Comme promis à la fin de mon récit sur le bootcamp IA du PNUD, je vous emmène aujourd'hui au cœur du projet qui a captivé mon attention et une grande partie de mes nuits durant cette aventure guinéenne. HealthBox, le projet que j'ai développé pendant le bootcamp, est le fruit d'une vision mûrie bien avant cette expérience. C'est grâce à l'environnement stimulant de l'UNIPOD et aux échanges enrichissants avec des experts de dix pays africains que j'ai pu transformer cette idée en un prototype fonctionnel et l'améliorer de manière significative. Ce projet, né dans le cadre du bootcamp, représente une étape cruciale dans ma quête pour révolutionner le diagnostic médical en Afrique.
Imaginons Koffi, un agriculteur vivant dans une zone rurale isolée. Depuis des semaines, une toux persistante l'épuise. Il se rend au dispensaire local. Le médecin généraliste, seul pour des milliers d'habitants, suspecte une tuberculose ou une pneumonie sévère. Il dispose d'un appareil de radiographie rudimentaire, mais n'a pas l'expertise d'un radiologue pour interpréter les zones d'ombre sur le cliché.
Dans le système actuel, le médecin hésite. Dans le doute, il réfère Koffi à l'hôpital régional, à 200 km de là. Pour Koffi, c'est un voyage coûteux et incertain qu'il ne fera peut-être jamais. C'est ce moment précis que HealthBox vient transformer en apportant l'expertise là où elle fait défaut.
Le déploiement de l'IA médicale en Afrique est confronté à trois défis majeurs que HealthBox relève avec brio :
Le cœur matériel de HealthBox est un boîtier compact basé sur un Raspberry Pi. Ce dispositif autonome permet de surmonter les défis d'infrastructure et de connectivité qui sont courants dans les zones rurales. L'intelligence est dans la boîte : l'analyse commence dès que l'image est transférée, sans dépendre d'un seul octet de connexion.
Techniquement, HealthBox utilise une approche modulaire avec des modèles généralistes et des experts spécialisés. Dans un premier temps, des modèles généralistes sont utilisés pour détecter et différencier plusieurs pathologies. Ensuite, des modèles experts, chacun spécialisé dans une pathologie spécifique, viennent compléter l'analyse pour une précision accrue et une évolutivité facilitée.
Par exemple, dans le Module de Radiologie Thoracique :
Cette approche modulaire permet de commencer avec des modèles généralistes et d'ajouter des experts spécialisés au fur et à mesure des besoins et des ressources disponibles.
Une image ne raconte qu'une partie de l'histoire. HealthBox intègre un système de recommandation multimodal qui croise l'image avec les paramètres cliniques (âge, fièvre, perte de poids). Si l'IA voit une opacité et que le médecin note une forte fièvre, le système recommandera une pneumonie. Si la même opacité est liée à une perte de poids sans fièvre, il orientera vers la tuberculose.
Cette approche renforce l'explicabilité (XAI) : le médecin comprend la logique derrière chaque suggestion grâce à des "cartes de chaleur" (heatmaps) surlignant les zones suspectes. De plus, HealthBox fournit des explications détaillées pour chaque diagnostic, mettant en évidence les caractéristiques spécifiques de l'image qui ont conduit à la conclusion. Cela permet aux médecins de comprendre le raisonnement de l'IA, d'évaluer la confiance du modèle et de prendre des décisions éclairées. Les heatmaps visuelles aident à localiser les anomalies, tandis que les explications textuelles fournissent un contexte clinique, rendant le système transparent et fiable.
Dès que le technicien envoie l'image sur le device, le système d'alerte s'active immédiatement. Si une pathologie critique est détectée, le boîtier déclenche une alerte sonore et visuelle. Il peut même envoyer un SMS automatisé au spécialiste référent le plus proche, même avec un signal mobile minimal. Cette fonctionnalité est cruciale pour les urgences médicales où chaque seconde compte.
HealthBox est conçu pour les populations rurales et périurbaines qui ont un accès limité aux services de santé spécialisés. En apportant l'expertise médicale directement dans les centres de santé locaux, HealthBox permet aux patients d'obtenir un diagnostic précis et rapide sans avoir à voyager des centaines de kilomètres.
En situation d'isolement, HealthBox agit comme un confrère expert disponible 24h/24, réduisant le stress de l'erreur et améliorant la confiance dans les diagnostics.
HealthBox permet de bâtir le premier corpus médical réellement africain via des campagnes de collecte éthiques et ciblées. Les chercheurs peuvent tester leurs nouveaux modèles en conditions réelles et obtenir un feedback clinique immédiat. Les instituts nationaux deviennent propriétaires de leurs outils, capables d'auditer le code et d'adapter les modules aux besoins du pays sans dépendre de licences étrangères.
Le prototype né à Mamou est une preuve de concept solide. Mon engagement pour les mois à venir au sein de l'UNIPOD Bénin est de transformer cet essai technique en réalité clinique :
HealthBox est le fruit d'une conviction : le diagnostic de qualité ne doit être ni un luxe géographique, ni un privilège financier. En mariant la puissance de l'IA à la frugalité matérielle et à la philosophie Open Source, nous posons les bases d'une médecine africaine souveraine et profondément humaine. Rejoignez-nous pour faire de cette vision une réalité et transformer le paysage de la santé en Afrique.
Ma recommandation musicale du jour : à écouter sans modération !
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