Utiliser le Deep Learning pour diagnostiquer les NTDs liés à la peau

La peau est le plus grand organe de notre corps et peut montrer des signes de divers problèmes de santé, y compris certaines maladies et affections. Certaines de ces maladies peuvent être graves, comme le cancer ou des maladies liées aux organes internes. Une catégorie de maladies qui touche beaucoup de gens, surtout dans les régions plus pauvres du monde, est connue sous le nom de Maladies tropicales négligées (MTN). Ces maladies impactent plus d'un milliard de personnes à travers le monde, soit plus de dix pour cent de la population mondiale. Elles nuisent aux gens non seulement physiquement mais aussi mentalement et socialement.

Un nombre significatif de MTN montre des symptômes sur la peau. En fait, parmi les 20 MTN reconnues par les autorités de santé, 18 présentent des symptômes cutanés. Cela ouvre une opportunité de diagnostiquer ces maladies en examinant les symptômes cutanés. Utiliser des outils avancés basés sur l'Apprentissage profond (AP), qui est une partie de l'intelligence artificielle, pourrait rendre le diagnostic des MTN cutanées beaucoup plus facile et précis.

#Le besoin de systèmes de diagnostic intelligents

Récemment, il y a eu une demande croissante pour de meilleures façons de diagnostiquer les maladies dans le domaine de la santé. Les systèmes de diagnostic automatisés et intelligents utilisant l'apprentissage machine (AM) et l'apprentissage profond deviennent de plus en plus populaires. Ces systèmes analysent divers types de données cliniques, comme les antécédents des patients et des images médicales comme les rayons X et les images cutanées, pour aider les prestataires de soins de santé à prendre de meilleures décisions.

Combiner différents types de données médicales peut améliorer le processus de diagnostic. Cette combinaison est connue sous le nom de Fusion de données multimodales. En intégrant divers formats de données, les systèmes de santé peuvent améliorer la qualité de leurs services et offrir un meilleur soin aux patients. Les techniques de fusion de données multimodales jouent un rôle essentiel dans le développement de systèmes intelligents pour diagnostiquer différentes maladies, y compris les problèmes cutanés.

#Apprentissage profond et diagnostic des MTN

Les méthodes traditionnelles de diagnostic des MTN impliquent souvent d'observer les patients et de réaliser des tests de laboratoire, ce qui peut être intensif en ressources et lent. Cependant, il y a maintenant une volonté d'utiliser des outils intelligents qui appliquent des méthodes d'AM et d'AP pour un diagnostic plus rapide. Comme beaucoup de MTN apparaissent sous forme de problèmes cutanés, utiliser des outils d'apprentissage profond pourrait soutenir considérablement le diagnostic de ces maladies.

Plusieurs études ont exploré l'utilisation de méthodes d'AP pour diagnostiquer les MTN. Par exemple, certains chercheurs ont développé des modèles pour détecter des lésions cutanées causées par la lèpre, atteignant de hauts niveaux de précision. D'autres se sont concentrés sur la prédiction de maladies comme la Schistosomiase et ont trouvé que certains modèles fonctionnaient particulièrement bien. Malgré ces avancées, il y a encore un manque de recherche sur l'application de l'apprentissage profond avec des techniques de fusion de données multimodales spécifiquement pour le diagnostic des MTN cutanées.

#Approches de fusion de données

La fusion de données ou d'informations fait référence à la combinaison d'informations provenant de différentes sources pour une meilleure interprétation et prévisions. Il existe différentes techniques pour fusionner des données, y compris :

1. Fusion de caractéristiques : Cette méthode combine différents ensembles de caractéristiques provenant de plusieurs sources de données pour former un seul ensemble d'informations. Dans l'analyse d'images, cela aide à mieux décrire les images en fonction de leurs détails internes.

2. Fusion de modèles : Cette approche combine différents modèles pour améliorer la précision du diagnostic. Par exemple, une étude a combiné deux types de réseaux neuronaux pour améliorer la détection dans les cas d'anomalies réseau.

3. Fusion d'images : Cette technique fusionne différentes images pour créer de nouvelles images informatives. Combiner des images cliniques et dermoscopiques a montré une amélioration de la précision du diagnostic.

4. Fusion de données multimodales : Cette méthode regroupe divers formats de données-comme du texte, des images et d'autres types-pour créer un ensemble de données unifié qui peut être utilisé pour former des modèles de diagnostic. Elle a de multiples applications dans le domaine de la santé, ce qui en fait un outil précieux pour améliorer les processus de diagnostic.

#Matériaux et méthodes

Pour réaliser une revue complète des études existantes, une approche systématique a été adoptée. Cela a impliqué de rechercher des articles dans des bases de données majeures comme Google Scholar et PubMed, en se concentrant sur des mots-clés spécifiques liés aux MTN, à l'apprentissage profond et aux techniques de fusion de données.

Un total de 427 articles a été initialement collecté, et des critères ont été établis pour déterminer quels articles seraient inclus dans la revue. Les critères d'inclusion clés exigeaient que les articles utilisent des méthodes d'apprentissage profond pour diagnostiquer des maladies cutanées, idéalement des MTN, et montrent l'utilisation de techniques de fusion de données multimodales.

Après plusieurs rondes de filtrage, une sélection finale d'articles pertinents a été faite. Ce processus de sélection a impliqué l'utilisation d'outils logiciels pour gérer et évaluer les articles, réduisant encore la liste à ceux les plus applicables à l'objectif de l'étude.

#Sélection d'articles

Le processus de sélection final a permis d'identifier un éventail d'articles discutant de diverses méthodes appliquées au diagnostic des maladies cutanées, y compris celles causées par les MTN. Les études ont été analysées selon plusieurs critères, y compris les méthodes utilisées, les maladies étudiées, les ensembles de données utilisés, les algorithmes appliqués et la performance de chaque modèle de diagnostic étudié.

#Résultats de l'étude

L'analyse a révélé que la plupart des études utilisaient l'apprentissage profond, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), car ils montrent les meilleures performances dans le diagnostic des maladies cutanées. D'autres algorithmes comme les forêts aléatoires, les perceptrons multicouches et les modèles LSTM ont également été employés mais dans une moindre mesure.

Les études ont démontré diverses techniques de fusion de données, qui ont un impact significatif sur les performances de diagnostic des modèles. Beaucoup des modèles qui ont utilisé la fusion de données multimodales ont atteint des taux de précision élevés de plus de 80%, mettant en avant l'efficacité de la combinaison de plusieurs types de données pour améliorer les Diagnostics.

#Réalisations des techniques de fusion de données multimodales

Les études examinées ont confirmé que l'utilisation de la fusion de données multimodales améliore considérablement la précision diagnostique. Les algorithmes utilisés dans différentes études ont souvent rapporté une précision impressionnante dans la classification des maladies cutanées.

Par exemple, un modèle qui a utilisé une approche multimodale combinant des données textuelles et d'imagerie a rapporté des niveaux de précision dépassant 99% dans le diagnostic de plusieurs maladies cutanées. D'autres modèles utilisant différentes stratégies de fusion, comme la combinaison de mécanismes d'attention avec des données patients et des images cutanées, ont également atteint une haute performance.

#Directions futures

Bien que de nombreux progrès aient été réalisés dans l'utilisation de l'apprentissage profond et de la fusion de données multimodales pour diagnostiquer les maladies cutanées, la revue systématique a mis en lumière un manque de recherche axée spécifiquement sur les MTN. Par conséquent, une enquête plus approfondie sur l'application de ces techniques pour diagnostiquer les MTN cutanées est essentielle.

La mise en œuvre réussie de la fusion de données multimodales dans d'autres diagnostics de maladies cutanées suggère que des approches similaires pourraient donner des résultats efficaces pour traiter les MTN. Développer des systèmes de diagnostic intelligents qui combinent divers types de données pourrait jouer un rôle crucial dans l'amélioration des taux de diagnostic et des résultats en santé pour les populations touchées.

#Conclusion

En résumé, la peau sert d'indicateur critique de diverses maladies, y compris les MTN. Avec de nombreuses MTN affichant des symptômes cutanés, il y a une opportunité claire d'améliorer les processus de diagnostic en utilisant des techniques avancées d'apprentissage profond et de fusion de données multimodales. En analysant la recherche existante et en identifiant les lacunes de performance, les chercheurs et les professionnels de la santé peuvent œuvrer à développer de meilleurs systèmes qui peuvent finalement conduire à des diagnostics plus rapides et plus précis pour les MTN cutanées, améliorant ainsi les soins aux patients et les résultats de santé à l'échelle mondiale.