Imagerie thoracique

Quelle place pour l’IA dans la lutte contre la Covid-19 ?

Une session du RSNA 2020 consacrée au rôle de l'IA dans la pandémie de Covid-19 a réuni des intervenants chinois et américains. Ils ont dressé le bilan des atouts et des limites de l'intelligence artificielle, et appelé à un contrôle qualité plus strict des produits.

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Le 01/12/20 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 14:08 Lecture 3 min.

Pour l’orateur chinois Shi-Yuan Liu, radiologue à l’hôpital Changzheng à Shanghai, l’IA permet aux radiologues de travailler plus efficacement. capture d'écran RSNA 2020

Les deux thèmes phares du RSNA 2020 se sont partagé l’affiche au premier jour du congrès. L'intelligence artificielle et la Covid-19 étaient au programme d’une session commune le 29 novembre, lors de laquelle un radiologue américain et un radiologue chinois ont présenté leurs retours d’expérience respectifs sur l’utilisation de l’IA pour l’aide à la décision dans le contexte de Covid-19.

Détection et prédiction

Face à la pandémie, les besoins d’un outil d’IA se sont concentrés dans un premier temps sur le diagnostic initial, explique Greg Zaharchuk, professeur de radiologie à l’université de Stanford. « C’était un paramètre très important dans la première phase épidémique, lorsque les systèmes de santé ont été submergés et que les radiologues ne connaissaient pas cette nouvelle maladie », observe-t-il.
Désormais, le diagnostic initial de la Covid-19 n’est plus une problématique de premier plan et les besoins d’outils d’IA s’orientent plus vers la prédiction de l’évolution de la maladie, p

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Auteurs

Carla Ferrand

Bibliographie

  1. Mei X., Lee H.-C., Yang Y. et coll., « Artificial intelligence-enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19 », Nature Medicine, mai 2020, vol. 26, p. 1224-1228. DOI : 10.1038/s41591-020-0931-3.
  2. Li M. D., Arun N. T., Gidwani M. et coll., « Automated assessment and tracking of COVID-19 pulmonary disease severity on chest radiographs using convolutional siamese neutral networks », Radiology : Artificial Intelligence, juillet 2020, vol. 2, n° 4. DOI : 10.1148/ryai.2020200079.
  3. Li L., Qin L., Xu Z. et coll., « Using artificial intelligence to detect COVID-19 and Community-acquired pneumonia based on pulmonary CT: Evaluation of the diagnostic accuracy », Radiology, août 2020, vol. 296, n° 2. DOI : 10.1148/radiol.2020200905.

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle Scanner

Mots-clés

intelligence artificielle COVID-19 RSNA 20

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