Intelligence artificielle

La recherche explore les possibilités des algorithmes contre le COVID-19

Dans le monde entier, des équipes de chercheurs tentent de développer des outils d’intelligence artificielle qui pourront aider les radiologues à détecter et évaluer le COVID-19 sur des examens de radiographie ou de scanner.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/05/20 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:15 Lecture 4 min.

Le modèle COVIDNet-CXR Small développé à l'aide du réseau de neurones COVIDNet aurait montré une sensibilité de 87,1 % et une valeur prédictive positive de 96,4 %, affirment ses développeurs. Wang L. et coll.

Les algorithmes seront-ils des alliés de poids contre le coronavirus ? Pour l’heure, seule une poignée de solutions est disponible dans le commerce, mais les chercheurs et les développeurs travaillent avec enthousiasme. « Il y a une ruée vers l’utilisation et l’exploration des possibilités de l’intelligence artificielle et d’autres outils d’analyse pour diagnostiquer, prédire et traiter le COVID-19 », constate l’économiste Wim Naudé dans un article du 1er avril [1].

Détecter la pneumonie sur les radiographies

Aux États-Unis, les médecins de UC San Diego Health, associés à Amazon Web Services, évaluent l’efficacité chez les patients COVID d’un algorithme développé par leurs soins pour détecter la pneumonie sur des radiographies du thorax.  « Environ 75 % des patients COVID-19 positifs hospitalisés développent une pneumonie virale, rappellent-ils dans la revue Journal of Thoracic Imaging [2]. La détection rapide de la pneumonie chez ces patients pourrait permettre une application rapide de

Il vous reste 84% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Naudé W., « Artificial intelligence against COVID-19: an early review », Towards Data Science, Medium, 1er avril 2020. https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-against-covid-19-an-early-review-92a8360edaba. Site consulté le 7 mai 2020.
  2. Hurt B., Kligerman S., Hsiao A., « Deep Learning Localization of Pneumonia 2019 Coronavirus (COVID-19) Outbreak », Journal of Thoracic Imaging, 20 mars 2020, publication anticipée en ligne. DOI : 0.1097/RTI.0000000000000512.
  3. Wang L., Lin Z. Q., Wong A., « A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 », arXiv.org, 2020, publication en ligne.
  4. Dans Bai H. X., Wang R., Xiong Z. et coll., « AI Augmentation of Radiologist Performance in Distinguishing COVID-19 from Pneumonia of Other Etiology on Chest CT », Radiology, 27 avril 2020, publication en ligne. DOI : 10.1148/radiol.2020201491.

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

RSNA 20 intelligence artificielle COVID-19

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Les chercheurs contre le COVID-19

Voir le dossier

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Les algorithmes traquent le coronavirus

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

25 Avr

17:06

L'antiaggrégant plaquettaire tirofiban administré par voie intraveineuse avant thrombectomie augmente significativement la proportion de patients recanalisés au premier passage (65 %, vs 48 % sans tirofiban), selon un essai randomisé chinois ouvert multicentrique en simple aveugle de phase 2 (200 patients inclus) paru dans JAMA Network Open.

15:00

11:13

Une étude publiée dans Radiology: Imaging Cancer révèle un soutien prudent à l'utilisation de l'intelligence artificielledans le dépistage du cancer du sein. Réalisée auprès d'une population diversifiée, l'enquête montre que la confiance envers l'IA varie selon les antécédents médicaux personnels et les facteurs sociodémographiques.

7:19

Un nouveau cabinet de radiologie a ouvert ses porte le 14 avril dernier à l’hypercentre de Montpellier. Ce cabinet propose désormais des examens d’IRM et de scanner, annonce Midilibre.fr

7:00

24 Avr

16:01

Un scénario de dépistage du cancer du poumon où le radiologue interprète seulement les scanners avec un résultat positif de l'IA peut réduire la charge de travail des praticiens tout en préservant la sensibilité, selon une étude rétrospective (366 sujets) d'AJR évaluant différents scénarios d'implémentation de l'IA dans le dépistage de ce cancer.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR