En réponse à un appel à candidature à l’automne 2020, la Fondation radiologique canadienne (FRC) et la Canadian Heads of Academic Radiology (CHAR) sont heureuses de financer deux projets de recherche liés à la COVID-19.
- Utiliser l’IA pour déterminer la prévalence de la COVID-19 présymptomatique ou asymptomatique chez les patients subissant une TDM thoracique pour une indication autre que la COVID dans l’Est de l’Ontario — étude par observation collaborative multicentrique
- Utiliser la réalité virtuelle comme outil pédagogique à distance pendant la pandémie de la COVID-19
Nous espérons que ce financement accordé aidera notre communauté, et surtout nos patients, en ces temps difficiles. Merci à Bayer de soutenir en partie ces prix.
Utiliser l’IA pour déterminer la prévalence de la COVID-19 présymptomatique ou asymptomatique chez les patients subissant une TDM thoracique pour une indication autre que la COVID dans l’Est de l’Ontario — étude par observation collaborative multicentrique
Dr Robert Lim, M. B., B.Ch., BAO, FRCPC
Université d’Ottawa, Hôpital d’Ottawa
Les TDM thoraciques sont recommandées par certains pour dépister la population, car elles pourraient être plus sensibles comparé aux tests RT-PCR standards de référence et pourraient détecter une maladie présymptomatique ou asymptomatique avant un résultat positif du test RT-PCR. Une récente recommandation du groupe d’expert de l’OMS soutient le recours au dépistage par TDM lorsque l’examen est prescrit pour d’autres motifs que le dépistage. La détection précoce pourrait réduire la transmission par des porteurs pré ou asymptomatiques, pourrait grandement aider à « inverser la courbe » et diminuer la gravité de la deuxième vague.
La première phase de notre projet consistera à affiner notre réseau neuronal profond pour distinguer la COVID-19 des autres infections chez la population de l’Est de l’Ontario et du Nunavut. Pour la seconde phase, le réseau neuronal établi sera appliqué aux études des TDM thoraciques menées dans notre province pour les indications hors COVID-19. Ces études offrent un moyen économique et en temps réel de détecter la prévalence de changements inattendus sur les TDM thoraciques qui pourraient être caractéristiques de la COVID-19 et potentiellement identifier des patients pré ou asymptomatiques.
Les cas positifs détectés par l’algorithme d’IA seront analysés par deux (2) radiologistes thoraciques et un (1) pneumologue qui classeront les examens TDM du patient selon le système de la RSNA pour la COVID-19 : 1) typique; 2) atypique/non évocateur; 3) négatif. Toute analyse concluant le caractère typique ou atypique/non évocateur sera signalée au médecin traitant et un test RT-PCR sera recommandé. Nous croyons que l’algorithme d’apprentissage profond identifiera les caractéristiques de la COVID-19 de façon très précise et sensible et que les résultats TDM typiques de la COVID-19 devraient être proportionnels à la prévalence sous-jacente des infections à la COVID-19 dérivée du dépistage RT-PCR de la population.
Utiliser la réalité virtuelle comme outil pédagogique à distance pendant la pandémie de la COVID-19
Dr Yuhao Wu, M.D.
Supervisé par Brent Burbridge, M.D., FRCPC
Royal University Hospital, Saskatoon
La pandémie de la COVID-19 a fait naître des défis importants pour la formation universitaire en radiologie. De nombreux cours de premier cycle facultatifs en radiologie ont été suspendus temporairement en raison des mesures de distanciation physique. Un logiciel de réalité virtuelle (RV), un outil innovant qui crée une expérience pédagogique immersive via des casques spécialisés, peut être utilisé pour favoriser l’apprentissage virtuel à distance. La RV crée un poste de travail partagé, simulé en 2D/3D, où les étudiants et professeurs peuvent collaborer sans se trouver au même endroit.
Notre projet tirera profit des avantages de la RV pour offrir un apprentissage à distance aux étudiants en médecine du premier cycle. Nous utiliserons le logiciel SieVRt, qui comprend une expérience « salle de lecture via un casque », pour simuler un poste de travail en radiologie. Avec ces outils, les étudiants pourront voir et interagir avec des images médicales issues d’une base de données de documents pédagogiques présélectionnés. Ils pourront également analyser ces cas avec des radiologistes professionnels en respectant la distanciation physique.
Grâce à ce projet, nous visons à démontrer l’importance d’intégrer la RV comme outil d’apprentissage à distance aux connaissances en radiologie théoriques et pratiques des étudiants. Nous espérons aussi découvrir les avantages, ainsi que les limites ou obstacles, à l’utilisation de la RV comme outil pédagogique en radiologie.
Nous souhaitons féliciter les lauréats.