Covid : prise en charge améliorée grâce à l’intelligence artificielle

Mis au point conjointement par plusieurs établissements, un système d’analyse de données multiples, associé à de l’intelligence artificielle, permet en quelques minutes de donner, pour un patient diagnostiqué Covid-19, un score de gravité, et d’anticiper les besoins thérapeutiques.

© Epictura

Prévoir, dès l’établissement du diagnostic, l’évolution d’un malade atteint du coronavirus permet d’anticiper la prise en charge (oxygène, transfert en service de réanimation) et les besoins logistiques.

Dans le cadre d’une étude intitulée ScanCovIA, l’institut Gustave Roussy, l’hôpital Bicêtre (AP-HP), l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (INRIA) et la start-up Owkin ont analysé, avec un dispositif associé à de l’intelligence artificielle, des données cliniques, biologiques ainsi que les antécédents et comorbidités de patients.

Sur 65 paramètres évalués au total, cinq se sont révélés plus particulièrement significatifs dans le calcul d’un pronostic : la saturation en oxygène, le taux de plaquettes, le taux d’urée, l’âge et le sexe. En combinant ces 5 paramètres et les données d’un scanner thoracique 3D, la solution est capable de calculer, en quelques minutes, de manière précise un score de gravité (de 1, risque très faible, à 5, risque très élevé).

Cette catégorisation des patients alerte le personnel soignant, permet d’adapter la surveillance du malade afin de devancer une dégradation. Le code de cette innovation, installée en routine clinique dans le service de radiologie de Gustave Roussy, est en open source et peut être utilisé par tous les services d’imagerie.

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