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 14:14 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

23 Fév

15:51

Des scores de risques fournis par un outil commercial de diagnostic et prédiction automatique ont obtenu une performance « pas significativement différente » à celle des modèles cliniques pour prédire la récidive ipsilatérale après un traitement par chirurgie conservatoire d'un carcinome canalaire in situ (DCIS). Étude.

13:50

La présence de calcifications aortiques évaluée sur des radiographies thoraciques est associée à une survie globale (HR 1,669 ; IC 95 % = [1083–2572]) et à une survie sans amputation plus faibles (HR 1,587 ; IC 95% = [1041–2420]) après une amputation mineure des extrémités inférieures (étude).

7:30

Les modèles de fondation sont une piste prometteuse pour faire évoluer l'imagerie pédiatrique, concluent les auteurs d'un état de l'art sur le sujet paru dans la revue Pediatric Imaging.
20 Fév

15:29

Le groupe de médecine nucléaire CEI dont le siège est à Rennes rejoint le réseau Vidi et devient le premier groupe de médecine nucléaire à rejoindre le réseau.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR