Les hôpitaux de Paris engagés dans l’analyse par IA des scanners pulmonaires face au Covid-19

Les hôpitaux de Paris, l’AP-HP, créent une base de données d’imagerie thoracique sur le Covid-19 et appuient le développement de nouveaux outils à base d’intelligence artificielle pour un diagnostic rapide. L’AP-HP collabore avec Orange Healthcare, GE Healthcare, la Société d’Imagerie thoracique et TheraPanacea.

Diagnostic du Covid-19 par IA

L’objectif est l’analyse d’images pulmonaires afin d’identifier rapidement la présence du Covid-19. Le travail commun entre l’AP HP, les prestataires technologiques et les médecins radiologues vise à soutenir le projet STOIC (Scanner ThOracique pour le dIagnostic de la pneumonie liée au Covid-19) porté par le Professeur Marie-Pierre Revel, chef de l’unité d’imagerie cardio-thoracique de l’hôpital Cochin. Il s’agit d’une étude d’envergure qui entend analyser et annoter 10 000 scanners thoraciques effectués pour suspicion de Covid-19.

Un groupe de 20 radiologues travaille à l’annotation des scanners pulmonaires

Un groupe de 20 radiologues de la Société d’Imagerie Thoracique est mobilisé sur ce projet. Ils utilisent une application web de visualisation d’image 3D, développée par GE Healthcare sur sa plateforme EDISON de scanner thoracique. L’application est déployée par Orange Healthcare dans un Cloud sécurisé pour les données de santé.

A partir des premières données annotées et collectées par le consortium, TheraPanacea a développé un outil pilote intégrant l’intelligence artificielle pour quantifier la maladie et établir un pronostic à court terme des patients à partir de leurs scanners pulmonaires d’entrée à l’hôpital.

Diagnostic précoce de la maladie et de sa gravité

« L’intérêt du scanner est d’identifier précocement les signes de la maladie et d’en évaluer l’étendue » explique le Marie-Pierre Revel Professeur Revel. « Il donne également d’autres informations sur l’état de santé du patient, préexistant à l’infection, permettant d’établir un score de gravité que l’on pourra corréler à l’évolution clinique. Toutes ces données sont désormais disponibles et devraient permettre de mieux comprendre pourquoi certains individus développent une forme grave de la maladie » pense-t-elle.

Le logiciel permet de visualiser les images en 3D et d’annoter à distance les lésions pulmonaires

Le projet utilise les services stockage de données du Cloud d’Orange Healthcare. Le logiciel pour sa part permet de visualiser les images en 3D et d’annoter à distance les lésions pulmonaires en contourant les zones atteintes par le virus. Il permet également de renseigner les facteurs de comorbidité vasculaire, pulmonaire ou de surpoids susceptibles d’influencer l’évolution de la maladie tels que l’aspect des artères, celui des poumons non atteints, ou encore l’abondance de graisse dans la paroi thoracique.

Cette base de données doit servir à développer des solutions d’intelligence artificielle, afin par exemple de quantifier automatiquement et rapidement l’étendue et la sévérité des lésions dues au virus, d’orienter la prise en charge des patients, ou d’évaluer l’efficacité des traitements mis en œuvre.

Un logiciel d’IA établit un diagnostic

A partir des premières données annotées et collectées par le consortium, TheraPanacea a développé un pilote intégrant l’intelligence artificielle pour quantifier la maladie et établir un pronostic à court terme des patients à partir de leurs scanners pulmonaires d’entrée à l’hôpital. Cette démarche souligne la nécessité de travailler en écosystème dans le domaine médical et la longue route à parcourir avant que l’IA ne devienne partie intégrante de la panoplie d’outils des médecins et des soignants.

« Personne n’a compté son temps, qu’il s’agisse des ingénieurs ou des radiologues« 

« Cette crise sanitaire nous a obligé à nous mobiliser entièrement et dans l’urgence. Personne n’a compté son temps, qu’il s’agisse des ingénieurs, des radiologues, des chercheurs, ou des chefs de projet gérant les aspects règlementaires » se félicite le Professeur Marie-Pierre Revel.

« Nous avons découvert des modèles de collaboration qui pourront être reproduits pour d’autres impératifs ou urgences de santé publique » pense-t-elle.L’ensemble des données, provenant de nombreux hôpitaux publics parisiens ainsi que de Rennes, Lyon et Strasbourg, constituera une base de données unique sur le Covid-19.

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