Quanti-CoV-REA : quantification des lésions pulmonaires au scanner par l’intelligence artificielle chez des patients atteints de pneumonie COVID-19 sévère hospitalisés en réanimation

Discipline

Radiologie et imagerie médicale

Classification

Médecine et santé

Mots-clés

SARS-CoV-2 (virus),

Réanimation,

Thorax,

Poumon - Lésions et blessures,

Scanographes

Objectifs : Décrire la concordance entre une nouvelle méthode de quantification basée sur un logiciel de quantification utilisant l’intelligence artificielle et une évaluation semi-quantitative de référence chez des patients présentant une pneumonie COVID-19 sévère hospitalisés en réanimation. Matériels et méthodes : Entre mars 2020 et mars 2021, une étude rétrospective incluant 99 patients ayant bénéficié d’un scanner thoracique dans les 6 jours autour de leur date d’admission en réanimation a été menée. Le score quantitatif était déterminé à l’aide d’un logiciel dédié (Thoracic V-care – General Electric), base sur la densité des structures pulmonaires (parenchyme et arborescence broncho-vasculaire), et la méthode semi-quantitative de référence était basée sur les grades de sévérité du compte-rendu type de la Société Française de Radiologie. Les objectifs secondaires étaient d’évaluer la concordance interobservateur, de décrire les performances prédictives de la mortalité en réanimation, et d’évaluer la reproductibilité intra-observateur pour la méthode quantitative. Résultats : Il existait une excellente concordance entre les deux méthodes (coefficient de corrélation intra-classe (CCI) = 0,93 (IC 95% [0,90-0,95]), mais une faible concordance inter-observateur pour ces deux méthodes. L’utilisation d’un produit de contraste permettait d’augmenter la capacite de discrimination entre atteinte parenchymateuse et le pronostic (survie ou décès) via la méthode quantitative (AUC de 74,5%). Cette approche permettait également une très bonne prédiction de la mortalité chez les patients intubes au moment du scanner (AUC de 89,3%). Il existait une très bonne reproductibilité intra-observateur pour la méthode quantitative (coefficient de Lin a 0,93 (IC 95% [0,89-0,95])). Conclusion : Les outils de quantification automatisée peuvent être utilisée en pratique courante pour évaluer l’atteinte parenchymateuse pulmonaire et identifier les patients hospitalises en réanimation pour pneumonie COVID-19 sévère à haut risque d’évolution défavorable.