TORONTO –
Des chercheurs de l'Université de la Colombie-Britannique compilent des tomodensitogrammes et des radiographies pulmonaires du monde entier pour créer un ensemble de données mondial visant à aider les médecins à déterminer les meilleurs traitements pour les personnes atteintes de COVID-19.
Grâce à un partenariat avec Amazon Web Services, l'équipe de l'UBC partage gratuitement ses données en ligne, dans le but d'aider dans la lutte contre le nouveau coronavirus en utilisant la modélisation prédictive pour mieux diagnostiquer la gravité de la maladie et améliorer le traitement.
Résident en radiologie, le Dr William Parker et son partenaire de recherche, le Dr Savvas Nicolaou, professeur de radiologie à l'UBC et directeur de la radiologie d'urgence et des traumatismes au Vancouver General Hospital, ont commencé à recueillir des images CT de collègues de plusieurs pays en janvier. Ils ont développé un algorithme d'intelligence artificielle pour mieux identifier le pourcentage d'implication des tissus pulmonaires et les schémas d'infection subtils documentés dans les tomodensitogrammes et ce que cela indique sur la façon dont un patient peut s'en sortir à long terme.
Développer une meilleure compréhension de la façon dont le virus se présente dans les images CT aidera les médecins à identifier les patients «qui feraient mieux de rentrer à la maison et de s'isoler et ceux qui pourraient avoir besoin de plus de soutien, comme la ventilation et l'admission aux soins intensifs», a déclaré Parker à Your Morning sur CTV Vendredi.
"Et malheureusement, certains patients meurent."
Les effets de COVID-19 sur les poumons apparaissent sur les tomodensitogrammes dans un trouble blanc où les poumons sains semblent sombres. Parker dit que la maladie se présente d'abord comme un «verre dépoli subtil» dans les poumons. Si le patient ne s'améliore pas, le tissu pulmonaire apparaît neigeux et opaque.
Les chercheurs de l'UBC croient qu'ils compilent le plus grand ensemble de données d'images positives COVID-19 du monde entier, y compris l'Amérique du Nord, l'Europe, l'Asie et l'Australie. Les chercheurs de l'UBC se sont également associés à trois équipes de codage de l'intelligence artificielle qui développent des modèles.
Ils espèrent publier la première version de leur logiciel d'IA basé sur le cloud le 10 mai, afin que d'autres chercheurs et entreprises puissent commencer à l'utiliser.
On pense que les tomodensitogrammes sont prometteurs comme outil de diagnostic. Une étude récente de plus de 1 000 patients COVID-19 en Chine ont trouvé que les images tomodensitométriques détectaient mieux la maladie que les tests de diagnostic de réaction en chaîne par polymérase couramment utilisés.
L'idée est que, avec suffisamment de données et de modélisation, le système pourrait produire des «jumeaux virtuels», ce qui permettrait aux médecins de prédire comment un patient réagirait au traitement en les comparant à un modèle d'eux-mêmes créé à partir des données compilées de patients similaires.
L'UBC a été parmi les premiers bénéficiaires de financement par le biais de l'Initiative mondiale de développement diagnostique d'AWS annoncée en mars, qui offre un premier crédit de 20 millions de dollars américains en crédits cloud et un support technique pour accélérer la recherche et le développement d'outils de diagnostic des coronavirus.
Comment l'intelligence artificielle, Amazon et UBC travaillent ensemble pour tracer le traitement des coronavirus
TORONTO –
Des chercheurs de l'Université de la Colombie-Britannique compilent des tomodensitogrammes et des radiographies pulmonaires du monde entier pour créer un ensemble de données mondial visant à aider les médecins à déterminer les meilleurs traitements pour les personnes atteintes de COVID-19.
Grâce à un partenariat avec Amazon Web Services, l'équipe de l'UBC partage gratuitement ses données en ligne, dans le but d'aider dans la lutte contre le nouveau coronavirus en utilisant la modélisation prédictive pour mieux diagnostiquer la gravité de la maladie et améliorer le traitement.
Résident en radiologie, le Dr William Parker et son partenaire de recherche, le Dr Savvas Nicolaou, professeur de radiologie à l'UBC et directeur de la radiologie d'urgence et des traumatismes au Vancouver General Hospital, ont commencé à recueillir des images CT de collègues de plusieurs pays en janvier. Ils ont développé un algorithme d'intelligence artificielle pour mieux identifier le pourcentage d'implication des tissus pulmonaires et les schémas d'infection subtils documentés dans les tomodensitogrammes et ce que cela indique sur la façon dont un patient peut s'en sortir à long terme.
Développer une meilleure compréhension de la façon dont le virus se présente dans les images CT aidera les médecins à identifier les patients «qui feraient mieux de rentrer à la maison et de s'isoler et ceux qui pourraient avoir besoin de plus de soutien, comme la ventilation et l'admission aux soins intensifs», a déclaré Parker à Your Morning sur CTV Vendredi.
"Et malheureusement, certains patients meurent."
Les effets de COVID-19 sur les poumons apparaissent sur les tomodensitogrammes dans un trouble blanc où les poumons sains semblent sombres. Parker dit que la maladie se présente d'abord comme un «verre dépoli subtil» dans les poumons. Si le patient ne s'améliore pas, le tissu pulmonaire apparaît neigeux et opaque.
Les chercheurs de l'UBC croient qu'ils compilent le plus grand ensemble de données d'images positives COVID-19 du monde entier, y compris l'Amérique du Nord, l'Europe, l'Asie et l'Australie. Les chercheurs de l'UBC se sont également associés à trois équipes de codage de l'intelligence artificielle qui développent des modèles.
Ils espèrent publier la première version de leur logiciel d'IA basé sur le cloud le 10 mai, afin que d'autres chercheurs et entreprises puissent commencer à l'utiliser.
On pense que les tomodensitogrammes sont prometteurs comme outil de diagnostic. Une étude récente de plus de 1 000 patients COVID-19 en Chine ont trouvé que les images tomodensitométriques détectaient mieux la maladie que les tests de diagnostic de réaction en chaîne par polymérase couramment utilisés.
L'idée est que, avec suffisamment de données et de modélisation, le système pourrait produire des «jumeaux virtuels», ce qui permettrait aux médecins de prédire comment un patient réagirait au traitement en les comparant à un modèle d'eux-mêmes créé à partir des données compilées de patients similaires.
L'UBC a été parmi les premiers bénéficiaires de financement par le biais de l'Initiative mondiale de développement diagnostique d'AWS annoncée en mars, qui offre un premier crédit de 20 millions de dollars américains en crédits cloud et un support technique pour accélérer la recherche et le développement d'outils de diagnostic des coronavirus.
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