Africa-Press – Djibouti. C’est Yacine Mouhoumed Elmi, doctorant en économétrie-statistique et spécialiste en apprentissage automatique, qui l’a proposée.
Grâce aux avancées de l’apprentissage profond, sa méthode permet le dépistage précoce de la tuberculose, qui sévit toujours à Djibouti et dans bien d’autres pays africains.
« J’ai utilisé ce qu’on appelle les réseaux neuronaux à convulsion pour analyser les images radiographiques et détecter automatiquement les signes de la tuberculose », explique le chercheur à Sputnik Afrique.
Pour entraîner le modèle, Yacine Mouhoumed Elmi a utilisé plus de 4.000 images disponibles dans des sources ouvertes au niveau international.
Selon lui, sa technique offre plusieurs avantages:
diagnostic rapide, automatisé et reproductible;
erreurs humaines écartées;
disponibilité pour les déserts médicaux;
peu d’équipements requis;
moins de charge de travail pour le personnel médical.
« Par rapport aux perspectives à long terme, je souhaite élargir cette technologie à d’autres maladies respiratoires comme par exemple la pneumonie et d’autres types d’imagerie comme la détection automatique du cancer du sein », se projette-t-il.
Or, son objectif principal est de créer un « hôpital intelligent à Djibouti » qui proposerait des services de santé hautement efficaces grâce à l’IA.
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