Un contexte de lutte contre la résistance antibiotique

La détection des agents uropathogènes revêt un enjeu sociétal crucial dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques, une problématique mondiale amplifiée par la surconsommation et l’usage inapproprié de ces médicaments. Aujourd’hui, les antibiotiques conventionnels perdent en efficacité en raison des mutations des pathogènes exposés de manière excessive ou inutile à ces traitements.

Systématiser le diagnostic

La détection et l’identification des bactéries uropathogènes dans les pays émergents posent de sérieux défis en raison des contraintes économiques.

Les méthodes conventionnelles, souvent coûteuses et nécessitant des équipements sophistiqués, sont inaccessibles pour de nombreuses régions à ressources limitées. Pour surmonter ces obstacles, bioMérieux, acteur mondial dans le domaine du diagnostic in vitro, explore des solutions innovantes en phase de R&D, avec l’objectif de rapprocher le diagnostic du patient et de le rendre économiquement plus accessible.

Un réseau de neurones profond détecte des caractéristiques imperceptibles à l’œil nu

Neovision a développé une solution d’Intelligence Artificielle (IA), plus précisément de vision par ordinateur, capable d’identifier avec précision les agents uropathogènes sur des boîtes de pétri. Les boîtes de pétri sont les milieux de cultures utilisés par les laboratoires pour assurer la croissance de colonies bactériennes.

Bénéfices

Cette approche ouvre la voie à un diagnostic précis, rapide et accessible, même dans des contextes de ressources limitées, car il permet de s’émanciper de l’utilisation d’équipements onéreux à l’achat et à l’utilisation.

De plus, le technicien chargé de faire l’acquisition des données en laboratoire n’a pas besoin d’expertise poussée pour la réaliser.

La systématisation du diagnostic est rendue possible grâce aux nombreux avantages apportés par une solution d’IA simple et de proximité.

Denis LEROUX, Ph.D, Technology Research on Infectious Diseases, bioMérieux partage son expérience : « J’ai contacté Neovision dans le cadre d’une analyse d’images déjà en cours sur une base de données d’images. L’objectif était de comparer la performance de la classification en utilisant des algorithmes basés sur les réseaux neuronaux (pour lesquels j’avais très peu de connaissances) avec celle des approches basées sur les machines à vecteurs de support, sur lesquelles je travaillais en parallèle. Neovision a fait preuve d’une grande flexibilité en s’adaptant rapidement aux multiples changements imprévus survenus au cours du projet. Un grand merci à l’équipe de Neovision pour son expertise, sa patience et sa capacité à transmettre des messages complexes d’une manière assez didactique. J’apprécie également beaucoup leurs commentaires en tant qu’experts en apprentissage automatique sur les publications de pointe que je leur ai soumises de manière tout à fait inattendue. »