Révolution dans le diagnostic de l’endométriose : l’IA apporte un nouvel espoir !

Révolution dans le diagnostic de l’endométriose : l’IA apporte un nouvel espoir !

L'endométriose est une maladie largement méconnue mais répandue qui toucherait, selon les estimations, une femme sur dix à quinzième en âge de procréer en Allemagne. Malgré les nombreux symptômes, tels que de fortes douleurs pelviennes pendant les règles, l'infertilité et des troubles fonctionnels lors des selles et de la miction, le diagnostic n'est souvent pas posé. Il faut généralement compter en moyenne huit ans pour que la maladie soit reconnue. De nombreux patients ne découvrent leur maladie que lors d’une procédure endoscopique. Ce nombre considérable de cas non signalés et la diversité des symptômes représentent un défi majeur pour le paysage des soins médicaux. Une nouvelle initiative de l'Université Friedrich-Alexander d'Erlangen-Nuremberg (FAU) vise à améliorer les options de diagnostic grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA).

Le projet de recherche appelé EndoKI reçoit un financement de trois millions d'euros du ministère bavarois de la Santé, des Soins et de la Prévention. L’objectif est d’améliorer les diagnostics non invasifs et le traitement efficace des patientes atteintes d’endométriose. Il se déroulera sur une période de trois ans et combinera diverses techniques d'imagerie telles que l'échographie et l'IRM avec des méthodes d'IA pour développer un modèle 3D détaillé pour les patients. Une équipe multidisciplinaire de cinq scientifiques de la FAU et de l'hôpital universitaire d'Erlangen, soutenue par des partenaires de l'Université de Würzburg et de l'Université technique de Munich, fait avancer ce projet.

Défis du diagnostic de l’endométriose

Les symptômes de l’endométriose sont souvent ignorés ou mal interprétés, ce qui entraîne des retards de diagnostic importants, pouvant aller de quatre à onze ans. Pour changer cela, les chercheurs du projet FEMaLe, financé par l'UE, ont développé d'autres approches innovantes. Celui-ci utilise l’IA pour analyser les données des patients telles que les dossiers cliniques, les symptômes et les informations génétiques. Cette technologie permet de détecter à un stade précoce des schémas subtils et des indicateurs précoces de l’endométriose.

Dans le cadre du projet FEMaLe, deux systèmes clés ont été développés : un système d'aide à la décision clinique pour les professionnels de santé et une application compagnon numérique pour les patients. Cette application permet aux utilisateurs de suivre leurs symptômes et leurs traitements au fil du temps. Les données anonymisées de l'application sont transmises au moteur d'IA, ce qui contribue à améliorer les suggestions de diagnostic. L’objectif est d’accélérer les diagnostics et ainsi de réduire le nombre d’opérations nécessaires.

Intégration de l'IA dans le traitement

En plus d’améliorer le diagnostic, l’intégration de l’IA pourrait également promouvoir des approches innovantes en matière de traitement de l’endométriose. Le développement de l’application Endo s’inscrit dans ce contexte. Il s'appuie sur les lignes directrices d'un groupe d'experts indépendants de l'UE qui prennent en compte des principes tels que la légalité, l'éthique et la robustesse. Il s’agit de garantir que l’utilisation de cette technologie respecte à la fois les exigences légales et les principes éthiques.

Les applications possibles de l’IA sont prometteuses. En analysant les journaux de symptômes des utilisateurs, l'IA peut reconnaître des modèles et découvrir des liens entre les symptômes et des facteurs tels que l'alimentation ou l'exercice. Cela pourrait également contribuer à éviter des procédures invasives inutiles et permettre un diagnostic plus rapide. L’IA apprendra et s’améliorera continuellement en fonction des commentaires des utilisateurs et d’une base de données croissante de symptômes et de résultats cliniques.

À long terme, une base de données pseudonymisée contenant des ensembles de données IRM et des informations histopathologiques sera créée. Une sous-étude ethnographique qualitative sera également réalisée pour saisir les points de vue des gynécologues, des patients et des chercheurs. Des recommandations en matière de diagnostic et de traitement devraient être élaborées, notamment à l'intention d'organisations telles que l'OMS. Une conférence sur le thème de l'endométriose est prévue en 2028 à la FAU et à l'hôpital universitaire afin de transmettre les connaissances acquises et de favoriser les échanges entre experts.

Dans l’ensemble, cela montre que la combinaison de l’IA et de la recherche interdisciplinaire ouvre des voies prometteuses pour améliorer durablement les soins des patientes atteintes d’endométriose. [FAU] rend compte des étapes importantes vers des diagnostics et des thérapies plus efficaces. Mais des projets comme [CORDIS] et [Endometriose.App] illustrent également la nécessité d'améliorer la qualité de vie des femmes touchées et de comprendre, mesurer et traiter leur douleur.