La technologie de l’IA peut évaluer la gravité du COVID-19 avec un degré de précision prometteur
La technologie d’intelligence artificielle (IA) développée par des chercheurs de l’Université de Waterloo est capable d’évaluer la gravité des cas de COVID-19 avec un degré de précision prometteur.
Une étude, qui fait partie de l’initiative open-source COVID-Net lancée il y a plus d’un an, a impliqué des chercheurs de Waterloo et de la start-up DarwinAI, ainsi que des radiologues de la Stony Brook School of Medicine et du Montefiore. Centre médical de New York.
L’IA d’apprentissage en profondeur a été formée pour analyser l’étendue et l’opacité de l’infection dans les poumons de patients atteints de COVID-19 sur la base de radiographies pulmonaires. Ses scores ont ensuite été comparés à des évaluations des mêmes radiographies par des radiologues experts.
Pour l’étendue et l’opacité, indicateurs importants de la gravité des infections, les prévisions faites par le logiciel d’IA étaient en bon alignement avec les scores fournis par les experts humains.
Alexander Wong, professeur en ingénierie de conception de systèmes et co-fondateur de DarwinAI, a déclaré que la technologie pourrait donner aux médecins un outil important pour les aider à gérer les cas.
L’évaluation de la gravité d’un patient atteint de COVID-19 est une étape critique du flux de travail clinique pour déterminer le meilleur plan d’action pour le traitement et les soins, qu’il s’agisse d’admettre le patient à l’USI, d’administrer un patient oxygénothérapie ou de placer un patient ventilateur mécanique. «
Alexander Wong, professeur d’ingénierie de conception de systèmes et cofondateur, DarwinAI
«Les résultats prometteurs de cette étude montrent que l’intelligence artificielle a un fort potentiel pour être un outil efficace pour soutenir les travailleurs de la santé de première ligne dans leurs décisions et améliorer l’efficacité clinique, ce qui est particulièrement important compte tenu du stress que la pandémie en cours a placé sur les systèmes de santé. le monde. »
La source:
Référence du journal:
Wong, A., et al. (2021) Vers une évaluation de la gravité assistée par ordinateur via des réseaux de neurones profonds pour la notation de l’étendue géographique et de l’opacité des radiographies pulmonaires du SRAS-CoV-2. Rapports scientifiques. doi.org/10.1038/s41598-021-88538-4.