Le Prof. Hayit Greenspan, directrice du laboratoire de traitement d’image du Département de génie biomédical de l’Université de Tel-Aviv, est partenaire d’une étude qui a pour but le développement d’un système d’intelligence artificielle pour le diagnostic du Covid-19 au moyen d’une scannographie pulmonaire. Selon les chercheurs, la méthode, qui inclue en outre une caractérisation quantitative de la gravité de la maladie, permettra de localiser rapidement les patients atteints, de suivre leur état de manière efficace, précise et rapide, et donc de leur fournir des soins immédiats tout en gérant efficacement les ressources hospitalières.
L’étude, réalisée en collaboration avec le Dr. Eliot Siegel de l’Université du Maryland et le Dr. Adam Bernheim de l’Ecole de médecine Mount Sinai à New York, est basée sur la plate-forme d’intelligence artificielle de la société RADLogics, qui emploie en outre de nombreux étudiants et diplômés du Département de génie biomédical de la Faculté d’ingénierie de l’UTA qui sont donc partenaires de ce nouveau développement révolutionnaire.
Une précision de 99%
Le laboratoire de traitement d’images médicales situé à la Faculté d’ingénierie de l’Université de Tel Aviv, développe des solutions d’ingénierie qui ont pour but d’aider les médecins à déchiffrer les images médicales de manière plus rapide et plus précise. Le laboratoire a par ailleurs déjà fourni des développements révolutionnaires dans le domaine de l’imagerie IRM automatisée et de l’analyse des tumeurs hépatiques par scanner.
Le Prof. Greenspan travaille donc actuellement sur le diagnostic radiologique des patients atteints du corona. Avec ses partenaires, elle a développé une méthode pour diagnostiquer les effets du virus au moyen d’une scannographie pulmonaire permettant de détecter les patients atteint du Covid-19. En outre, le groupe a mis au point une méthode de caractérisation quantitative de la gravité de la maladie qui peut être utilisée comme une mesure de surveillance efficace, précise et rapide de l’état du patient. La combinaison de ces deux outils permet donc d’identifier les tendances à l’aggravation de la maladie et à les corriger dès le départ.
L’étude a été réalisée sur 157 patients en provenance de Chine et des États-Unis, et sa conclusion a été que l’analyse de l’image par l’IA peut atteindre une précision de 99% dans la détection des lésions du virus Covid-19 et sa quantification. En outre, l’analyse d’image par l’algorithme mis au point génère un «score Corona», qui mesure le pourcentage du volume pulmonaire infecté par la maladie, et permet donc une surveillance de sa charge.
Répondre à la pandémie mondiale croissante
De telles mesures permettront donc aux médecins de localiser rapidement les patients dont l’état empire de ceux en voie de guérison. Un tel diagnostic précoce permettra de libérer les lits nécessaires dans les hôpitaux en général et dans les services d’urgence en particulier, et donc d’aider les systèmes de santé à traverser cette pandémie. De plus, compte tenu de l’augmentation du nombre des cas à dépister, une détection plus précoce et plus rapide des cas positifs peut aider à améliorer à la fois le traitement des patients et la maîtrise de la propagation du virus.
A présent, le groupe continue de développer un outil qui permettra aux autorités de mener des enquêtes de dépistage du corona au sein de larges populations au moyen d’examens par scanner à faible rayonnement, similaire à celles menées aujourd’hui pour identifier les patients cancéreux. Une telle méthode permettra d’accélérer les tests et d’augmenter considérablement leur nombre, afin de localiser rapidement les patients, les isoler et leur fournir des soins immédiats tout en permettant au reste de la population de continuer de vivre normalement. Pour répondre à la pandémie mondiale croissante, RADLogics a également annoncé avoir déployé ce nouvel algorithme d’analyse d’images par scanner en Chine, en Russie et en Italie, et la société évolue rapidement vers d’autres pays en réponse à la forte demande.
Photo du bas :
Scannographie pulmonaire du virus Covid-19: à gauche: poumon d’un malade atteint du virus / au milieu: poumon d’un patient en convalescence / à droite: poumon d’une personne en bonne santé (Source: https://arxiv.org/abs/2003.05037)
