Grâce au deep learning, une application pourrait aider à diagnostiquer le VIH plus facilement

"Une équipe de recherche composée d’experts de l’Africa Health Research Institute (AHRI) et de l’University College de Londres (UCL) a exploité l’intelligence artificielle pour améliorer la capacité des agents de santé à diagnostiquer le VIH. Pour cela, ses membres ont utilisé des algorithmes de deep learning qu’ils ont associé à l’immunochromatographie, une technique permettant de diagnostiquer des patients atteints du VIH, mais aussi plus récemment du COVID-19. Cette découverte pourrait améliorer les capacités d’interprétation des résultats des tests de dépistage du VIH dans les pays sous-développés.

Une étude qui utilise l’intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic du VIH

Chaque année, ce sont plus de 100 millions de tests qui sont effectués à travers le monde pour détecter si des personnes sont atteintes du VIH. Un nombre relativement conséquent qui appelle à ce que les résultats soient le plus précis possible. Les chercheurs précisent que la moindre amélioration de la qualité de ces tests pourrait avoir un impact sur la vie de millions de personnes puisque cela réduirait le taux de personnes diagnostiqué positif ou négatif au VIH alors que le résultat serait tout autre.

Des chercheurs du centre de nanotechnologie de l’UCL et de l’AHRI ont exploité le deep learning pour améliorer la capacité des acteurs de santé à diagnostiquer le VIH à l’aide de l’immunochromatographie dans les zones rurales d’Afrique du Sud. L’ensemble de leurs résultats a fait l’objet d’une publication au milieu du mois de juin dont l’auteur principal est Rachel McKendry, chercheur pour l’institut de nanotechnologies à l’UCL et directrice d’i-sense..." Lire la suite