L'IA pour prédire le risque de complications respiratoires
eSanté Des chercheurs américains et chinois en intelligence artificielle (IA) ont mis au point un outil pour prédire quels malades sont susceptibles de développer un syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA). Il pourrait notamment aider les médecins à définir les patients à traiter en priorité.
Alors que le coronavirus continue de se propager dans le monde entier, des entreprises et des chercheurs se tournent vers l'IA pour relever les défis posés par celui-ci.
Qu'il s'agisse d'éclaircir la structure du nouveau coronavirus, d'améliorer l'imagerie médicale, d'élaborer des modélisations pour mener à un vaccin, de trouver des médicaments qui ciblent le virus ou d'étudier la configuration moléculaire de ceux qui existent déjà, de prévoir la propagation de la maladie en ville, ou encore de suivre les effets du virus et de l'isolement sur la santé mentale, les possibilités offertes par les algorithmes de machine learning sont nombreuses.
Trois indicateurs
Des scientifiques américains et chinois viennent d'en annoncer une supplémentaire. Ils ont en effet élaboré un outil utilisant l'IA pour prédire quels malades du coronavirus développeront des complications pulmonaires graves, en particulier le SDRA, une complication du Covid-19 qui remplit les poumons de liquide et qui s'avère particulièrement meurtrière.
L'analyse des données de 53 patients atteints du coronavirus dans deux hôpitaux de Wenzhou, en Chine, a permis de découvrir trois indicateurs prédictifs du SDRA : le niveau d'alanine aminotransférase, une enzyme testée pour mesurer la fonction hépatique et diagnostiquer l'insuffisance hépatique, le taux d'hémoglobine et les douleurs liées à des courbatures. L'algorithme a montré une précision de 70 à 80% pour prédire le risque de SDRA.
Sauver plus de vies
De manière surprenante des symptômes considérés comme des marqueurs du Covid-19 - la fièvre, la lymphopénie, ou l'imagerie thoracique -, n'étaient pas aussi prédictifs de la gravité de la maladie et de la survenue d'un SDRA.
De même, les risques épidémiologiques tels que l'âge et le sexe ne sont pas davantage des indicateurs utiles même si des études ont montré que les patients âgés de 60 ans et plus étaient un groupe à risque élevé.
L'équipe tente désormais d'affiner son outil avec les données de New York, épicentre de la pandémie aux États-Unis, espérant qu'il puisse être déployé rapidement.
" Il pourrait permettre aux médecins de traiter certains patients en priorité dans les pays où le système de santé arrive à saturation et où les hôpitaux sont surchargés de malades, ce qui pourrait potentiellement sauver plus de vies dans les mois à venir ", a expliqué Megan Coffee, médecin, professeur à la Grossman School of Medicine de l'Université de New York et coauteure de l'étude.
Source : Computers, Materials & Continua, 30 mars 2020, doi : 10.32604/cmc. 2020.010691
On innove aussi en Belgique
Dans le même temps, la VUB, plusieurs hôpitaux universitaires et la société louvaniste icometrix ont développé une solution basée également sur l'IA qui offre une quantification "rapide et objective" de la pathologie pulmonaire à partir des scanners thoraciques chez les patients admis pour le Covid-19. Le logiciel, icolung, a reçu la certification CE pour l'usage clinique en Europe.
Évaluer le type, le schéma et l'étendue de la pathologie pulmonaire sur les scanners thoraciques permet d'aider dans l'évaluation, le tri et le suivi de patients atteints du Covid-19. Ce tri peut soulager la charge des unités de soins intensifs et permet de mieux allouer les ressources. L'objectif est ici de soutenir le travail hospitalier, en fournissant une évaluation complètement automatisée de la charge de la maladie. Pour ce faire, le logiciel quantifie l'impact du coronavirus chez les patients via un scanner du thorax, sans injection de produit de contraste, et propose rapidement un rapport d'analyse.
"Nous sommes en train de tester les premières versions, et nous croyons que les données quantitatives issues des CT-scans sont importantes", commente le Pr Johan De Mey, chef de radiologie à l'UZ Brussel. " Grâce à la plateforme Cloud, les améliorations des algorithmes basés sur l'IA sont instantanément mises à notre disposition, ce qui est essentiel au vu de l'évolution rapide de la pandémie."