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

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