérées comme la maladie cible. Notre objectif est de mettre en œuvre et de déployer une application mobile qui fournit aux médecins et au personnel médical, avec peu ou pas d'expertise en dermatologie, un outil d'aide à la décision fiable. Les LC, un groupe complexe de maladies, font parties des maladies tropicales les plus négligées, malgré leur forte endémicité et morbidité. Le manque d'experts et de personnels formés dans les zones endémiques, ajouté à l'absence de diagnostics abordables, constitue le principal obstacle à une gestion efficace des cas de LC dans les régions à faibles ressources. En particulier, le manque d'expertise en microscopie et d'équipement disponible entrave le diagnostic précis des cas de LC chroniques dans ces pays endémiques où plus des deux tiers des cas dans le monde sont signalés.

L'apport d'une solution numérique d'aide au diagnostic, facilement accessible sur un téléphone portable, transformera la réalité du contrôle des LC sur le terrain. AIID est bien plus qu'un outil de télémédecine, c'est un algorithme intelligent qui réduira le coût et augmentera la précision du diagnostic de la LC, ce qui permettra de prescrire un traitement plus précis. Il convient de rappeler qu’utiliser AIID permettra de minimiser le nombre de traitement de maladies n’étant pas la LC avec les molécules toxiques utilisées dans leurs traitements. Ces traitements coûtent chers et doivent généralement être suivis sur une très longue période. De plus, il permettra de réduire le taux infections fongiques ou microbiennes faussement diagnostiquées comme la LC, et donc de réduire les coûts des systèmes en évitant la prescription de médicaments non efficaces, coûteux et toxiques. Lorsque cela se produit, le patient reste infectieux, ce qui augmente donc le risque de transmission de la maladie dans les régions où certaines formes de la CL sont anthroponotiques. Un diagnostic précoce permettra également de réduire la morbidité de la maladie, car plus longtemps une lésion est laissée sans traitement, plus la peau sera endommagée et les cicatrices inesthétiques. Ces cicatrices sont à l'origine d'une stigmatisation sociale et d'obstacles socio-économiques pour ceux qui en souffrent, en particulier les femmes.

Avec la participation d'experts en dermatologie, nous pourrons également envisager de développer l'application pour d’autres maladies cutanées infectieuses ou non transmissibles qui seraient également négligées, présentant un diagnostic différentiel avec la LC et entre elles. Cela permettra d’élargir le champ d’application d’AIID et d’augmenter son impact dans les pays du Sud.

Champs d'application

Formation des professionnels de santé - Télémédecine (diagnostic et consultations à distance)

Public ciblé

  • Professionnels et structures de santé (hôpitaux, centres et postes de santé, réseaux de santé, ...)
  • Ensemble de la population

Objectifs de l'initiative

  • Diminution de la morbidité
  • Diminution de la souffrance
  • Amélioration de la prise en charge

Chiffres clés

0 Nombre de bénéficiaires depuis le début

Matériels utilisés

  • Smartphone
  • Tablette
  • Ordinateur

Technologies utilisées

  • Internet
  • Géolocalisation
  • Application mobile (Android, iOS, Windows Phone, HTML5, ...)

Utilisation offline

Oui

Open Source

Oui

Open Data

Non

Evaluation indépendante

Oui
une auto-évaluation ou une évaluation par un organisme solidaire/connexe

Partenaires

Institut Pasteur de Tunis

Académiques : Universités, Laboratoires de recherche, ...

Dermatology department, CHU La Rabta, Tunis

Sanitaire : Professionnels et structures de santé

Partenaires

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Opérateurs

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