Une IA française combine les données cliniques, biologiques et radiologiques pour prédire la sévérité du COVID-19

Au plus fort de l’épidémie, le COVID-19 a fait peser une pression inédite sur les équipes soignantes, notamment celles des urgences, qui décidaient d’hospitaliser les patients ou de les renvoyer chez eux. Cette situation a souligné la nécessité d’identifier des marqueurs prédictifs de la sévérité de la maladie. Outre l’âge et les comorbidités, reconnus comme des facteurs de risques, le scanner thoracique s’est affirmé comme une potentielle source d’information, l’extension de l’atteinte pulmonaire étant corrélée à la sévérité de la maladie. Plusieurs équipes de chercheurs et développeurs ont exploité cette caractéristique, et développé des outils basés sur l’intelligence artificielle capables de prédire l’évolution de la maladie.

Une étude lancée à Gustave-Roussy

Nathalie Lassau, radiologue au centre de lutte contre le cancer Gustave-Roussy, à Villejuif (94) et chercheuse à l’Inserm, a voulu aller plus loin et évaluer les capacités pronostiques d’un algorithme qui analyserait non seuleme