Intelligence artificielle

Les vendeurs d’IA mobilisent leurs réseaux de neurones contre le COVID-19

Plusieurs entreprises proposent des outils d’aide au diagnostic et au suivi du COVID-19 basés sur l’interprétation automatique de radiographies ou de scanners thoraciques par des algorithmes d’intelligence artificielle. En voici une sélection, non exhaustive.

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Le 17/04/20 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:13 Lecture 4 min.

L’intelligence artificielle pourrait aider à mieux diagnostiquer et orienter les patients atteints de COVID-19 en automatisant l’interprétation des examens ou en prédisant l’évolution de la maladie. D. R.

Déjà capable de détecter certaines pathologies sur les radiographies et les scanners des poumons, l’intelligence artificielle pourrait aider à mieux diagnostiquer et orienter les patients atteints de COVID-19 en automatisant l’interprétation des examens ou en prédisant l’évolution de la maladie. Alors que les laboratoires universitaires du monde entier mobilisent leurs ressources dans cet objectif, certaines entreprises ont déjà dégainé des solutions.

Détecter les opacités sur les radiographies

Dans un communiqué diffusé fin mars 2020, la firme indienne Qure.ai annonce avoir ajouté des fonctionnalités de détection et de suivi du COVID-19 à sa suite qXR®. Elles permettent de détecter automatiquement sur les radiographies thoraciques, les opacités en verre dépoli et les condensations, « signes d’atteinte par le coronavirus », décrit l’entreprise sur son site internet. Elles peuvent aussi localiser les lésions dans le parenchyme pulmonaire « en estimant les risques d’atteinte par le COVID-1

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.

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