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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 12/10/19 à 15:00, mise à jour hier à 15:16 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

Il vous reste 79% 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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

15 Mai

17:40

Le diagnostic du cancer de sein par ordinateur assisté par IA (AI-CAD) pourrait considérablement améliorer la spécificité et réduire le temps de lecture des mammographies, sans compromettre la sensibilité, selon une étude incluant 9 radiologues dans plusieurs pays d'asie (étude).

13:30

Un algorithme de débruitage pourrait permettre d’atténuer la dégradation du bruit liée à l’indice de masse corporelle (IMC) des images de scanner cardiaque à comptage photonique, sans sacrifier l’interchangeabilité clinique (étude).

10:45

Les marqueurs de neuro-imagerie issus de l’IRM pourraient refléter la gravité du parkinsonisme et des ataxies cérébelleuses, deux sous-types d’atrophies multisystématisées (MSA) (étude).
13 Mai

13:42

L'atrophie du nerf optique avec un signal T/FLAIR augmenté et une absence de rehaussement constitue le schéma dominant de la neuropathie optique chronique en IRM, reflétant très probablement une dégénération axonale plutôt qu'une inflammation active, conclut une étude présentée dans Neuroradiology.

7:43

Il est nécessaire d'entraîner l’IA sur des populations plus diverses, et à travers différentes stratégies de dépistage pour permettre son utilisation dans les cas d’IRM prostatiques de dépistage, selon une revue de cadrage publiée dans l’European Journal of Radiology.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR