L’IA pour la détection précoce de la tuberculose chez les personnes vivant avec le VIH

Aperçu

Cet outil basé sur l’IA utilise l’apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones convolutifs (CNN), pour détecter la tuberculose à partir d’images de radiographies thoraciques chez les personnes vivant avec le VIH. En soutenant un diagnostic précis et rapide, le modèle contribue à relever un défi diagnostique majeur dans les contextes à forte charge de morbidité. L’algorithme a atteint une précision de 92 %, démontrant des performances solides et constantes dans l’identification des cas de tuberculose et l’amélioration de la prise de décision clinique.

Pratiques responsables en IA

Le modèle a été entraîné sur un ensemble de données diversifié provenant d’environ 3 000 patients issus de cliniques de santé publique en Tanzanie, favorisant l’équité et la représentativité. Afin de renforcer l’explicabilité, une carte thermique a été développée pour montrer visuellement quelles parties des données d’entrée ont influencé les décisions du modèle.