IA-prédit-évolution-des-patients-atteints-du-covid-19-à-partir-de-images

Une évaluation clinique rapide et précise de la progression de la maladie et de la mortalité est essentielle pour la prise en charge des patients atteints de COVID-19. Bien que plusieurs prédicteurs aient été proposés, ils se sont limités à une évaluation subjective, à des schémas semi-automatiques ou à des approches d’apprentissage profond supervisé. Ces prédicteurs sont subjectifs ou nécessitent une annotation laborieuse des cas d’entraînement.

Pour le patients atteints du COVID-19

Dans une étude multicentrique publiée dans Medical Image Analysis, une équipe de recherche dirigée par Hiroyuki Yoshida, directeur de la recherche en imagerie 3D au Massachusetts General Hospital (MGH), a montré que l’apprentissage profond non supervisé basé sur la tomographie assistée par ordinateur peut fournir une performance pronostique significativement plus élevée que les tests de laboratoire établis et les prédicteurs de survie visuels et quantitatifs basés sur les image existantes.

Ce modèle peut prédire, pour chaque patient, le moment où le COVID-19 progresse et donc le moment où le patient est admis dans une unité des soins intensifs ou quand il est malade, ce que les autres modèles de prédiction basés sur l’image ne peuvent pas faire. Les informations temporelles calculées par ce modèle permettent également de stratifier les patients en groupes à faible et à haut risque avec une marge plus large que ce qui est possible avec d’autres prédicteurs.

« Nos résultats montrent que les performances de prédiction du modèle d’intelligence artificielle non supervisé étaient nettement supérieures et l’erreur de prédiction nettement inférieure à celles des prédicteurs de référence précédemment établis », explique M. Yoshida. « L’utilisation de l’IA non supervisée comme partie intégrante du modèle de prédiction de survie permet d’effectuer des prédictions pronostiques directement à partir des images CT originales des patients, avec une précision supérieure à ce qui était auparavant possible en imagerie quantitative. »

Une technologie d’IA beaucoup plus précise

Dans une étude complémentaire publiée récemment dans Nature, l’équipe avait déjà montré que l’IA supervisée pouvait être utilisée pour prédire la survie des patients atteints du COVID-19 à partir de leurs images de scanner thoracique. Cependant, ce nouveau modèle d’IA non supervisée innove en éliminant les limitations techniques et les efforts d’annotation laborieux des prédicteurs précédents, car l’utilisation d’un réseau adversatif génératif permet d’entraîner un modèle d’analyse de survie complet de bout en bout directement à partir des images. « Il s’agit d’une technologie d’IA beaucoup plus précise et très avancée », explique M. Yoshida.

Bien que cette étude se soit limitée aux patients atteints du COVID-19, l’équipe pense que ce modèle peut être généralisé à d’autres maladies. « Des questions telles que le COVID-19, le variant Delta, ou la généralisation du modèle à d’autres maladies se manifestant dans les images médicales sont des applications prometteuses de ce modèle d’IA non supervisé », déclare Yoshida.

Cette recherche a été publiée dans Scientific Reports.

Source : Massachusetts General Hospital
Crédit photo : Pexels

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