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ScanCovid IA: #Künstliche Intelligenz zur Vorhersage der #Infektionsschwere

Was wäre, wenn die kombinierte Analyse unserer Gesundheitsdaten (klinische und biologische Daten, Scanner usw.) es dem Gesundheitspersonal ermöglichen würde, den Schweregrad der Virusinfektion besser vorherzusagen und zu verfeinern? Eine wissenschaftliche Leistung, die dank der künstlichen Intelligenz, aber auch dank der engen Zusammenarbeit zwischen den Teams des Instituts Gustave Roussy, des Krankenhauses Bicêtre AP-HP, des Start-ups Owkin und von Inria möglich wurde.

ScanCovid IA: #Künstliche Intelligenz zur Vorhersage der #Infektionsschwere

Die Rolle der Bildgebung und des Radiologen im Zusammenhang mit der Covid-19-Epidemie ist von zentraler Bedeutung, insbesondere durch den Beitrag des Scanners, der seine ausgezeichnete Empfindlichkeit unter Beweis gestellt hat, und durch Beschreibungen der allgemeinen radiologischen Merkmale des Virus. Die Rolle des Radiologen bestand in diesem Zusammenhang zunächst darin, die radiologische Anomalie in einem frühen Stadium zu erkennen, auch wenn die definitive Diagnose der Infektion auf einer Reverse-Transkriptase-Polymerase-Kettenreaktion (rt-PCR) basierte: Eine schnelle Diagnose der Covid-19-Pneumonie würde eine schnellere Planung der Behandlung ermöglichen. Ein weiterer Beitrag war die Bewertung des Schweregrades der Krankheit durch Abschätzung des Ausmaßes der radiologischen Schädigung auf dem Thorax-CT-Scan.

Im Kontext der Epidemie kann die Quantifizierung angesichts der Zahl der Patienten und der Anzahl der Scanner nur qualitativ und visuell erfolgen. Deshalb haben Radiologen das Ausmaß der weltweit grassierenden Covid-19-Epidemie eingeschätzt und Empfehlungen für radiologische Untersuchungen sowie Auswertungsraster für Scanner veröffentlicht.

Quelle: INRIA, Wiedergabe der Mitteilung von Prof. Nathalie Lassau und Dr. Samy Ammari, Institut Gustave Roussy