Développement en intelligence artificielle

Le parcours du combattant de la collecte de données

Dror Nir, physicien nucléaire, a développé un outil d’aide au diagnostic du cancer de la prostate basé sur l’intelligence artificielle. Lors d'une session aux Journées francophones de radiologie, il a décrit le processus – semé d’obstacles – de collecte des données qui ont « entraîné » son algorithme. Les radiologues ont un rôle central à jouer, a indiqué Pascal Frey, universitaire.

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Le 12/10/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:14 Lecture 3 min.

En 2019, encore, l’intelligence artificielle (IA) est la vedette des Journées francophones de radiologie (JFR). Au côté des sessions qui décrivent ses principes ou présentent ses applications potentielles, le programme scientifique fait intervenir des professionnels qui participent à son développement ou l’expérimentent en situation clinique. Vendredi 11 octobre, la session intitulée « l’IA pour une radiologie 2.0, c’est maintenant », a invité trois spécialistes – non-radiologues – à partager leur expérience sur le sujet.

« Les radiologues ont un rôle central à jouer dans la sélection des données »

L’un des défis de l’intelligence artificielle en imagerie médicale, c’est la collecte de données pour le développement des algorithmes, a rappelé Pascal Frey, directeur de l’institut des sciences du calcul et des données de Sorbonne université, à Paris. « Le développement d’un algorithme d’IA nécessite des jeux de données annotées, fiables et reproductibles, rappelle-t-il. Les radiologues ont

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Le meilleur des JFR 2019

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L’Association européenne de médecine nucléaire (EANM) et la Société de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire (SNMMI) ont publié des recommandations conjointes sur l’utilisation de l’imagerie cérébrale TEP tau chez les patients suspectés de maladie d’Alzheimer.

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

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14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.