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Un outil radiologique basé sur l’IA diagnostique en temps réel une pneumonie liée à la COVID-19

by Krista Davidson sept. 28 / 20
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avec la permission de 1QBit

Une jeune pousse canadienne a mis au point une approche fondée sur la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique pour diagnostiquer en temps réel des anomalies pulmonaires sur des radiographies thoraciques. Cette technologie a été développée en collaboration avec Mark Schmidt, titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Amii.

1QBit, une entreprise de logiciels de Vancouver, a vu dans la COVID-19 une excellente occasion d’utiliser son outil d’aide à la décision, XrAI. Cet outil, qui améliore la précision et la constance de l’interprétation des radiographies thoraciques, aide les équipes médicales à y repérer des anomalies pulmonaires. Intégré aux systèmes d’information clinique existants, l’outil réduit au minimum les perturbations dans le flux de travail des cliniciens en fournissant une interprétation précise en temps réel de la radiographie. 

XrAI est le premier logiciel radiologique basé sur l’IA à recevoir l’homologation d’instrument médical de classe III de Santé Canada. 

Habituellement, un diagnostic de COVID-19 résulte d’un écouvillonnage des sinus et d’un test de détection des acides nucléiques (PCR). Cependant, la demande mondiale pour ce type de test met de la pression sur la chaîne d’approvisionnement, sans compter qu’il n’est pas offert dans tous les pays. Les radiographies thoraciques peuvent confirmer la présence d’une pneumonie, le principal symptôme de la COVID-19 et le symptôme respiratoire associé au virus. 

« XrAI ouvre une nouvelle ère d’outils d’IA sophistiqués en médecine. Alors que nous déployons XrAI au sein d’un certain nombre d’autorités sanitaires au Canada, les retombées positives d’un outil d’IA évolutif seront particulièrement ressenties par les professionnels de première ligne pendant cette pandémie », déclare Deepak Kaura, directeur du marketing, 1QBit. « L’adoption de l’IA au service de la santé, qui met en évidence le leadership du Canada dans ce domaine, est le fruit d’une collaboration entre le milieu universitaire, l’industrie et le gouvernement pour améliorer la prestation des soins. » 

L’outil a identifié correctement les pneumonies associées à la COVID-19 dans 100 % des cas tirés de données accessibles au public. Plusieurs organismes de santé canadiens (page en anglais) le déploient actuellement dans le cadre du programme COVID-19 de la Supergrappe des technologies numériques du Canada, un programme qui soutient la recherche et le développement de solutions à la COVID-19. XrAI a été  mis au point à partir de trois années de données longitudinales de diverses origines ethniques, géographiques et démographiques provenant de plus de 500 000 radiographies anonymisées.  

Une avancée positive pour l’IA au service de la santé

Mark Schmidt voit cet outil comme une avancée positive pour l’IA au service de la santé. Une approche nationale coordonnée et intégrée de l’IA, comme celle présentée par le groupe de travail sur l’IA au service de la santé mis sur pied par le CIFAR, favoriserait l’émergence d’innovations similaires au Canada. Mark Schmidt fait partie des dizaines de titulaires de chaires en IA Canada-CIFAR qui mènent des recherches pour lutter contre la pandémie de COVID-19. 

« Les avantages d’un système de santé intégré en matière d’IA sont évidents. Il pourrait potentiellement réduire le nombre de cas où un médecin rate quelque chose d’important et contribuer à alléger la charge de travail des radiologistes dans certaines régions du Canada (comme dans les zones rurales) où les radiologistes sont très recherchés. En réduisant les disparités parmi les radiologistes, nous serons en mesure de modéliser plus précisément les résultats dans le système de santé », indique Mark Schmidt, professeur associé à l’Université de la Colombie-Britannique.

Mark Schmidt souhaite que le succès de 1QBit ouvre la porte aux technologies d’IA au service de la santé au Canada.  

« Le Canada possède l’un des meilleurs bassins de chercheurs en IA au monde. J’espère que les autres chercheurs et entreprises verront que l’homologation est possible et que l’approbation réglementaire de XrAI les encouragera à développer de nouvelles applications en santé », dit-il.