HemaApp, la numération en direct sur le smartphone du médecin ?
Le digital et l'intelligence artificielle (le "machine Learning") ne font que commencer à révolutionner la biologie médicale.
Un laboratoire de l'université de Washington aurait développé l'application HemaApp qui permet de mesurer l'hémoglobine dans le sang sans aucun ajout sur son smartphone pour certains modèles de smartphone. Comme vous pouvez le voir dans leur vidéo ci-dessous, le patient pose son doigt sur le flash du téléphone et la caméra du téléphone arrive à comptabiliser le nombre de globules rouge sur cette simple base. Bien entendu, de nombreux paramètres entrent en compte, couleur de la peau, puissance du flash,...et pour tirer un résultat relativement précis en fonction de ces paramètres, une technologie issue de l'intelligence artificielle, l'auto-apprentissage de la machine, a été utilisée. Un algorithme a consciencieusement appris à faire un rapprochement entre ce qu'il voyait par la caméra et les résultats de référence qu'on lui entrait en parallèle jusqu'à être capable de prononcer lui même le résultat.
Nous pensons que l'algorithme ne se trouve pas sur le téléphone et qu'il est donc nécessaire d'avoir du réseau pour faire l'interprétation. L'équipe en charge de ce projet a aussi crée une coque de téléphone qui contient des LED spécifiques pour pouvoir faire l'analyse sur des téléphones qui n'auraient pas une LED embarquée (le flash) assez puissant.
Cette application n'est pas encore disponible sur l'AppStore et l'Android Market, elle doit encore être validée et approuvée par la FDA.
Quel est le rôle du LBM dans ces innovations
Ces innovations partent du principe que les résultats obtenus sont justes. Tous les LBM réalisent des contrôles qualité sur leurs automates, même si dans la majorité des cas, le contrôle qualité est bon. Ce type de dispositif, même s'ils sont grand public devraient nécessiter d'être mis sous contrôle du LBM et un contrôle régulier des résultats obtenus devrait être fait avec le LBM pour s'assurer de la cohérence des résultats produits par l'App.
Imaginons que le médecin utilise son propre téléphone pour mesurer l'hémoglobine du patient, il faudrait, là aussi, sur une base encore plus régulière mesurer la cohérence des résultats obtenus avec ceux obtenus en laboratoire. Si le médecin estime qu'il a le résultat de la numération, il ne va plus l'envoyer au LBM, ce qui va créer un appauvrissement de la connaissance du contexte clinique du patient pour le LBM qui va se retrouver à ne plus pouvoir exercer son rôle médical.
Les applications mobiles, telles que P-A-D, qui permettent de réaliser un prélèvement en mobilité tout en capturant des résultats réalisés en local et d'envoyer le contenu du dossier au laboratoire de biologie médicale sont de plus en plus importantes. Le fait que le laboratoire commence à vouloir à tout prix récupérer l'ensemble des données brutes qui concernent le patient renforcent son rôle médical.
C'est à cette condition seulement que toutes ces innovations resteront contrôlées par le LBM qui continuera à faire office de référence.