La pandémie de COVID-19 est une crise sanitaire mondiale sans précédent. Compte tenu des délais d’obtention des résultats de la RT-PCR, technique diagnostique de référence, le scanner thoracique joue un rôle pivot dans le triage des patients arrivant aux urgences, permettant de les hospitaliser en services « COVID » ou « non-COVID ». Le scanner initial doit être réalisé sans injection mais une injection est nécessaire en cas de suspicion d’embolie pulmonaire, dont la prévalence pourrait être assez élevée dans cette maladie. L’atteinte scanographique typique de la pneumonie COVID-19 consiste en des plages de verre dépoli bilatérales, périphériques sous-pleurales, souvent postérieures et basales. L’extension lésionnelle en scanner est corrélée à la sévérité clinique de la maladie et doit être mentionnée dans le compte-rendu d’examen. Au vu du nombre considérable de scanners thoraciques réalisés pendant cette épidémie, il est important de connaître la gamme des diagnostics différentiels devant une dyspnée aiguë. Les techniques d’intelligence artificielle vont permettre de faire des diagnostics automatiques fiables et de quantifier l’étendue lésionnelle.

The COVID-19 pandemic is an unprecedented global health crisis. Given the long turnaround of RT-PCR, the gold standard diagnostic technique, chest CT plays a pivotal role in the triage of patients presenting at the emergency department, allowing them to be hospitalized in “COVID” or “non-COVID” units. Baseline CT scan must be performed without contrast, but injection is necessary in case of suspected pulmonary embolism, which could be quite frequent in this disease. The typical CT appearance of COVID-19 pneumonia consists of bilateral, peripheral, posterior and basal ground-glass opacities. CT extent of pulmonary lesions correlates with clinical disease severity and should be mentioned in the radiologic report. Given the considerable number of chest CT scans performed during this epidemic, it is important to be aware of the differential diagnosis of acute dyspnea. AI techniques could allow for reliable automated diagnosis and quantification of disease extent.