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 hier à 14:11 Lecture 3 min.

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. © Jérôme Hoff

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

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Spécialité médicale

Urologie

Mots-clés

intelligence artificielle JFR 2019

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