Être capable de détecter puis diagnostiquer rapidement est toujours le nerf de la guerre contre le COVID-19, surtout face aux variantes émergentes qui mettent de plus en plus rapidement en difficulté la protection vaccinale, y compris celle apportée par un schéma vaccinal complet. Alors qu’aujourd’hui, le diagnostic de COVID-19 est basé sur des tests d’acide nucléique ou tests PCR, avec un risque de faux négatifs et d’hystérésis, ces chercheurs de l’Université de Leicester présentent, dans l’International Journal of Intelligent Systems, un nouvel outil d’intelligence artificielle capable de détecter le COVID-19, plus rapidement et plus précisément.
Le nouvel outil, qui promet d’accélérer le diagnostic analyse les tomodensitogrammes (CT scans) thoraciques et utilise des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour diagnostiquer avec précision la maladie.
Un taux de précision de 97,86 %
Ce taux en fait l’outil de diagnostic de COVID-19 le plus performant au monde à ce jour. L’IA montre, une nouvelle fois, tout son intérêt dans le dépistage et le diagnostic médical, et dans ce contexte de pandémie, offre un moyen efficace de surveiller les cas de COVID-19 à grande échelle, réduisant aussi la charge des médecins et des laboratoires d’analyses.
L’auteur principal, Yudong Zhang, professeur d’apprentissage automatique à l’Université de Leicester résume son développement : « notre outil basé sur un réseau de neurones sur graphes aléatoires permet le diagnostic automatique du COVID-19. Nos résultats montrent sa capacité à identifier automatiquement les régions suspectes dans les images thoraciques et à faire des prédictions précises dans le diagnostic clinique du COVID-19. Cet outil peut donc aider à contrôler la propagation du virus. Cela illustre aussi que ce type de technologie permet des diagnostics informatiques automatisés sans intervention humaine, qui peuvent favoriser un service de santé plus intelligent et plus efficace ».
« L’ordinateur Covid pourrait peut-être remplacer une partie du temps des radiologues dans le diagnostic du COVID-19. Ses applications pourraient même être élargies à d’autres pathologies, dont le cancer du sein, la maladie d’Alzheimer et les maladies cardiovasculaires ».
Source: International Journal of Intelligent Systems Sept 2021 DOI : 10.1002/int.22686 NAGNN: Classification of COVID-19 based on neighboring aware representation from deep graph neural network
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Équipe de rédaction SantélogJuil 6, 2022Équipe de rédaction Santélog
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