L’intelligence artificielle fait progresser le diagnostic des anomalies cérébrales fœtales jusqu’au premier trimestre de la grossesse. Une équipe internationale, coordonnée par le professeur Tullio Ghi, professeur titulaire de gynécologie et d’obstétrique à l’Université catholique du Sacré-Cœur de Rome, et par Luca Boldrini, chercheur en imagerie diagnostique et radiothérapie à l’Université catholique du Sacré-Cœur, qui a impliqué 10 centres de médecine fœtale, a développé un algorithme d’apprentissage profond capable d’analyser automatiquement la région postérieure du cerveau fœtal lors d’échographies réalisées entre 11 et 14 semaines de grossesse, identifiant précisément les cas d’ovulation ouverte. le spina bifida et la malformation de Dandy-Walker, parmi les anomalies congénitales les plus difficiles du système nerveux central.
« L’identification précoce de ces affections – commente Ghi – permet d’envoyer rapidement les patientes vers un centre de référence en médecine fœtale pour leur offrir une classification diagnostique plus précise et des conseils adéquats avant la fin du premier trimestre. Ceci est particulièrement important pour le spina bifida ouvert, qui est aujourd’hui susceptible d’un traitement chirurgical prénatal in utero avec des améliorations notables des résultats cliniques. Un diagnostic échographique précoce permet de planifier une prise en charge individualisée de l’enfant, d’effectuer des tests approfondis (tests génétiques et IRM) et de sélectionner avec soin les cas qui peuvent bénéfice ».
L’étude « a analysé rétrospectivement 251 images échographiques du cerveau fœtal au cours du premier trimestre : 150 cas normaux et 101 avec anomalies », rappelle Alessandra Familiari, professeur de gynécologie et d’obstétrique à l’Université catholique et prénom de l’étude. « Les images – poursuit-il – ont été utilisées pour « apprendre » à l’algorithme à reconnaître ces anomalies dans la région cérébrale d’intérêt. Jamais auparavant l’intelligence artificielle n’avait été utilisée avec succès dans l’étude échographique de l’anatomie fœtale à un stade aussi précoce de la grossesse. En raison du potentiel innovant de ce projet, l’étude a été sélectionnée par le Ministère de la Santé comme digne de financement parmi les appels de recherche finalisés pour 2022″.
« Notre algorithme – déclare Boldrini – a atteint une précision de 88% pour distinguer les images normales des images pathologiques, une valeur qui indique une capacité diagnostique élevée. Le spina bifida ouvert a été identifié avec une précision encore plus grande (93%) et une sensibilité élevée. C’est un excellent résultat, étant donné qu’il utilise des images échographiques de routine, qui sont totalement non invasives pour le fœtus et la mère ».
En d’autres termes, l’algorithme bien entraîné a pu reconnaître correctement la majorité des cas pathologiques, réduisant ainsi le risque de faux négatifs et de faux positifs. Le plus est que tout cela s’est produit à un âge très précoce (entre la 11ème et la 14ème semaine de grossesse), faisant ainsi reculer considérablement les mains du diagnostic précoce (ces anomalies du système nerveux central sont actuellement diagnostiquées au deuxième trimestre de la grossesse).
Les résultats de cette étude ouvrent de nouveaux scénarios pour le dépistage prénatal et les soins ultérieurs du fœtus. Un système d’assistance basé sur l’intelligence artificielle pourrait aider les professionnels à identifier plus tôt les anomalies complexes, à standardiser les évaluations et à améliorer l’équité d’accès à des diagnostics de qualité, même dans des contextes où l’expérience des spécialistes est moindre. « La technologie ne remplace pas le médecin, mais elle le soutient – conclut Ghi – en offrant un ‘look’ numérique qui peut faire la différence, dès le premier trimestre de la grossesse. L’objectif final est de rendre le diagnostic prénatal de plus en plus précoce, précis et accessible, afin de pouvoir offrir aux familles des informations fondamentales dans le moment le plus délicat du processus de grossesse ».
