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

24 Mar

16:18

Le Canard Enchaîné publie les extraits d'un prérapport confidentiel de l’Inspection générale des finances (IGF) concernant des défaillances, des irrégularités et des dépenses injustifiées au sein de l'Ordre des médecins.

14:01

Les méthodes d'imagerie basées sur la TEP permettraient d'obtenir des mesures de la fraction d'éjection ventriculaire gauche comparables à celles obtenues par IRM cardiaque (étude).

7:14

Les fumeurs dont les résultats du scanner baseline de dépistage étaient normaux présenteraient un risque de cancer du poumon nettement accru à long terme, qui n'est devenu significatif qu'au bout de deux ans après le dépistage (étude).  
23 Mar

16:18

Testé dans le cadre d'un essai randomisé, un outil d'évaluation des nodules pulmonaires par intelligence artificielle intégré dans le PACS n'a pas réduit les temps d'interprétation des examens. En revanche, il a été associé à une détection significativement supérieure des lésions cliniquement significatives.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR