Guinea Epilepsy Project

L’épilepsie survient principalement dans les pays à faibles et moyens revenus, affectant 1 à 2 pour cent de la population mondiale, ou 60 millions de personnes. Le nombre de personnes souffrant d’épilepsie dans les pays à faibles revenus en mesure d’accéder aux soins est généralement bas en raison de multiples facteurs : un niveau plus élevé de pauvreté parmi les personnes souffrant d’épilepsie, une pénurie de professionnels de la santé spécialisés, une stigmatisation du comportement consistant à rechercher des soins, un accès limité aux technologies de la santé, moins d’antiépileptiques avec notamment des ruptures de stock de médicaments, et des obstacles au transport vers les lieux de soin en raison des convulsions. Il est aussi vraisemblable que des facteurs de risque pour l’épilepsie, uniques et peu étudiés, existent dans ces environnements à faibles revenus, ce qui affecte l’épidémiologie dans ces régions. Ces facteurs de risque présumés n’ont pas reçu toute l’attention méritée, à cause d’un manque de technologies axées sur le cerveau pour en rechercher l’impact.
La République de Guinée est un pays à faible revenu situé en Afrique de l’Ouest. La Guinée est l’une des nations les plus pauvres du monde : elle se classe 175e sur 189 pays selon l’Indice de Développement Humain des Nations unies et, en 2018, son revenu national brut par habitant était de 850 USD. Les outils et l’expertise pour le diagnostic et la caractérisation de l’épilepsie ne sont pas disponibles pour la plupart des patients en République de Guinée. Pour les patients, ce manque d’infrastructure pour l’épilepsie peut entraîner des erreurs de diagnostic et une détérioration des soins.

Dernière mise à jour en septembre 2023 

L’initiative actuelle vise à s’appuyer sur le projet précédent en intégrant une Intelligence artificielle capable de détecter les pics épileptiques dans l’EEG basé sur smartphone. Cela permettra à des médecins non-experts et à des travailleurs de santé de fournir des niveaux de soins spécialisés aux patients atteints d’épilepsie. Avec le soutien de la Fondation Pierre Fabre, le groupe de recherche en neurologie mondiale va

Achever la mise au point d’un algorithme d’IA à apprentissage automatique pour la détection des décharges épileptiformes
Achever le développement de la troisième génération d’EEG sur smartphone (SBS-3)
Évaluer l’utilité clinique de l’IA dans un système d’EEG basé sur un smartphone chez des patients épileptiques en Guinée

L’EEG est le test de diagnostic standard de l’épilepsie. L’EEG peut également orienter les options de traitement pour les patients souffrant de différentes formes d’épilepsie. Il existe peu d’appareils d’électroencéphalogramme (EEG) accessibles au public en Guinée, les quelques appareils qui existent dans ce pays ayant été donnés par le Groupe mondial de recherche en neurologie dans le passé. Le Global Neurology Research Group du Massachusetts General Hospital a précédemment caractérisé l’utilité clinique d’un système d’EEG basé sur smartphone (appelé SBS-2, Smartphone Brain Scanner – 2nd Generation) pour la prise en charge de l’épilepsie en Guinée. La nature portable d’un EEG basé sur smartphone permet aux médecins et aux professionnels de santé d’apporter l’outil de diagnostic aux patients. Cela permet de réduire considérablement la charge des visites médicales, en particulier pour les patients à faible revenu et vivant en milieu rural qui ne peuvent pas se rendre dans une grande ville. La sensibilité modérément élevée et la grande spécificité de l’EEG basé sur smartphone en font un outil de confirmation de deuxième ligne pour le diagnostic clinique de l’épilepsie.
Actuellement, les patients souffrant d’épilepsie doivent faire interpréter les résultats de leur EEG par un médecin expert. Il n’y a pas de médecin expert en EEG en Guinée. Par conséquent, les patients souffrant d’épilepsie ne sont souvent pas diagnostiqués et peuvent être traités de manière incorrecte. L’intelligence artificielle (IA), alimentée par l’apprentissage automatique (ML), permet d’automatiser avec précision l’analyse de l’électroencéphalogramme (EEG) chez les patients épileptiques. L’intelligence artificielle, actuellement en cours de développement au Massachusetts General Hospital, permettra à des médecins non experts et à des professionnels de santé de recevoir instantanément des diagnostics précis. Les patients seront alors maintenus dans un continuum de soins et pourront éventuellement commencer à prendre un médicament antiépileptique de manière plus rapide qu’ils ne le feraient autrement.

Les objectifs premiers ayant été atteints,  les équipes du projet continuent de collecter et d’analyser des données en Guinée. Plus de 1000 personnes ont ainsi participé aux études réalisées.