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Covid-19 : L'Institut Gustave Roussy utilise l'IA pour anticiper le risque d'aggravation de l'état d'un patient

L'hôpital privé Gustave Roussy utilise un outil baptisé "AI-Severity" qui attribue un score de gravité grâce à l'analyse automatisée d'un scanner des poumons et de plusieurs variables biologiques d'un patient atteint du Covid-19. Cet algorithme a été développé en partie par la start-up Owkin. L'objectif est d'éviter de passer à côté de cas graves qui en apparence ne le sont pas forcément.  
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Covid-19 : L'Institut Gustave Roussy utilise l'IA pour anticiper le risque d'aggravation de l'état d'un patient
Covid-19 : L'Institut Gustave Roussy utilise l'IA pour anticiper le risque d'aggravation de l'état d'un patient © Bret Kavanaugh - Unsplash

Un consortium composé de l'Institut Gustave Roussy, de l'Université Paris-Saclay, de l'hôpital Bicêtre (AP-HP), de l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria) et de la start-up Owkin a développé un système d'apprentissage automatique capable de prédire avec précision si l'état de santé d'un patient atteint du Covid-19 va se détériorer.

Ce système, qui se présente sous la forme d'un score baptisé "AI-Severity", vient de faire l'objet d'une publication dans la revue scientifique Nature Communications. Le code de l'algorithme est en open source et peut donc être utilisé par les services d'imagerie du monde entier.

Un algorithme utilisé quotidiennement
L'exploit de ce consortium est d'avoir réussi à développer "un outil utilisable en routine à peine 9 mois après le lancement du projet", détaille Nathalie Lassau, Professeur des universités-praticien hospitalier de l'université Paris-Saclay en radiologie, sollicitée par L'Usine Digitale. En effet, AI-Severity est utilisé tous les jours par le centre Gustave Roussy et va bientôt rentrer dans la procédure de marquage CE.

L'algorithme a été entraîné puis validé sur plus de 1000 patients, 200 provenant de Gustave Roussy et 800 de l'hôpital Bicêtre. C'est la start-up Owkin, spécialiste du machine learning appliquée à la recherche médicale, qui a matérialisé ces données brutes dans un outil qui devait être facile d'utilisation. "Lorsqu'un système est trop compliqué, il n'est pas utilisé par les professionnels de santé. Ils doivent comprendre ce qu'ils font", explique Nathalie Lassau.
 


Un scanner et 5 paramètres biologiques
L'algorithme de scoring repose sur un scanner des poumons et 5 variables déterminants : la saturation en oxygène, le taux de plaquettes, le taux d'urée, l'âge et le sexe. Appliqué à un patient atteint du Covid-19, cet outil permet de calculer de manière précise un score de gravité qui catégorise le malade en fonction de sa probable évolution, son risque de transfert en réanimation et la nécessité d'une assistance respiratoire.

Ce score de gravité classe le patient dans l'une des 5 catégories, du moins grave au plus grave. L'objectif n'est pas de remplacer l'expertise des professionnels de santé mais de les aider à ne pas passer à côté d'un cas grave qui ne l'est pas forcément en apparence.

"L'outil n'est pas parfait. Les individus classés dans la case 5 ne vont pas forcément passer en réanimation mais sont forcément des cas graves. Il y a toujours une petite marge d'erreur d'où la nécessité de conserver l'expertise des cliniciens", explique Michael Blum, data lead scientist au sein d'Owkin, à L'Usine Digitale.

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