Tuberculose : cinq IA testées sur la radio du thorax, face aux radiologues

Pourquoi repérer la tuberculose reste un défi ?

La tuberculose est une infection due à une bactérie qui touche surtout les poumons. Elle se transmet par l'air, d'où l'importance de la repérer vite. Dans les pays où elle est fréquente, les centres de dépistage reçoivent beaucoup de monde, et il n'y a pas toujours assez de radiologues pour lire les radios du thorax.

Le test utilisé comme référence dans cette étude s'appelle Xpert : il recherche l'ADN de la bactérie dans les crachats. Le faire pour tout le monde demande beaucoup de moyens. L'idée est donc de trier : une radio du thorax d'abord, puis le test Xpert pour les personnes dont la radio paraît anormale. Plusieurs IA vendues dans le commerce lisent ces radios, mais on manquait de comparaisons indépendantes entre elles.

Qu'ont fait les chercheurs ?

Entre 2014 et 2016, des personnes de 15 ans et plus venues dans trois centres de dépistage de Dhaka, au Bangladesh, ont été incluses les unes après les autres. Chacune a répondu à des questions sur ses symptômes, puis a passé une radio du thorax et un test Xpert.

Chaque radio a été lue par des radiologues et par cinq logiciels d'IA : CAD4TB, InferRead DR, Lunit INSIGHT CXR, JF CXR-1 et qXR. Point important, ces images n'avaient jamais servi à entraîner aucune de ces IA. Les chercheurs ont comparé les logiciels entre eux, aux radiologues, et aux exigences de l'Organisation mondiale de la santé (OMS) pour un test de tri : repérer au moins 90 % des malades, avec au moins 70 % de spécificité, c'est-à-dire la capacité à ne pas alerter à tort.

Quels résultats ont été obtenus ?

Les radios de 23 954 personnes ont été analysées. Les cinq IA ont toutes fait nettement mieux que les radiologues. Leur score global, l'aire sous la courbe (une note qui vaut 100 % pour un test parfait), allait de 84,89 % à 90,81 %. Deux logiciels, qXR et CAD4TB, remplissaient les exigences de l'OMS en repérant 90 % des malades.

Utilisées pour le tri, les cinq IA ont réduit de moitié le nombre de tests Xpert nécessaires, tout en repérant plus de 90 % des malades. En revanche, toutes étaient moins performantes chez les plus de 60 ans et chez les personnes qui avaient déjà eu la tuberculose.

Qu'est-ce que cela pourrait changer pour les patients ?

Dans les régions où la tuberculose est fréquente, une IA peut lire les radios là où les radiologues manquent. Les tests de laboratoire peuvent alors être réservés aux personnes qui en ont le plus besoin, ce qui permet d'en faire profiter davantage de monde avec les mêmes moyens. Les auteurs concluent que ces IA peuvent être des outils de tri très précis et utiles dans ces régions.

Quelles sont les limites de cette étude ?

Les données viennent d'un seul pays et de centres de dépistage d'une grande ville. Les résultats pourraient être différents ailleurs, avec d'autres populations ou d'autres appareils de radio. Les logiciels évoluent aussi vite : les versions testées ici ne sont pas forcément celles utilisées aujourd'hui.

L'étude évalue la lecture des radios, pas le devenir des patients : elle ne montre pas directement combien de malades ont été soignés plus tôt grâce à l'IA. La baisse de performance chez les plus de 60 ans et chez les anciens malades invite aussi à la prudence.