Bases de données

600 000 radios du thorax pour la recherche en intelligence artificielle

L’université Stanford et le Massuchusets Institute of Technology ont mis en ligne des bases de plusieurs centaines de milliers de radiographies thoraciques annotées. Ils espèrent ainsi stimuler le développement d’algorithmes d’intelligence artificielle en imagerie médicale.

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Le 29/03/19 à 16:00, mise à jour aujourd'hui à 14:16 Lecture 1 min.

« L’interprétation automatisée des radiographies pulmonaires pourrait procurer des avantages substantiels dans de nombreux domaines », explique l'université Stanford, qui a mis en ligne la base de données CheXpert (photo d'illustration). D. R.

Pour développer et valider leurs systèmes d’intelligence artificielle en imagerie, les chercheurs ont besoin de quantités massives de clichés, annotés par des professionnels. L’université Stanford, en Californie, l’a bien compris, qui a mis en ligne en janvier 2019 une base de données de 224 316 radiographies thoraciques baptisée CheXperts. Des images collectées de manière rétrospective entre 2002 et 2017 à l’hôpital de Stanford auprès de 65 240 patients.

14 critères d’observation

Chacune est étiquetée comme « positive », « négative » ou « incertaine » pour 14 critères d’observation, grâce à un programme capable d’analyser comptes rendus non structurés. Lui aussi est disponible en ligne. « L’interprétation automatisée des radiographies pulmonaires pourrait procurer des avantages substantiels dans de nombreux domaines, de l’amélioration du flux de travail à l’aide à la décision, en passant par le dépistage à grande échelle », écrit l’université.

Une compétition d’algorithmes

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Modalité d’imagerie

Radiologie conventionnelle

Mots-clés

données de santé recherche

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