A.I. Pourrait aider à repérer les signes révélateurs de COVID-19 dans les rayons X

Il existe de nombreux points douloureux en ce qui concerne le coronavirus, officiellement connu sous le nom de COVID-19. L’une d’elles est de savoir exactement comment tester les gens lorsque les kits de test nécessaires sont rares et, selon au moins certaines théories, beaucoup plus de personnes l’ont déjà eu que les estimations actuelles ne le suggèrent.

Une solution possible pourrait être de permettre à l’intelligence artificielle d’examiner les radiographies pulmonaires des poumons des patients pour repérer les signes de lésions pulmonaires potentielles causées par le coronavirus.

C’est la base de plusieurs tentatives passionnantes et prometteuses pour développer un réseau de neurones qui pourrait être utilisé pour donner une forte indication de savoir si un patient a probablement ou non le COVID-19. Des chercheurs de la société médicale chinoise Infervision a récemment fait équipe avec Hôpital de Wuhan Tongji en Chine pour développer un outil de diagnostic COVID-19. Il serait actuellement utilisé comme outil de dépistage à l’hôpital universitaire Campus Bio-Medico de Rome, en Italie.

Pendant ce temps, d’autres chercheurs de l’Université de Waterloo en Ontario, au Canada et au Canada A.I. ferme DarwinAI cette semaine a annoncé un nouveau réseau neuronal à accès ouvert qui est ouvert au public. Appelé COVID-Net, il est conçu comme un outil qui pourrait être utilisé pour un dépistage similaire – et est ouvert à de nouveaux tests par des chercheurs du monde entier, qui pourraient bientôt être en mesure de le déployer en tant que solution de santé publique indispensable.

«Nous avons porté [out the A.I.’s] formation sur un ensemble de données composé de 5 941 images de radiographie thoracique postéro-supérieure, dans 2 839 cas de patients, à partir de référentiels de données à accès ouvert », a déclaré à Digital Trends Alexander Wong, l’un des chercheurs du projet. «Jusqu’à présent, la sensibilité aux cas de COVID-19 est assez bonne. Cependant, les données sur les cas COVID-19 sont encore limitées et nous continuons d’améliorer le modèle COVID-Net à mesure que de nouvelles données arrivent avec le temps. »

C’est le problème que tout A.I. les chercheurs sont susceptibles de se heurter. Autrement dit, il y a encore beaucoup à apprendre sur COVID-19, ce qui peut rendre difficile le développement d’outils pour le reconnaître (et, dans ce cas, le distinguer des autres maladies du poumon). C’est pourquoi l’idée d’un système accessible au public – et scrutable – est si prometteuse.

“[COVID-Net] n’est actuellement pas utilisé par les patients », a déclaré Wong. “Mais nous continuons à travailler dur pour améliorer les résultats, et invitons les cliniciens et les instituts et organisations cliniques à l’utiliser, à donner leur avis, [and] fournir des données afin que nous puissions accélérer sa préparation au déploiement clinique. À l’heure actuelle, tout est à la disposition de la communauté mondiale, alors j’espère que cela accélère les progrès et les progrès dans ce domaine. »

A.I. les chercheurs parlent toujours de vouloir résoudre de gros problèmes. À l’heure actuelle, c’est l’un des plus importants.

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