Intelligence artificielle

La recherche explore les possibilités des algorithmes contre le COVID-19

Dans le monde entier, des équipes de chercheurs tentent de développer des outils d’intelligence artificielle qui pourront aider les radiologues à détecter et évaluer le COVID-19 sur des examens de radiographie ou de scanner.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/05/20 à 15:00, mise à jour hier à 15:16 Lecture 4 min.

Le modèle COVIDNet-CXR Small développé à l'aide du réseau de neurones COVIDNet aurait montré une sensibilité de 87,1 % et une valeur prédictive positive de 96,4 %, affirment ses développeurs. Wang L. et coll.

Les algorithmes seront-ils des alliés de poids contre le coronavirus ? Pour l’heure, seule une poignée de solutions est disponible dans le commerce, mais les chercheurs et les développeurs travaillent avec enthousiasme. « Il y a une ruée vers l’utilisation et l’exploration des possibilités de l’intelligence artificielle et d’autres outils d’analyse pour diagnostiquer, prédire et traiter le COVID-19 », constate l’économiste Wim Naudé dans un article du 1er avril [1].

Détecter la pneumonie sur les radiographies

Aux États-Unis, les médecins de UC San Diego Health, associés à Amazon Web Services, évaluent l’efficacité chez les patients COVID d’un algorithme développé par leurs soins pour détecter la pneumonie sur des radiographies du thorax.  « Environ 75 % des patients COVID-19 positifs hospitalisés développent une pneumonie virale, rappellent-ils dans la revue Journal of Thoracic Imaging [2]. La détection rapide de la pneumonie chez ces patients pourrait permettre une application rapide de

Il vous reste 84% 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. Naudé W., « Artificial intelligence against COVID-19: an early review », Towards Data Science, Medium, 1er avril 2020. https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-against-covid-19-an-early-review-92a8360edaba. Site consulté le 7 mai 2020.
  2. Hurt B., Kligerman S., Hsiao A., « Deep Learning Localization of Pneumonia 2019 Coronavirus (COVID-19) Outbreak », Journal of Thoracic Imaging, 20 mars 2020, publication anticipée en ligne. DOI : 0.1097/RTI.0000000000000512.
  3. Wang L., Lin Z. Q., Wong A., « A Tailored Deep Convolutional Neural Network Design for Detection of COVID-19 », arXiv.org, 2020, publication en ligne.
  4. Dans Bai H. X., Wang R., Xiong Z. et coll., « AI Augmentation of Radiologist Performance in Distinguishing COVID-19 from Pneumonia of Other Etiology on Chest CT », Radiology, 27 avril 2020, publication en ligne. DOI : 10.1148/radiol.2020201491.

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

intelligence artificielle COVID-19 RSNA 20

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Les chercheurs contre le COVID-19

Voir le dossier

Dans le dossier

icon réservé aux abonnés Les algorithmes traquent le coronavirus

Voir le dossier

Le fil Docteur Imago

10 Avr

15:32

Un modèle d’IA à apprentissage profond montre un potentiel en tant qu’outil de dépistage opportuniste de la santé osseuse chez les enfants, selon une étude publiée dans Radiology.

15:00

13:14

Les événements de sécurité des patients en radiologie représentent une faible proportion des incidents (3,2 %), mais révèlent des vulnérabilités importantes, notamment chez les enfants et les personnes âgées, avec un risque élevé lié aux médicaments et aux produits de contraste, selon une étude publiée dans Current Problems in Diagnostic Radiology

7:13

Les patientes atteintes d’un cancer du sein qui développent un dysfonctionnement cardiaque lors d’une chimiothérapie néoadjuvante subissent également une perte de tissu cérébral significativement plus importante que celles dont la fonction cardiaque reste stable, selon une étude publiée dans Academic Radiology.

7:00

09 Avr

16:21

Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR