Covid 19 : comment un algorithme développé à Marseille permet de prédire l’évolution de la maladie chez les patients

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Pboulanger Prés.
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Covid 19 : comment un algorithme développé à Marseille permet de prédire l’évolution de la maladie chez les patients

Message par Pboulanger Prés. »

Bonjour à tous,

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Covid 19 : comment un algorithme développé à Marseille permet de prédire l’évolution de la maladie chez les patients

Le service de radiologie de la Timone, a développé un algorithme permettant de mieux évaluer l’évolution de la maladie chez les patients touchés par le coronavirus. Une véritable avancée pour la prise en charge des malades. On vous explique.
 
Publié le 24/12/2020 à 16h50


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Appelez-le Smart Lungs. Des chercheurs marseillais ont mis au point un outil d’intelligence artificielle qui permet de quantifier automatiquement les atteintes pulmonaires provoquées par le Covid-19. Cet algorithme a été développé dans le service de radiologie de la Timone 2 à Marseille, dirigé par le Pr. Alexis Jacquier, avec l’aide de l’Institut de Mathématique de Marseille.
 
"L’atteinte du parenchyme pulmonaire et les embolies pulmonaires font la gravité de l’atteinte du covid, explique le Pr. Jacquier. Ces lésions ne sont pas, ou mal détectées sur la radiographie du thorax. En comparaison, le scanner permet d’avoir une vision beaucoup plus précise de l’extension des lésions."
 
"Nous avons souhaité développer un outil d’intelligence artificielle capable de quantifier automatiquement ces lésions, en 10 secondes, sans intervention humaine", ajoute-t-il.

Un gain de temps énorme

Le Covid-19 donne des atteintes du poumon en "verre dépoli" ou des "condensations". La détection de ces atteintes et l’interprétation de ces images nécessitent des années de formation et de pratique pour un radiologue. À l’inverse, la quantification, c’est-à-dire mesurer la quantité de poumon anormal par rapport à la quantité de poumon totale, est une tâche nécessitant un temps humain important, mais qui peut être automatisé.
 
 
"Nous sommes parties de l’hypothèse
que la quantification de l’atteinte pulmonaire avait une importance
pour le pronostique des patients atteints par le Covid-19.
Mais cette quantification manuelle prenait environ 15 minutes par scanner.
Un délai trop long en période de crise sanitaire
et d’encombrement des services hospitaliers."
Le professeur Alexis Jacquier


"Nous avons souhaité innover et utiliser les outils d’intelligence artificielle (IA) pour résoudre ce problème", explique-t-il.
  
C'est là qu'entre en scène l’algorithme Smart Lungs. Cet outil a été entraîné pour apprendre à mesurer les atteintes pulmonaires provoquées par le Covid-19 : "Nous avons réalisé l’entraînement de cet outil  en lui fournissant 140 scanners annotés par un radiologue expert. Et 30 autres scanners ont servi pour évaluer la précision de l’algorithme." 
 
"Nous avons ainsi pu évaluer que la machine était plus précise que la quantification humaine pour cette tâche précise, se réjouit Alexis Jacquier. Mais cet outil ne sert à rien sans l’expertise du radiologue. Ces outils d’IA au sens général du terme permettent de mesurer des paramètres auxquels nous n’avions pas accès faute de temps, c’est une aide importante dans la prise en soin radiologique."

Mieux prédire le pronostic des patients

Ces outils permettent de mesurer les lésions de manière automatique sans intervention humaine. Dans cette période de pandémie où les atteintes de la Covid-19 prédominent, ils aident donc à détecter les patients qui sont plus à risque d’avoir une évolution péjorative et qui nécessite une plus grande attention. Smart Lungs aide aussi à la décision d’hospitaliser un patient.  
 
"En effet, nous avons montré sur 1 600 patients que la quantification par intelligence artificielle permettait de mieux prédire le pronostic des patients comparativement aux indicateurs habituels", ajoute le radiologue.
 
Depuis la deuxième vague, le service de Radiologie de la Timone 2, a largement mis à contribution Smart Lungs. Cette innovation a été brevetée et pourrait être déployée au-delà de l’AP-HM.


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