La leptospirose, une maladie que les chiens peuvent contracter en buvant de l’eau contaminée par la bactérie Leptospira, peut provoquer une insuffisance rénale, une maladie du foie et de graves saignements dans les poumons. La détection précoce de la maladie est cruciale et peut faire la différence entre la vie et la mort.
Des vétérinaires et des chercheurs de l’École de médecine vétérinaire de l’Université de Californie à Davis ont découvert une technique permettant de prédire la leptospirose chez les chiens grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Après plusieurs mois de test de divers modèles, l’équipe en a développé un qui surpassait les méthodes de test traditionnelles et fournissait une détection précoce précise de la maladie. La découverte révolutionnaire a été publiée dans le Journal d’investigation diagnostique vétérinaire.
« Les tests traditionnels pour Leptospira manquent de sensibilité au début du processus de la maladie », a déclaré l’auteur principal Krystle Reagan, spécialiste en médecine interne certifié et professeur adjoint spécialisé dans les maladies infectieuses. « La détection peut également prendre plus de deux semaines en raison de la nécessité de démontrer une augmentation du niveau d’anticorps dans un échantillon de sang. Notre modèle d’IA élimine ces deux obstacles à un diagnostic rapide et précis. »
La recherche impliquait des données historiques de patients de l’UC Davis Veterinary Medical Teaching Hospital qui avaient été testés pour la leptospirose. Les analyses de sang recueillies en routine sur ces 413 chiens ont été utilisées pour former un modèle de prédiction de l’IA. Au cours de l’année suivante, l’hôpital a traité 53 chiens supplémentaires suspectés de leptospirose. Le modèle a correctement identifié les neuf chiens positifs pour la leptospirose (sensibilité de 100 %). Le modèle a également correctement identifié environ 90 % des 44 chiens qui étaient finalement négatifs pour la leptospirose.
L’objectif du modèle est de devenir une ressource en ligne permettant aux vétérinaires de saisir les données des patients et de recevoir une prédiction en temps opportun.
« La prise de décision clinique basée sur l’IA sera l’avenir de nombreux aspects de la médecine vétérinaire », a déclaré le doyen de l’École de médecine vétérinaire, Mark Stetter. « Je suis ravi de voir les vétérinaires et les scientifiques de l’UC Davis diriger cette charge. Nous nous engageons à mettre des ressources derrière les entreprises d’IA et nous sommes impatients de nous associer à des chercheurs, des philanthropes et l’industrie pour faire progresser cette science. »
Le modèle de détection peut aider les gens
La leptospirose est une maladie zoonotique potentiellement mortelle, ce qui signifie qu’elle peut se transmettre des animaux aux humains. Comme la maladie est également difficile à diagnostiquer chez les humains, Reagan espère que la technologie derrière ce modèle de détection révolutionnaire a une capacité de traduction en médecine humaine.
« J’espère que cette technologie sera capable de reconnaître les cas de leptospirose en temps quasi réel, donnant aux cliniciens et aux propriétaires des informations importantes sur le processus de la maladie et son pronostic », a déclaré Reagan. « Au fur et à mesure que nous avançons, nous espérons appliquer des méthodes d’IA pour améliorer notre capacité à diagnostiquer rapidement d’autres types d’infections. »
Reagan est membre fondateur du groupe d’intérêt sur l’intelligence artificielle en médecine vétérinaire de l’école, composé de vétérinaires faisant la promotion de l’utilisation de l’IA dans la profession. Cette recherche a été réalisée en collaboration avec des membres du Center for Data Science and Artificial Intelligence Research de l’UC Davis, dirigé par le professeur de mathématiques Thomas Strohmer. Lui et ses étudiants ont participé à la construction de l’algorithme. Le centre s’efforce de réunir des experts de renommée mondiale dans de nombreux domaines d’études avec les meilleurs chercheurs en science des données et en IA pour faire progresser les fondements, les méthodes et les applications de la science des données.
Le groupe de Reagan poursuit activement l’IA pour la prédiction des résultats pour d’autres types d’infections, y compris un modèle de prédiction pour les infections résistantes aux antimicrobiens, qui est un problème croissant en médecine vétérinaire et humaine. Auparavant, le groupe avait développé un algorithme d’IA pour prédire la maladie d’Addison avec un taux de précision supérieur à 99 %.
Krystle L. Reagan et al, Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour aider à la détection précoce de la leptospirose chez le chien, Journal d’investigation diagnostique vétérinaire (2022). DOI : 10.1177/10406387221096781