Les poumons des patients atteints par le Sars-Cov2 montrent des lésions spécifiques. En s’appuyant sur l’intelligence artificielle, le scanner donne des pronostics plus fiables que ceux des médecins.

Analyser les lésions dans les poumons des malades atteints du covid-19
Analyser les lésions dans les poumons des malades atteints du covid-19 © Getty / Virojt Changyencham

C’est un instrument qui a révélé sa puissance pour diagnostiquer les patients au moment où déferlait la vague de Covid-19 : le scanner.

Dès les premières heures de l’épidémie, les médecins chinois ont en effet clairement montré que la maladie provoque des pneumopathies avec des lésions facilement détectables et surtout bien reconnaissables. 

Qu’ont-ils de si particulier ces poumons malades ? A l’image, c’est leur couleur qui saute aux yeux ! Pour résumer, on pourrait dire que le scanner des poumons sains est « noir » tandis que celui des poumons atteints par le Covid-19 est « blanc ». 

« Les grandes zones blanches correspondent à une multitude de lésions bilatérales provoquées par l’accumulation de cellules inflammatoires et de liquide», détaille le Pr Mathieu Lederlin, radiologue thoracique au CHU de Rennes et l’un des référents du sujet pour la Société Française de radiologie

« 90% des cas de Covid-19 présentent ces lésions, il n’y a donc qu’environ 10% de “faux négatifs” avec le scanner. De plus, les images sont spécifiques dans 70 à 80% des cas ». A titre de comparaison, le test PCR est spécifique à 100% (il détecte l’ARN du virus Sars-CoV-2 et rien d’autre) mais il peut donner 30% de « faux négatifs » (si le prélèvement n’est pas bien fait ou que le virus n’est plus présent dans le nez ou la gorge).

Efficace, le scanner se révèle encore plus performant lorsqu’il s’allie à l’intelligence artificielle (IA). Dès le départ, les chercheurs et les médecins ont d’ailleurs imaginé s’appuyer sur les algorithmes pour automatiser le diagnostic des Covid-19. Leur but ? Faire aussi bien que les radiologues, mais surtout plus vite qu’eux. En effet, gagner du temps est un atout précieux pour orienter au plus tôt les patients dans les hôpitaux débordés. 

«C’est un défi de mettre au point une intelligence artificielle capable d’interpréter automatiquement et à la chaine les clichés pris sur les patients, mais ce n’est pas inatteignable, explique le Pr Lederlin. Les algorithmes d’intelligence artificielle existent déjà pour la radiologie classique. Et comme c’est le propre des algorithmes d’apprendre à la vitesse de l’éclair, il faut simplement les “nourrir” avec les bonnes données »

C’est ce que de nombreuses équipes de recherche ont immédiatement entrepris. Les scientifiques ont collecté des centaines ou même des milliers de clichés pris sur des malades du Covid-19 et analysés par des radiologues chevronnés. Puis, ils les ont fait « tourner » dans leurs algorithmes pour leur apprendre à extraire les informations pertinentes et même à voir des corrélations que le cerveau humain, lui, est incapable de déceler. Selon le groupe Global Pulse, rattaché à l’ONU, qui vient de publier un premier bilan sur IA et Codiv-19, une dizaine d’équipes auraient déjà obtenus des premiers résultats.

L’une d’elles —composée de chercheurs de l’institut Gustave Roussy, de l’AP-PH, du CNRS et de CentraleSupélec— est allée plus loin que les autres. Elle a démontré que leur IA est non seulement capable de poser dix fois plus vite un diagnostic sur la sévérité du Covid-19 dont souffre un patient, mais également d’émettre un pronostic. L’IA peut prédire l’avenir du malade dans les 4 jours qui suivent l’examen radiologique, mieux que ne le feraient les radiologues ! Du jamais vu.  «

Notre algorithme peut identifier correctement des patients qui vont présenter une évolution sévère dans huit cas sur dix, contre seulement  six cas sur dix lorsque les clichés sont soumis à des radiologues, y compris très expérimentés », explique, non sans un pointe de fierté, le Dr Guillaume Chassagnon, radiologue de l’hôpital Cochin et membre de l’équipe.

Plus rapide et maintenant plus fort ! L’objectif est que ces algorithmes soient disponibles rapidement, histoire d’affronter plus sereinement une deuxième vague en Europe ou en Asie, si elle a bien lieu. 

Dernière prouesse dans la ligne de mire de l’IA : remonter le temps.

Il s’agirait de partir à la recherche des premiers patients atteints par le Covid-19 et qui à l’époque étaient passés sous le radar des radiologues. Sans l’aide de l’IA pour l’instant, l’hôpital Albert Schweitzer de Colmar —ville particulièrement touchée par l’épidémie— a déjà entrepris de passer en revue l’ensemble des clichés de scanners thoracique à sa disposition depuis 12 octobre 2019. Résultat, le Pr Michel Schmitt, chef du service de radiologie, annonce avoir identifié deux patients touchés par le Covid-19 dès le 16 novembre dernier, plus d’un mois avant les premiers cas identifiés officiellement en Chine. Si ce ne sont encore que des données préliminaires, «l’idée d’utiliser un algorithme d’intelligence artificielle pourrait, ici, s’avérer pertinente, estime le Pr Lederlin. Ce serait indéniablement d’une grande aide pour ce qui s’apparente un peu à la recherche d’une aiguille dans une botte de foin »

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