Nouvelles technologies

Un manuel pour le développement de l’intelligence artificielle en radiologie

Des institutions médicales et des sociétés savantes des États-Unis publient un guide pour la recherche en intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale. Elles espèrent orienter les travaux des chercheurs et les politiques de financement pour accélérer les innovations dans ce domaine.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/05/19 à 15:00, mise à jour hier à 14:16 Lecture 1 min.

Les auteurs de cette feuille de route espèrent orienter les travaux scientifiques, identifier les lacunes et définir les besoins en matière de recherche en IA appliquée à l'imagerie. D. R.

Le document se veut une référence pour les développeurs d’algorithmes. L’Institut national de la santé (NIH), la Société nord-américaine de radiologie (RSNA), et d’autres organisations scientifiques et académiques étasuniennes ont rédigé une « feuille de route » (roadmap), pour la recherche en intelligence artificielle appliquée en imagerie. Elle est parue le 16 avril 2019 dans la revue Radiology [1].

Identifier les besoins prioritaires

Comme pour le gadolinium en septembre 2018, il s’agit d’orienter les travaux scientifiques, d’identifier les lacunes et de définir les besoins en la matière. « Notre objectif était de fournir un schéma directeur pour les sociétés professionnelles, les financeurs, les laboratoires de recherche et tous les acteurs du secteur pour accélérer la recherche d’innovations en intelligence artificielle qui bénéficieront aux patients », explique son premier auteur Curtis Langloz, professeur de radiologie et d’informatique biomédicale à l’université Stanford, dans un

Il vous reste 43% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Langlotz C. P., Allen B., Erickson B. J. et coll., « A Roadmap for Foundational Research on Artificial Intelligence in Medical Imaging : From the 2018 NIH/RSNA/ACR/The Academy Workshop », Radiology, 16 avril 2019. Prépublication en ligne. DOI : 10.1148/radiol.2019190613

Mots-clés

intelligence artificielle RSNA

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

03 Nov

7:48

Un modèle basé sur le scanner sans contraste et combinant des caractéristiques cliniques et radiomiques a montré de bonnes performances (AUC 0,886) pour distinguer les calculs d'acide urique des autres calculs. Étude.

7:00

31 Oct

16:50

Les députés réunis en commission des Affaires sociales ce mercredi ont voté des mesures s’attaquant aux dépassements d’honoraires des médecins dans le cadre du projet de budget de la sécurité sociale pour 2026.

13:43

Des différences en termes d’innocuité et d’efficacité ont été observées après la cryoablation percutanée et l’ablation par micro-ondes (MWA) du cancer du poumon non à petites cellules (CPNPC) dans et à proximité du poumon précédemment irradié, bien que la certitude statistique soit limitée par la taille de l’échantillon, indique une étude. 

7:45

Une note technique parue dans European Radiology Experimental illustre l’utilisation intégrale du scanner à comptage photonique (PCD-CT) spectral à ultra haute résolution dans le cas d’une blessure au genou. Cette modalité permet, selon les auteurs, une évaluation complète des fractures, des œdèmes et des tissus mous et peut améliorer la prise de décision clinique précoce en cas de traumatisme du genou.

7:00

✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR