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 14:13 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

05 Mar

15:43

Une étude publiée dans Academic Radiology utilisant un suivi oculaire des radiologues lors de l’interprétation de scanners hépatiques, montre que la technique du « drilling » (fixation du regard sur une zone avec défilement rapide des coupes) est associée à une meilleure sensibilité pour détecter les métastases hépatiques que le « scanning ». Une durée d’interprétation plus longue est également liée à une sensibilité plus élevée, contrairement à la vitesse de défilement des images.

13:56

Une étude parue dans Academic Radiology montre que l’IRM hépatique à 5,0 T avec une demi-dose d’acide gadoxétique offre une qualité d’image supérieure ou équivalente à l’IRM à 3,0 T tout en permettant une réduction de 25 % du temps d’acquisition et en atténuant les artefacts de mouvement.

7:33

Une méta-analyse publiée dans Emergency Radiology évaluant 5 790 radiographies montre que l’intelligence artificielle détecte les épanchements du coude avec une sensibilité de 92,7 % et une spécificité de 97,8 %, des performances comparables à celles des médecins sans différence significative entre les deux groupes.
04 Mar

16:25

Une étude publiée dans Lancet Oncology alerte que le nombre de cas de cancer du sein pourrait atteindre les 3,5 millions d'ici 2050. (Etude)  
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR