Le dépistage de la tuberculose dans les groupes à haut risque, tels que les personnes vivant avec le VIH (PVVIH), est essentiel pour l’élimination de cette maladie. Cependant, le choix de la meilleure approche pour le dépistage de la tuberculose requiert une analyse minutieuse du rapport coût-efficacité. Les tests automatisés d’acide nucléique ont permis d’améliorer la précision du diagnostic dans les régions tanzaniennes où la prévalence de la tuberculose est élevée. Toutefois, en raison de son coût élevé, l’initiative de dépistage n’a pas permis de détecter de nombreux cas de tuberculose.

Pour relever ce défi, le MUHAS a mis en place un laboratoire de recherche et de développement pour les technologies émergentes dans le domaine de la santé (mETH) en Tanzanie. L’unité d’ingénierie biomédicale du laboratoire développe un algorithme d’IA reposant sur l’apprentissage profond, en particulier le réseau neuronal convolutif (CNN), pour détecter la tuberculose sur les radiographies du thorax.

Le chercheur principal du projet est le Dr Deogratias Mzurikwao, maître de conférences à MUHAS et chef du laboratoire mETH. Il est titulaire d’un doctorat sur l’application de l’IA aux soins de santé et a publié plusieurs articles sur l’apprentissage automatique dans des revues spécialisées.