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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 07/05/19 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:14 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

Il vous reste 43% 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

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

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

25 Sep

16:00

Une revue publiée dans Neuroradiology offre un aperçu global des bénéfices cliniques et des limites opérationnelles de la téléradiologie. Selon les chercheurs, celle-ci améliore l’accès à l’expertise, la rapidité des diagnostics et la continuité des soins. Cependant, son développement reste limité par les problèmes de connectivité, d’interopérabilité, de sécurité des données et de réglementation.

15:00

13:00

Dans une revue de la littérature, des chercheurs australiens mettent en évidence des obstacles à l’inclusion des personnes LGBTQ+ en imagerie médicale, notamment les systèmes binaires, le mégenrage et le manque de formation, et souligne la nécessité de développer et d’évaluer des pratiques, des outils et des communications plus inclusifs.

7:45

Un algorithme testé par une équipe de chercheurs danois a démontré une bonne précision pour la détection de fractures d'extrémités en situation d'urgence. Cependant, la valeur prédictive positive inférieure par rapport aux comptes rendus de radiologie et l'apparition de faux positifs soutiennent son utilisation comme aide à la décision plutôt que pour le diagnostic autonome. (Étude)

7:00

24 Sep

17:30

Dans une étude présentée dans JACR, les répétitions d'examens IRM cérébrales liées aux mouvements des patients ont généralement permis d'améliorer la qualité de l'image et la fiabilité du diagnostic, tandis que les répétitions des cholangiopancréatographies n'ont apporté qu'un bénéfice limité. « Ces résultats plaident en faveur d'un suivi au niveau des séquences afin d'orienter les stratégies ciblées de réduction des mouvements », concluent les chercheurs.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR