Intelligence artificielle

À Gustave-Roussy, un score maison prédit l’évolution des patients Covid

Le score AI-severity combine 5 variables cliniques et biologiques et l’analyse des examens de scanner thoracique par un algorithme d’apprentissage profond pour évaluer la gravité de l’atteinte pulmonaire liée à la Covid-19 et prédire son évolution.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 22/02/21 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:12 Lecture 3 min.

AI-severity combine les informations extraites du scanner thoracique par un algorithme d’intelligence artificielle avec des données cliniques et biologiques pour attribuer un score de gravité à l’atteinte pulmonaire et prédire son évolution (photo d'illustration). D. R.

À Villejuif (94), le centre de lutte contre le cancer Gustave-Roussy évalue les patients atteints de Covid-19 ou suspectés de l’être grâce à un score hybride développé en interne. AI-severity combine les informations extraites du scanner thoracique par un algorithme d’intelligence artificielle avec des données cliniques et biologiques pour attribuer un score de gravité à l’atteinte pulmonaire et prédire son évolution.

Une approche holistique

Présenté dans un article de la revue Nature Communications [1], cet outil est le fruit des efforts conjoints des équipes de recherche de Gustave-Roussy, université Paris-Saclay, de l’hôpital du Kremlin-Bicêtre, assistance publique – hôpitaux de Paris, de l’Inria et de la start-up Owkin, réunis au sein de l’étude ScanCovIA. « Début 2020, nous n’avions pas de score. Des patients atteints de Covid-19 arrivaient en bon état général mais mourraient chez eux quelques jours plus tard, se souvient Nathalie Lassau, radiologue à Gustave Roussy – université Par

Il vous reste 78% 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. Lassau N., Ammari S., Chouzenoux E. et coll., « Integrating deep learning CT-scan model, biological and clinical variables to predict severity of COVID-19 patients », Nature Communications, janvier 2021, vol. 12, n° 634. DOI : 10.1038/s41467-020-20657-4.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

02 Oct

12:09

L’IA en radiologie peut réduire le temps de rendu des examens, notamment en radiographie traumatique et en IRM du genou mais la latence de l’infrastructure reste le principal frein à une utilisation clinique efficace (étude).

7:30

Une étude publiée dans Chest montre que l’IA détecte moins de bouchons muqueux que les radiologues, mais avec une spécificité comparable. L’assistance de l’IA améliore toutefois la sensibilité des radiologues.
01 Oct

16:30

La biopsie au trocart guidée par scanner peut fournir un diagnostic tissulaire fiable pour les lésions inaccessibles à l’échographie dans la région sus-hyoïdienne de la tête et du cou. (étude)

11:30

Le replay d'un webinaire est disponible pour découvrir MaDemandeIRM, un outil dédié à l’optimisation de l’adressage des patients, à la qualité des demandes d’examen et à l’harmonisation des protocoles IRM.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR