Ces données s’ajoutent en effet à la promesse des diagnostics médicaux basés sur l’IA, qui offrent la possibilité de diagnostiquer plus rapidement les patients, et ici, les patients atteints du COVID-19. Si au début de la pandémie, les scientifiques peinaient à utiliser l’intelligence artificielle pour évaluer les indicateurs du COVID-19 dans les images échographiques pulmonaires, notamment en raison du manque de données sur les patients, aujourd’hui ce modèle « fonctionne » pour le COVID mais sa démonstration s’applique aussi directement. à d’autres maladies pulmonaires.
L’un des principaux auteurs, John C. Malone. Professeur de génie électrique et d’informatique à l’Université Johns Hopkins explique que cet outil de détection automatisé a été développé pour aider les médecins en situation d’urgence qui doivent soigner un grand nombre de patients, rapidement et avec précision, ce qui était le cas au début de la pandémie.
L’IA analyse les images échographiques pulmonaires et repère les caractéristiques
connues sous le nom de « lignes B »,
qui apparaissent comme des anomalies verticales brillantes et indiquent une inflammation chez les patients présentant des complications pulmonaires. Le système combine des images générées par ordinateur avec des échographies réelles de patients qui contribuent à optimiser sa précision. L’outil est un réseau neuronal profond, un type d’IA conçu pour se comporter comme des neurones interconnectés qui permettent au cerveau de reconnaître des modèles et d’effectuer des tâches d’analyse complexes.
De nombreuses applications : Cet outil d’IA basé sur l’échographie pulmonaire a également le potentiel de développer des appareils portables qui suivent des maladies telles que l’insuffisance cardiaque congestive, qui peuvent entraîner une surcharge de liquide dans les poumons des patients. Une utilisation « idéale » pourrait être celle d’un patch à ultrasons portable qui surveille l’accumulation de liquide dans les poumons et indique aux patients quand ils ont besoin d’un ajustement de leur traitement ou quand ils doivent demander des soins d’urgence.
« Au début de la pandémie, nous ne disposions pas de suffisamment d’images échographiques de patients atteints du Covid-19 pour développer et tester nos algorithmes (…) Aujourd’hui, nous démontrons qu’avec des ensembles de données générés par ordinateur, nous sommes capables d’atteindre un très haut degré de compréhension. précision dans l’évaluation et la détection des caractéristiques cliniques du COVID. »
