L’université de Colombie-Britannique (UBC) en collaboration avec Amazon Web Service (AWS) développe un nouvel outil dans le combat contre le coronavirus. Le but est d’aider au pronostic du virus avec l’aide de la tomodensitométrie.
MAIN DANS LA MAIN CONTRE LA COVID-19
Ce projet voit l’UBC, AWS et des hôpitaux du monde entier travailler ensemble pour combattre la Covid-19. AWS met à disposition ses infrastructures et experts numériques aux chercheurs de l’UBC basée à Vancouver. Les chercheurs développent un algorithme d’intelligence artificielle (IA) en accès libre (et disponible ici) sur GitHub. Celui-ci utilise des images de tomodensitométrie des poumons sensibles au niveau d’infection à la Covid-19. De nombreux centres hospitaliers partagent également leurs images de ce genre pour entrainer l’algorithme.
POURQUOI LA TOMODENSITOMÉTRIE?
Il s’agit d’une technique d’imagerie médicale mesurant l’absorption d’un balayage de faisceaux de rayons X par les tissus. Des traitement informatique reconstruisent des images 2D ou 3D des structures anatomiques.
La tomodensitométrie des poumons est connue pour être sensible aux virus respiratoires tels que les MERS ou le SRAS. Il n’est donc pas étonnant de la voir utilisée aujourd’hui pour la Covid-19.
Le développement de ce projet utilisant la tomodensitométrie pour pronostiquer la Covid-19 se base sur les conclusions d’un article scientifique issu d’une recherche réalisée en Italie. Elle met en lumière le fait que le pourcentage de poumon sain détecté par ce type d’examen permet de prédire la probabilité d’admission du patient en soins intensifs ainsi que de son pronostic vital. L’article conclut qu’en dessous de 73% de poumon sain, le patient a une plus grande probabilité d’être envoyé aux soins intensifs ou de mourir de la Covid-19.
Se basant sur ces éléments, le projet d’utiliser l’intelligence artificielle sur des images de tomodensitométrie de poumons pour pronostiquer le coronavirus a vu le jour.
« Traiter l’infection initiale n’est pas le bout du tunnel. » – Dr William Parker
COMMENT L’IA DÉTECTE LA COVID-19?
Des centres hospitaliers du monde entier ont partagé leurs images de tomodensitométries pour ce projet. Le docteur William Parker (à gauche sur la photo) , résident en radiologie à l’UBC est un des chercheurs à l’initiative de ce projet. Par le biais de sa compagnie, Sapien ML il a permis l’anonymisation des données médicales nécessaires à cet outil. Sapien ML utilise des logiciels de cryptage ainsi que l’IA pour désidentifier les données médicales. AWS intègre en outre ses outils de sécurité numériques et physiques pour assurer la confidentialité des données.
Après cette étape, 3000 scans ont été étiquetés pour entrainer l’algorithme. Les zones des poumons furent étiquetées en quatre catégories, de sain à très infectés pour avoir un pronostic plus fin. Ce travail minutieux fut effectué en collaboration par des radiologistes, des étudiants en médecine et des employés d’AWS global healthcare.
La zone géographique, la qualité de la tomodensitométrie ou bien la marque du scanner peuvent induire des particularités sur les images. Il a fallu s’assurer de développer un modèle d’IA qui n’utilise pas ces différences lors de sa prédiction d’infection au coronavirus.
L’algorithme, après avoir été entrainé, va aider à caractériser la sévérité de l’infection du patient et donner une probabilité de son admission en soins intensifs. Le médecin pourra alors adapter son traitement pour éviter les complications.
LES TRAVAUX EN COURS
Mais comme le souligne le Dr Parker : “Traiter l’infection initiale n’est pas le bout du tunnel”. En effet, il est maintenant connu que la Covid-19 laisse des séquelles à long terme et cela est aussi vrai pour les poumons. La fonction des poumons d’oxygéner le sang peut se trouver réduite à cause du coronavirus.
Le travail du Dr. Parker et de son équipe s’oriente maintenant vers la tomodensitométrie sur le long terme pour analyser le développement de l’infection. Avec l’intelligence artificielle il sera éventuellement possible de prédire plus tôt les séquelles à long terme de la Covid-19 sur les poumons et ainsi d’accompagner mieux les patients.
D’autres maladies pulmonaires telles que la pneumonie pourraient être détectées par l’algorithme. De belles perspectives sont donc à prévoir pour cette nouvelle approche basée sur la mise en commun des données et leur exploitation dans le domaine de la santé.
