Imagerie thoracique

Quelle place pour l’IA dans la lutte contre la Covid-19 ?

Une session du RSNA 2020 consacrée au rôle de l'IA dans la pandémie de Covid-19 a réuni des intervenants chinois et américains. Ils ont dressé le bilan des atouts et des limites de l'intelligence artificielle, et appelé à un contrôle qualité plus strict des produits.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 01/12/20 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 14:14 Lecture 3 min.

Pour l’orateur chinois Shi-Yuan Liu, radiologue à l’hôpital Changzheng à Shanghai, l’IA permet aux radiologues de travailler plus efficacement. capture d'écran RSNA 2020

Les deux thèmes phares du RSNA 2020 se sont partagé l’affiche au premier jour du congrès. L'intelligence artificielle et la Covid-19 étaient au programme d’une session commune le 29 novembre, lors de laquelle un radiologue américain et un radiologue chinois ont présenté leurs retours d’expérience respectifs sur l’utilisation de l’IA pour l’aide à la décision dans le contexte de Covid-19.

Détection et prédiction

Face à la pandémie, les besoins d’un outil d’IA se sont concentrés dans un premier temps sur le diagnostic initial, explique Greg Zaharchuk, professeur de radiologie à l’université de Stanford. « C’était un paramètre très important dans la première phase épidémique, lorsque les systèmes de santé ont été submergés et que les radiologues ne connaissaient pas cette nouvelle maladie », observe-t-il.
Désormais, le diagnostic initial de la Covid-19 n’est plus une problématique de premier plan et les besoins d’outils d’IA s’orientent plus vers la prédiction de l’évolution de la maladie, p

Il vous reste 79% 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

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Mei X., Lee H.-C., Yang Y. et coll., « Artificial intelligence-enabled rapid diagnosis of patients with COVID-19 », Nature Medicine, mai 2020, vol. 26, p. 1224-1228. DOI : 10.1038/s41591-020-0931-3.
  2. Li M. D., Arun N. T., Gidwani M. et coll., « Automated assessment and tracking of COVID-19 pulmonary disease severity on chest radiographs using convolutional siamese neutral networks », Radiology : Artificial Intelligence, juillet 2020, vol. 2, n° 4. DOI : 10.1148/ryai.2020200079.
  3. Li L., Qin L., Xu Z. et coll., « Using artificial intelligence to detect COVID-19 and Community-acquired pneumonia based on pulmonary CT: Evaluation of the diagnostic accuracy », Radiology, août 2020, vol. 296, n° 2. DOI : 10.1148/radiol.2020200905.

Spécialité médicale

Pneumologie

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

COVID-19 RSNA 20 intelligence artificielle

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.

15:00

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.

7:00

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