Nouvelles technologies

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

Des institutions médicales et des sociétés savantes des États-Unis publient un guide pour la recherche en intelligence artificielle appliquée à l’imagerie médicale. Elles espèrent orienter les travaux des chercheurs et les politiques de financement pour accélérer les innovations dans ce domaine.

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Le 07/05/19 à 15:00, mise à jour hier à 14:11 Lecture 1 min.

Les auteurs de cette feuille de route espèrent orienter les travaux scientifiques, identifier les lacunes et définir les besoins en matière de recherche en IA appliquée à l'imagerie. D. R.

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

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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Bibliographie

  1. Langlotz C. P., Allen B., Erickson B. J. et coll., « A Roadmap for Foundational Research on Artificial Intelligence in Medical Imaging : From the 2018 NIH/RSNA/ACR/The Academy Workshop », Radiology, 16 avril 2019. Prépublication en ligne. DOI : 10.1148/radiol.2019190613

Mots-clés

intelligence artificielle RSNA

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