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Un chercheur de l’université de Floride centrale fait partie d’une nouvelle étude, qui montre que l’intelligence artificielle peut être presque aussi précise qu’un médecin, pour diagnostiquer le COVID-19 dans les poumons. Cette étude, montre que cette nouvelle technique peut également surmonter certains des défis des tests actuels.

L’IA détecte le COVID-19 avec précision

Les chercheurs ont démontré qu’un algorithme d’IA, pouvait être formé pour classifier la pneumonie due au COVID-19, dans les scanners de tomographie assistée par ordinateur (CT), avec une précision allant jusqu’à 90 %, ainsi que pour identifier correctement les cas positifs dans 84 % des cas, et dans 93 % des cas négatifs.
La tomodensitométrie permet de mieux comprendre le diagnostic et l’évolution du COVID-19, par rapport aux tests de réaction de transcription inverse en chaîne de la polymérase, ou RT-PCR, souvent utilisés. Ces tests présentent des taux élevés de faux négatifs, des retards de traitement et d’autres difficultés.
Un autre avantage des scanners est qu’ils peuvent détecter le COVID-19 chez les personnes qui ne présentent pas de symptômes, chez celles qui ont des symptômes précoces, au plus fort de cette maladie et après la disparition des symptômes. Cependant, le scanner n’est pas toujours recommandé comme outil de diagnostic du COVID-19 car cette maladie ressemble souvent aux pneumonies associées à la grippe.
Ce nouvel algorithme co-développé par l’UCF peut surmonter ce problème en identifiant avec précision les cas de COVID-19, ainsi qu’en les distinguant de la grippe, ce qui constitue une aide potentielle importante pour les médecins, explique Ulas Bagci, professeur adjoint au département d’informatique de l’UCF.

Un outil standardisé et objectif 

« Nous avons démontré qu’une approche basée sur l’IA, peut servir d’outil standardisé et objectif pour aider les systèmes de santé ainsi que les patients », dit Bagci. « Elle peut être utilisée comme un outil de test complémentaire, dans des populations limitées très spécifiques, et elle peut être utilisée rapidement et à grande échelle dans le cas d’une épidémie récurrente ».
Pour réaliser cette étude, les chercheurs ont formé un algorithme informatique permettant de reconnaître le COVID-19 dans les scanners pulmonaires de 1 280 patients multinationaux de Chine, du Japon et d’Italie. Ils ont ensuite testé cet algorithme sur des scanners de 1 337 patients atteints de maladies pulmonaires allant du COVID-19 au cancer et à la pneumonie non COVID-19.

Un algorithme extrêmement efficace

Lorsqu’ils ont comparé les diagnostics de l’ordinateur avec ceux confirmés par les médecins, ils ont constaté que cet algorithme était extrêmement efficace pour diagnostiquer avec précision la pneumonie due au COVID-19, dans les poumons et la distinguer d’autres maladies, en particulier lors de l’examen des scanners CT aux premiers stades de la progression de cette maladie.
Cette recherche a été publiée dans Nature Communications.
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