Quels apports de l'IA dans la gestion des images pulmonaires COVID-19 ?

Dans le webinar ESR Connect du 29 avril 2020, trois experts européens ont donné un aperçu pédagogique des défis, des avantages et des pièges du développement d'algorithmes d'IA en général, et pour le COVID-19 en particulier en partant de leur expérience personnelle dans ce domaine.

Le Modérateur, le Dr Helmut Prosch, Radiologue spécialisé en imagerie thoracique à l’Université de médecine de Vienne (Autriche), a introduit la session en rappelant les aspects généraux de l’imagerie du COVID-19 par radiographie pulmonaire et tomodensitométrie pulmonaire, ainsi que les images caractéristiques de la pneumonie due au virus mais également les bases du diagnostic différentiel. Il a ensuite évoqué l’utilisation de l’IA dans ce cadre pour améliorer le diagnostic et prédire la sévérité ou les complications notamment.

C’est ensuite le Dr Angel Alberich-Bayarri, Ingénieur biomédical à Valence (Espagne) et fondateur de QUIBIM, qui a fait une présentation très technique du fonctionnement de l’IA pour l’identification automatique des lésions COVID+ du poumon. Il a ainsi présenté de nouveaux algorithmes qui extraient des biomarqueurs à partir de la data, cette dernière étant qau service du clinicien et non l’inverse.

Le Dr Georg Langs, Mathématicien et informaticien, Chef du laboratoire d'analyse d'images radiologiques et de calcul de Vienne (Autriche), a quant à lui évoqué les stratégies permettant d’établir des modèles d’algorithmes, avec notamment une classification utilisant plus que la data image. Il a présenté, en outre, une étude multi-centrique, nommée COVREG-AI, coordonnée par l’Université de Vienne incluant des centres en Autriche, Allemagne, Espagne, Italie et Pays-Bas.

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