Un score indicatif de gravité du Covid-19 voit le jour à base d’intelligence artificielle

Gustave-Roussy, l'AP-HP, l'Inria et Owkin ont conçu un score de gravité des patients atteints du Covid-19 dès leur diagnostic. Le calcul ne prend que 2 à 3 minutes et peut donc être fourni au médecin en même temps que le compte-rendu de scanner.

Des travaux menés en collaboration entre Gustave-Roussy à Villejuif (Val-de-Marne), l’hôpital Bicêtre à l’Assistance publique-hôpitaux de Paris (AP-HP), l’Institut national de recherche en informatique et en automatique (Inria) et la start-up Owkin ont permis de concevoir un score indicatif de gravité des malades atteints du Covid-19 dès leur diagnostic. L’intelligence artificielle (IA), qui vient d’être en effet installée en « routine clinique » dans le service de radiologie de Gustave-Roussy, propose une graduation de 1 (risque très faible) à 5 (risque très élevé), détaille l’établissement privé à but non lucratif francilien dans un communiqué. « Le calcul qui ne prend que deux à trois minutes peut être fourni au médecin en même temps que le compte-rendu de scanner pour chaque patient évalué ».

Le code de cette IA, accessible en open source, a été publié dans la revue Nature Communications. Il a été établi dans le cadre de l’étude ScanCovIA, qui mise sur « l’analyse croisée de multiples paramètres cliniques, biologiques et radiologiques par une IA et utilise un outil clé : le scanner thoracique 3D, qui évalue l’ampleur et la nature des lésions au niveau du thorax et diagnostique les atteintes pulmonaires », détaille Gustace-Roussy. Le travail d’évaluation a porté sur plus de 1 000 patients. Sur 65 paramètres évalués, « cinq se sont révélés plus particulièrement significatifs dans le calcul du pronostic : la saturation en oxygène, le taux de plaquettes (indice de la fonction médullaire), le taux d’urée (reflet de l’altération de la fonction rénale), l’âge et le sexe » (lire ici et nos articles).

Le score de gravité est ensuite établi en mixant ces cinq paramètres au scanner 3D, permettant de catégoriser le malade en fonction de sa probable évolution, son risque de transfert en réanimation, son besoin d’une assistance respiratoire, etc. Il permet ainsi de « répondre aux questions essentielles dans le cadre d’une prise en charge urgente et d’anticiper les besoins et les options thérapeutiques ». Selon Gustave-Roussy, un « comparatif place l’IA de ScanCovIA comme étant la plus performante parmi onze études publiées à ce jour ».