République centrafricaine : l’IA au service du dépistage de la tuberculose
Face aux limites des infrastructures de santé en République centrafricaine, l'intelligence artificielle ouvre de nouvelles voies. À l'hôpital de Batangafo, MSF déploie un dispositif numérique innovant pour accélérer le diagnostic de la tuberculose pulmonaire en zone rurale, loin des laboratoires de la capitale.
En République centrafricaine, la tuberculose reste un problème de santé publique majeur selon le ministère de la Santé et de la Population. Le taux d’incidence estimé par l’OMS s'élève à 540 cas pour 100 000 habitants, soit une moyenne de 29 000 cas par an. À Batangafo, dans le nord du pays, la population n’échappe pas à cette menace sanitaire : 203 cas ont été dépistés en 2025.
La tuberculose pulmonaire est une maladie infectieuse des poumons causée par une bactérie transmissible par voie aérienne. Sa confirmation biologique, qui repose sur l’analyse des crachats (expectoration), reste complexe. Pour remédier à cette difficulté et accompagner les équipes médicales, MSF a équipé l’hôpital d'un nouvel appareil en 2024, en collaboration avec les autorités sanitaires : le CAD4TB. Ce dispositif numérique s’appuie sur l’intelligence artificielle pour détecter la maladie chez les individus de plus de 15 ans.
Comment l’intelligence artificielle aide à lutter contre la tuberculose ?
L'outil n'est utilisé que lorsque le médecin constate des signes cliniques évocateurs : amaigrissement, sueurs nocturnes et fièvre.
« Nous réalisons alors une radiographie thoracique qui est ensuite traitée par cet outil digital », explique Clément Daka, infirmier et technicien en radiologie formé à cette technologie. L’IA, sur la base de comparaisons avec une vaste base de données radiologiques, analyse la présence de cavernes, d’opacités pulmonaires et d’épanchements pleuraux caractéristiques de la maladie.
Une fois la radio traitée, l’appareil indique un score. Si celui-ci est supérieur à 40, le niveau de suspicion devient élevé et le patient est immédiatement orienté vers un examen de confirmation biologique.
Dans certains cas, CAD4TB peut soutenir les médecins qui ont peu d’expérience dans l’interprétation des radiographies. « Cette analyse, bien que très efficace, reste une aide au diagnostic et ne le remplace pas : le médecin conserve le dernier mot en toute situation », tient à préciser le Docteur Mouemba Dave King, responsable des activités médicales à l’hôpital de district de Batangafo.
Un gain de temps crucial pour freiner la contamination
Le dispositif apporte un soutien précieux aux praticiens dans l'interprétation des clichés radiologiques.
« Cette innovation nous rend un grand service, car elle permet de recouper le diagnostic du médecin en moins de 30 minutes et d’agir en isolant le malade pour éviter qu’il ne contamine son entourage », ajoute le Dr Mouemba Dave King.
Lorsqu'un cas de tuberculose est avéré, un traitement antibiotique associant quatre molécules est administré sur une durée de 6 mois. Si l'infection persiste, une analyse biologique plus complète est programmée.
Déployer des technologies de pointe en zone rurale
À Batangafo, en 2025, le CAD4TB a permis de détecter 90 cas sur les 203 dépistés au total dans la zone.
Cette initiative démontre que des équipements de pointe basés sur l’intelligence artificielle peuvent être installés et exploités avec succès en zone rurale isolée. Le diagnostic précoce demeure l’étape indispensable pour traiter efficacement les patients et freiner la propagation de l'épidémie.
