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 aujourd'hui à 15:14 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

04 Juil

16:39

Une erreur de délinéation a conduit à délivrer la majorité du traitement par radiothérapie externe du cancer de la peau a un patient sur une localisation saine. L’incident, détecté à la 24e séance, s'est déroulé au centre d’oncologie et radiothérapie d’Eure-et-Loir (COREL) de Chartres. Rapporté et communiqué par l'ASNR, il a été classé au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO des événements en radiothérapie, graduée de 0 à 7 par ordre croissant de gravité.

13:09

La HAS a reconduit pour un nouveau mandat de 3 ans les membres de la commission recommandations, pertinence, parcours et indicateurs (CRPPI). En plus des 18 membres d'origine, dont la radiologue du CHU de Lille Anne Cotten, la commission a été enrichie de 6 nouveaux, notamment en santé mentale et psychiatrie, indique un communiqué.

7:45

La substance active Florbetaben (18F), servant au diagnostic de l’amylose de la transthyrétine, a reçu la désignation « orphelin » de l’Agence européenne des médicaments le 22 mai 2025. Ce statut n’autorise pas la vente en UE mais permet la recherche avec des essais cliniques.

7:00

03 Juil

17:55

Gleamer annonce dans un communiqué de presse le lancement de LungCT® et BoneCT®, les deux premières applications de sa suite Oncoview®. Soutenus par l’initiative France2030, ces outils d’intelligence artificielle ont pour objectif d’aider les radiologues dans la détection précoce des cancers.

13:00

L'utilisation du gadopiclénol pourrait faciliter la réduction de l'exposition cumulative au gadolinium chez les enfants qui passent des examens IRM en série. Selon une étude rétrospective basée sur l’analyse de 38 cas par 2 neuroradiologues, l’agent macrocyclique à haute relaxivité permet des résultats semblables de ratio de contraste comparé aux autres agents disponibles sur le marché.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR