Utilisation de la technologie des smartphones pour automatiser les diagnostics du paludisme – Centre de données| Cloud Computing | Centre de données

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  • Le paludisme continue d’être un défi mondial pour la santé de la population, et l’ampleur du problème est due au manque de personnel qualifié et d’équipement pour accélérer les processus de diagnostic dans les contextes à ressources limitées.

    Le développement d’applications et de processus pour automatiser le diagnostic du paludisme peut contourner cet obstacle, permettant un traitement plus rapide des patients.

    En 2019, les rapports officiels de l’OMS indiquaient qu’il y avait environ 229 millions de cas de paludisme dans le monde. Environ 90% de ces cas, en particulier de Plasmodium falciparum, sont survenus en Afrique, où le manque d’accès au diagnostic du paludisme est en grande partie dû à un manque d’expertise et d’équipement. Les symptômes non spécifiques avec lesquels le paludisme se présente initialement exacerbent encore davantage le défi diagnostique car cela signifie qu’une confirmation de laboratoire est nécessaire. Bien que des progrès aient été réalisés au cours des 10 dernières années, il n’y a actuellement aucune vaccination approuvée contre le paludisme, par conséquent, un traitement rapide et précoce avec des antipaludiques et une prise en charge de soutien restent vitaux.

    En particulier pendant la pandémie de COVID-19, les méthodes traditionnelles de diagnostic et de dépistage ont été perturbées. Il existe de nouvelles innovations encourageantes dans le monde de la recherche sur le paludisme, comme «Malaria Screener», une nouvelle application pour smartphone pour le dépistage automatisé du paludisme.

    L’étalon-or pour le diagnostic du paludisme reste actuellement l’examen microscopique des frottis sanguins colorés, car il permet la caractérisation des espèces parasitaires, la quantification de la densité et l’évaluation de l’efficacité du traitement – cependant, de nombreuses régions où le paludisme est endémique manquent souvent de personnel qualifié. pour effectuer la microscopie pour le diagnostic.

    De nos jours, l’utilisation des tests de diagnostic rapide (TDR) est devenue plus répandue en raison de la facilité d’utilisation – une étude a révélé que la sensibilité et la spécificité de ceux-ci se situaient respectivement autour de 29% et 89%, ce qui met en évidence des possibilités d’amélioration.

    Yu et ses collègues présentent «Malaria Screener», un nouveau système semi-automatisé basé sur un smartphone qui peut analyser des images pour le dépistage du paludisme, combiné à une interface conviviale. La configuration, impliquant un smartphone Android en conjonction avec un adaptateur de microscope, est une configuration abordable qui peut aider au diagnostic du paludisme dans les zones à ressources limitées.

    L’application se compose de trois modules indépendants sur le filtrage de diapositives, la gestion des données et le téléchargement de données qui fonctionnent ensemble pour atteindre la fonction souhaitée – l’application est conçue pour être adaptable et personnalisée, avec un code open source hébergé sur GitHub. En outre, l’algorithme de détection des parasites peut être facilement permuté – cela garantit que d’autres groupes dans ce domaine de recherche peuvent expérimenter d’autres algorithmes et approches pour faire progresser l’automatisation du diagnostic du paludisme, servant ainsi de base de code pour les développements futurs dans la zone.

    Un autre article publié en 2020 par Kuo et son équipe à Taiwan. a développé un algorithme de détection du paludisme qui a pu atteindre des performances de niveau expert dans la détection de P. falciparum dans des images de frottis sanguins minces – cela met en évidence le fait que les algorithmes de détection pourraient être essentiels pour accélérer le développement de diagnostics automatisés du paludisme.

    Combinant les caméras haute résolution et la puissance de calcul des smartphones modernes, Malaria Screener peut filtrer des images de frottis sanguins fins et épais pour identifier les parasites P. falciparum. L’équipe de recherche a validé l’application smartphone sur des images de frottis sanguins de 150 patients infectés par P. falciparum et de 50 patients témoins au Bangladesh – au niveau du patch, l’application s’est avérée avoir une précision de 96,89% avec une sensibilité de 90,92% et une spécificité de 97,43%; tandis qu’au niveau des patients, la précision était de 78,00% et la sensibilité et la spécificité étaient respectivement de 79,33% et 74,00%. Le développement de Malaria Screener représente une étape vers l’automatisation potentielle du processus de diagnostic du paludisme grâce à l’automatisation de l’examen microscopique optique.

    Cela peut servir de solution pour améliorer le diagnostic au point de service du paludisme sur le terrain dans des contextes à ressources limitées, en éliminant le besoin de personnel hautement qualifié. Les chercheurs ont également intégré des fonctions supplémentaires dans l’application pour soutenir le travail quotidien des agents de terrain sur le paludisme, comme la fonction de gestion des données, leur permettant d’entrer les informations des patients directement dans la base de données de l’application plutôt que d’avoir un système séparé.

    D’autres articles sur l’automatisation des systèmes de diagnostic du paludisme se sont également révélés prometteurs, et l’importance de poursuivre les recherches dans le domaine pour développer de nouveaux outils pour faciliter le diagnostic rapide et plus facile du paludisme dans les régions où l’accès aux soins de santé et aux services de laboratoire est limité ne peut être surestimée. Une autre étude réalisée en 2016 par Luís Rosado et ses collègues, basée au Portugal, a présenté une méthodologie de traitement d’image et une méthodologie d’analyse utilisant une classification supervisée pour identifier P. falciparum dans des frottis épais, en utilisant des images acquises exclusivement à l’aide d’outils peu coûteux tels que les smartphones.

    D’autres articles ont examiné l’utilisation d’analyseurs d’hématologie basés sur la cytométrie en flux en tant qu’outil de diagnostic adjuvant important dans le bilan de routine en laboratoire des patients fébriles dans ou revenant de régions d’endémie palustre. Les méthodologies de diagnostic innovantes combinant des équipements à faible coût maximisant l’efficacité avec des algorithmes de détection à partir d’images telles que celles utilisées dans Malaria Screener montrent un potentiel pour un futur de diagnostic automatisé du paludisme, réduisant la nécessité dans les milieux à ressources limitées de former le personnel et de sauver des vies perdues autrement à une pénurie d’équipement et de personnel pour diagnostiquer le paludisme rapidement et avec précision.

    Source: biomedcentral (BMC)

    Crédit photo: CDC

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