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Alors que le coronavirus continue de se propager dans le monde entier, des entreprises et des chercheurs se tournent vers l'IA pour relever les défis posés par celui-ci. Qu'il s'agisse d'éclaircir la structure du nouveau coronavirus, d'améliorer l'imagerie médicale, d'élaborer des modélisations pour mener à un vaccin, de trouver des médicaments qui ciblent le virus ou d'étudier la configuration moléculaire de ceux qui existent déjà, de prévoir la propagation de la maladie en ville, ou encore de suivre les effets du virus et de l'isolement sur la santé mentale, les possibilités offertes par les algorithmes de machine learning sont nombreuses. Des scientifiques américains et chinois viennent d'en annoncer une supplémentaire. Ils ont en effet élaboré un outil utilisant l'IA pour prédire quels malades du coronavirus développeront des complications pulmonaires graves, en particulier le SDRA, une complication du Covid-19 qui remplit les poumons de liquide et qui s'avère particulièrement meurtrière. L'analyse des données de 53 patients atteints du coronavirus dans deux hôpitaux de Wenzhou, en Chine, a permis de découvrir trois indicateurs prédictifs du SDRA : le niveau d'alanine aminotransférase, une enzyme testée pour mesurer la fonction hépatique et diagnostiquer l'insuffisance hépatique, le taux d'hémoglobine et les douleurs liées à des courbatures. L'algorithme a montré une précision de 70 à 80% pour prédire le risque de SDRA. De manière surprenante des symptômes considérés comme des marqueurs du Covid-19 - la fièvre, la lymphopénie, ou l'imagerie thoracique -, n'étaient pas aussi prédictifs de la gravité de la maladie et de la survenue d'un SDRA. De même, les risques épidémiologiques tels que l'âge et le sexe ne sont pas davantage des indicateurs utiles même si des études ont montré que les patients âgés de 60 ans et plus étaient un groupe à risque élevé. L'équipe tente désormais d'affiner son outil avec les données de New York, épicentre de la pandémie aux États-Unis, espérant qu'il puisse être déployé rapidement. " Il pourrait permettre aux médecins de traiter certains patients en priorité dans les pays où le système de santé arrive à saturation et où les hôpitaux sont surchargés de malades, ce qui pourrait potentiellement sauver plus de vies dans les mois à venir ", a expliqué Megan Coffee, médecin, professeur à la Grossman School of Medicine de l'Université de New York et coauteure de l'étude.