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

Selon une étude pilotée depuis le centre Gustave-Roussy, un algorithme exploitant les examens de scanner et les données cliniques et biologiques permet d’anticiper l’évolution de la maladie chez les patients atteints du COVID et de mieux orienter leur prise en charge.

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Le 24/06/20 à 16:00, mise à jour hier à 14:10 Lecture 5 min.

Cet outil, estime Nathalie Lassau, pourrait être utile pour orienter les patients si une deuxième vague épidémique survient (photo d'illustration). © Carla Ferrand

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

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Lassau N., Ammary S., Chouzenoux E. et coll., « AI-based multi-modal integration of clinical characteristics, lab tests and chest CTs improves COVID-19 outcome prediction of hospitalized patients », medRxiv, 19 mai 2020. Article en prépublication.

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