Sur plus de 320 algorithmes développés pour diagnostiquer la Covid-19 ou anticiper son évolution à partir d’examens de radiographie ou de scanner thoracique, aucun n’est suffisamment robuste et validé pour une utilisation en clinique, conclut une méta-analyse décrite dans la revue Nature machine intelligence [1]. Ses auteurs, un groupe de mathématiciens et de radiologues de l’université de Cambridge, au Royaume-Uni, ont passé au crible la littérature publiée sur le sujet et évalué les...

Jérôme HOFF
Bibliographie
  1. Roberts M., Driggs D., Thorpe M. et coll., « Common pitfalls and recommandations for using machine learning to detect and pronosticate for COVID-19 using chest radigraphs ans CT scans », Nature Machine Intelligence, mars 2021, vol. 3, p. 199 – 217. DOI : https://doi.org/10.1038/s42256-021-00307-0