Diagnostic plus rapide de l'endométriose grâce à l'IA

L'endométriose est très répandue. Environ dix pour cent des femmes en âge de procréer dans le monde en souffrent. Le terme «souffrir» est ici à prendre au pied de la lettre, car il faut en moyenne huit à douze ans pour que ces excroissances bénignes de l'endomètre dans la cavité abdominale soient diagnostiquées. Des années au cours desquelles les femmes endurent de fortes douleurs, généralement avant et pendant les règles.

Pour diagnostiquer l'endométriose de manière fiable, beaucoup de gynécologues ont encore recours à une laparoscopie réalisée sous anesthésie générale. Toutefois, cette procédure est non seulement laborieuse et lourde pour les patientes, mais aussi relativement coûteuse. Si l'endométriose peut être diagnostiquée par échographie pour la plupart des patientes, cela demande une certaine expérience car elle peut facilement passer inaperçue.

L'expert en IA Fabian Laumer et le gynécologue Michael Bajka ont donc fondé la spin-off dAIgnose à l'été 2023. Leur objectif est de développer un algorithme pour aider les médecins à interpréter les données échographiques de l'utérus lors de l'examen initial afin de diagnostiquer l'endométriose de manière fiable et beaucoup plus rapide. Ils bénéficient du soutien spécialisé de l'ETH AI Center et de leurs deux cofondateurs, Joachim Buhmann, professeur d'informatique à l'ETH, et Julian Metzler, spécialiste de l'endométriose à l'Hôpital universitaire de Zurich.

Des entrepreneurs par hasard

Si Fabian Laumer développe aujourd'hui des solutions médicales, il le doit doublement au hasard. En effet, bien que la médecine et la biologie l'aient fasciné dès son enfance, il a d'abord étudié l'électrotechnique et les technologies de l'information. Ce n'est que lorsqu'il a obtenu son master qu'il a eu l'occasion de combiner l'intelligence artificielle (IA) et la médecine. «J'ai appris par hasard que le groupe de recherche de Joachim Buhmann proposait un mémoire de maîtrise sur l'analyse des données échographiques du cœur basée sur l'IA», explique Fabian Laumer. Il s'est immédiatement porté candidat - et a été retenu.

Après avoir obtenu son master, il a poursuivi ses travaux de recherche dans le cadre d'un projet de doctorat. Une fois de plus, le hasard est venu à son secours. Michael Bajka a contacté son groupe de recherche pour lui demander si l'IA pouvait être utilisée pour détecter l'endométriose. Pour le gynécologue spécialisé dans l'endométriose, Fabian Laumer était exactement la personne à qui poser la question. Dans le cadre de son projet de doctorat, le chercheur de l'ETH Zurich a développé un algorithme permettant de mieux interpréter les données échographiques du cœur. Cette approche a ensuite été transposée à l'utérus.

Création d'un modèle 3D à partir d'images 2D

Fabian Laumer et Michael Bajka ont développé un algorithme qui identifie les pathologies sur les images échographiques de l'utérus qui sont souvent difficiles, voire impossibles à voir pour l'œil humain. À cette fin, Fabian Laumer a entraîné l'algorithme à l'aide d'images échographiques et de données sur les patientes. «Le nombre de grossesses et de césariennes, l'âge ou la phase du cycle menstruel sont autant de facteurs qui influencent l'apparence de l'utérus», explique-t-il.

L'algorithme montre actuellement l'endométriose en couleur sur les images échographiques en 2D. Si les travaux de développement se déroulent comme prévu, Fabian Laumer espère générer d'ici la fin de l'année un modèle 3D de l'utérus sur lequel toutes les excroissances et les adhérences seront clairement indiquées. Cela pourrait permettre aux gynécologues de localiser précisément l'endométriose et de mieux évaluer la gravité de la maladie.

Des normes pour le diagnostic de l'endométriose

Pour que la solution AI de dAIgnose fournisse les résultats les plus fiables possibles, Michael Bajka et Laumer souhaitent également définir des normes fixes pour l'examen échographique de l'endométriose. À l'avenir, un logiciel intégrant l'IA guidera donc activement les gynécologues tout au long de l'examen. «De cette manière, nous pourrons parvenir à une standardisation, tandis que le programme veillera à ce que l'ensemble de l'utérus soit cartographié.»

Afin de faire avancer la recherche, la spin-off est actuellement à la recherche d'autres investisseurs et investisseuses et a entamé des discussions avec des fabricantes et fabricants de dispositifs médicaux. Si tout se passe comme prévu, l'entrée sur le marché est envisageable pour la fin de l'année 2025. Cependant, il faudra encore attendre diverses certifications pour que le logiciel intelligent puisse être utilisé dans les appareils médicaux. Pour Fabian Laumer, une chose est sûre : «Mon objectif est qu'à l'avenir, les femmes reçoivent un diagnostic fiable en l'espace d'un an».