Actu - L'IA d'Alibaba pourrait détecter le coronavirus en quelques secondes

[Futura - noReply]

Les hôpitaux en Chine vont bientôt bénéficier d’un outil de diagnostic pour le coronavirus grâce à une nouvelle IA développée par le groupe Alibaba. Les porteurs du Covid-19 pourront être...

Lire la suite : L'IA d'Alibaba pourrait détecter le coronavirus en quelques secondes
-----

[Flyingbike]

Son taux de réussite est même redoutable puisqu'il atteint 96 %.

Ça n'a aucun sens, dit comme ça.

Quand on parle de méthode diagnostique, on définit
1- la sensibilité : "quelle proportion de malades avérés est détectée avec la méthode"
2- la spécificité : "combien de non malades ou souffrant d'une autre maladie sont détectés avec cette méthode"

Pour le reste, est-ce que ça a un intérêt pour la prise en charge par rapport à d'autres pneumonies virales en absence d'un traitement spécifique ?
Dans tous les cas, je doute que ça se substitue à un diagnostic moléculaire qui lui ne se trompe pas et n'a pas besoin d'apprendre.

Au final, c'est à mon avis davantage une bonne idée pour "alibaba" que pour les patients ou les soignants.

Ces deux procédés représentent une avancée majeure dans la lutte contre le coronavirus

c'est probablement largement exagéré, du coup...



Sur un autre plan, je me demande ce que doit illustrer la photo de l'article. On parle de diagnostic basée sur l'imagerie (scanner), et on montre deux images de microscopie électronique, l'une de virions,, l'autre de vésicules pleine de virions dans des cellules probablement épithéliales, ce qui n'a donc aucun rapport.... Une idée peut être ?

[vpharmaco]

On trouve beaucoup d'infos dans cet article sur l'intérêt du scanner vs la RT-PCR seule dans la prise en charge des patients (sans la partie sur l'IA).

PS: je suis impressionné par la rapidité de mise en place et la, semble-t-il, bonne qualité des études cliniques qui sont menées en ce moment!

[invite6f9dc52a]

Que les lésions pulmonaires aient des caractéristiques d'imagerie récurrentes et différentiables est quand même une information qui pourrait permettre de préciser un mode d'action particulier, me demandais-je...

[A voir en vidéo sur Futura]

[invite9dc7b526]

A mon humble avis, quand on parle de taux de réussite de 96% ça signifie que l'IA arrive à la même conclusion que les médecins dans 96% des cas. Il doit bien y avoir des patients atypiques et des images peu informatives où ni les médecins ni l'IA ne peuvent conclure, ou bien se trompent. Le contraire serait étonnant.

[Bounoume]

Ça n'a aucun sens, dit comme ça.
Quand on parle de méthode diagnostique, on définit
1- la sensibilité : "quelle proportion de malades avérés est détectée avec la méthode"
2- la spécificité : "combien de non malades ou souffrant d'une autre maladie sont détectés avec cette méthode"

Pour le reste, est-ce que ça a un intérêt pour la prise en charge par rapport à d'autres pneumonies virales en absence d'un traitement spécifique ?
Dans tous les cas, je doute que ça se substitue à un diagnostic moléculaire qui lui ne se trompe pas et n'a pas besoin d'apprendre.

même en n'étant pas radiologue.... j'ai lu l' article, et identifié certaines images (verre pilé (ou dépoli)), condensations d'allure pneumonique, images intersticielles...) qui peuvent avoir des causes diverses, par diverses infections ou autres inflammations....

Que l' IA reconnaisse chaque type d'image (de motif...) , ça oui, j' y crois facilement.
Que leur association, si elle existe, augmente la probabilité du covid-19, très possible..
Si il n'y a rien: c'est sûrement pas un cas sérieux....
la sensibilité peut être bonne: peu de faux négatifs ......
Cependant n' importe quel débutant en radiologie peut identifier des images qui 'ressemblent" à la pneumopathie virale......



Si il y a images, ce peut être AUSSI une autre infection, ou même 1 maladie +/- chronique....
Si, par malchance le sujet examiné n' est pas entré en contact avec monsieur covid-19 mais avec très mauvaise grippe, ou CMV, ou alvéolite allergique ou autres pneumopathies interstitielles, les images seront ressemblantes............
En prétendant que les images reconnues sont de covid-19 l' IA se trompera lourdement: c'est un super faux positif....
ainsi la spécificité sera mauvaise....


En outre, l'article ne dit pas quels exemples NON-CORONAVIRUS ont été présentés au Réseau de Neurones.....
Son-ce uniquement des images de sujets sains, des poumons atteints de maladies quelconques....
..... ou, une collection spécifique de toutes les lésions qui ressemblent beaucoup à celles du covid-19, mais qui n'en sont pas.....
C'est seulement dans ce cas que le logiciel pourrait être entraîné à faire le tri entre images ambiguës et qu'il serait intéressant.
En est-il capable?
Fait-il aussi bien -voire mieux- que le radiologue confirmé?