RadioCovid : un outil d'analyse d'images pour aider au diagnostic

Mis à jour le 31/10/2023

RadioCovid est né des circonstances de l’épidémie. Le projet propose d’utiliser des outils d’analyse d’images, de Machine Learning et de Deep Learning pour aider au diagnostic et avant tout au pronostic de l’évolution de la maladie lors de la prise en charge de patients sur la base d’imagerie de poumons (CT scans) et de données biologiques et cliniques associées.
Olivier Saut de l’équipe-projet Monc, commune au sein d'Inria, du CNRS et de Bordeaux INP, nous présente les grandes lignes de ce projet.

Quelle est la genèse de votre projet ?

Nous avons commencé à discuter fin mars avec un radiologue de l’hôpital Tenon de l’APHP, F. Cornelis, et T. Colin de la société Sophia Genetics - avec qui nous collaborons en particulier dans le cadre du projet Pimiento soutenu par MSDAvenir et la Fondation Inria - de la possibilité d’améliorer la prise en charge de patients Covid à l’aide d’une évaluation par IA de la sévérité de la maladie. Nous avons eu assez vite des résultats préliminaires encourageants mais avec trop peu de patients pour avoir une signification statistique suffisante. Cette collaboration n’a malheureusement pas dépassé le stade de la preuve de concept pour des raisons indépendantes de notre volonté mais elle nous a familiarisés avec les aspects radiologiques de la maladie.

Porteurs : Olivier Saut (EPI MONC), F. Cornelis (hôpital Tenon de l'APHP), T. Colin (Sophia Genetics)

Partenaires : CHU de Bordeaux, le Centre de recherche cardio-thoracique de Bordeaux (CRCTB), l'USMR

#MachineLearning #DeepLearning #IA

Une semaine plus tard, M. Zysman, P. Berger et F. Laurent nous proposaient de collaborer à leur projet de programme hospitalier de recherche clinique (PHRC) avec le CHU de Bordeaux (service de radiologie et service des maladies respiratoires) et le Centre de recherche cardio-thoracique de Bordeaux, le CRCTB, (INSERM U1045) qui augmentait significativement le nombre de patients étudiés et rajoutait pour chacun des informations cliniques et biologiques aux images radiologiques.

Comment se développe-t-il aujourd'hui et quels sont ses objectifs ?

En étroite collaboration avec les partenaires cliniques (CHU Bordeaux, CRCTB) et méthodologiques (USMR), le PHRC, finalement accepté fin mai, développe une étude rétrospective par IA de la sévérité de la maladie à partir des données d’admission (scanner, biologie, clinique) de plusieurs centaines de patients provenant de Bordeaux et de plusieurs autres CHU.

L’inclusion des patients a commencé et le début de l’analyse du premier groupe de patient ne devrait pas tarder. Tous nos efforts sur la maladie sont concentrés sur ce PHRC afin in fine de pouvoir déterminer des critères et des algorithmes prédictifs de dégradation de la maladie pour pouvoir, par anticipation, mieux prendre en charge les patients les plus à risque.

Comment travaillez-vous avec vos partenaires ?

Le CHU s’est fortement impliqué et les aspects légaux ont vite été réglés avec la participation des CPPI et juristes du centre. En attendant l’amélioration de la situation sanitaire, nous travaillons essentiellement par mail et visio-conférence. Le nombre de patients Covid est maintenant relativement faible dans la région, cela va dégager du temps supplémentaire pour le projet en diminuant la charge de travail clinique des médecins.