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COVID-19 : l’intelligence artificielle pour prédire les formes graves

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COVID-19 : l’intelligence artificielle pour prédire les formes graves

Lundi, 07/12/2020 - 19:38 0 commentaire
COVID-19 : l’intelligence artificielle pour prédire les formes graves zoom

Dans la prise en charge du COVID-19, un des enjeux est d’identifier les patients à risque de forme grave et ayant besoin d’une ventilation. Une étude rétrospective utilisant des méthodes d’intelligence artificielle (IA) a abouti à la mise au point d’une signature numérique de biomarqueurs prédictifs de l’évolution de la maladie. Elle utilise notamment les données de l’imagerie par scanner thoracique, dont on sait qu’elle révèle des images spécifiques au COVID-19 (structure en verre dépoli).

Conduite par des médecins et chercheurs de Gustave Roussy, de l'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris, de CentraleSupélec, de l’Université de Paris, de l’Université Paris-Saclay, de l’Inserm, de l’Inria et de la société TheraPanacea, cette étude a recruté 478 patients dans cinq cohortes différentes, tous diagnostiqués COVID-19 positifs par RT-PCR. Parmi eux, 118 étaient des cas graves, 17 % ont été intubés et 6 % sont décédés.

Ils ont appris au dispositif d’IA à reconnaître les zones caractéristiques de la maladie dans les images de scanner grâce au concours de 15 radiologues expérimentés. Puis ils ont créé un algorithme utilisant 10 biomarqueurs utiles pour déterminer l’étendue et l’hétérogénéité de la maladie, l’atteinte pulmonaire et l’état cardiaque. Ces biomarqueurs ont été corrélés à l’âge et au sexe des patients, ainsi qu’à leurs données cliniques.

Le dispositif d’IA a ainsi appris à évaluer la sévérité du COVID-19 et son pronostic à court terme. Il permet de repérer les malades qui auront besoin d’une assistance respiratoire et d’une réanimation. Pour les chercheurs, il autoriserait également à proposer des médicaments en cours d’évaluation à des patients ayant des formes graves pour leur éviter le passage en réanimation.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

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