Écosystème d’intelligence artificielle

La base de données française vise les 400 millions de dossiers

Le G4 annonce la création de l’association DRIM France IA. Objectif : constituer une base nationale de données d’imagerie et favoriser le développement d’outils d’intelligence artificielle pour les radiologues.

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Le 24/10/18 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 2 min.

Le G4 espère commencer à alimenter la base de données début 2019 (photo d'illustration). D. R.

Chose promise, chose due. Après avoir annoncé au mois de juin sa volonté de créer un écosystème français d’intelligence artificielle en radiologie, le conseil professionnel de la radiologie française (G4) a concrétisé l’idée en créant l’association DRIM France IA. « À l’occasion des Journées francophones de radiologie (JFR), le comité directeur s’est réuni avec le conseil de surveillance constitué des présidents du G4 pour présenter officiellement le projet. Une prochaine réunion aura lieu début novembre pour lancer les travaux de l’association », détaille Jean-Philippe Masson, président de la Fédération nationale des médecins radiologues (FNMR), l’une des composantes du G4.

Une formule participative

Le projet espère mobiliser des radiologues libéraux et hospitaliers pour constituer une base de données d’imagerie médicale, qui sera mise à disposition des industriels pour développer des outils d’IA pour la formation, la recherche et des applications pratiques. « Si tous les radiologues et

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Carla Ferrand

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06 Mai

16:07

Une étude a relevé des « différences significatives » de résultats entre deux solutions commerciales d'IA pour le calcul automatique des volumes du noyau et de la pénombre ischémique chez des patients atteints d'AVC (Viz.ai et RAPID.AI). Les chercheurs n'ont toutefois pas constaté de différence entre les deux logiciels dans l'évaluation de l'éligibilité à la thrombectomie selon les critères DEFUSE-3.

13:02

Des chercheurs de l'Ohio (États-Unis) ont développé et validé des modèles d'apprentissage profond pour la segmentation automatique du foie, de la rate et du pancréas sur examens des scanner pédiatrique. Les modèles de transfer learning entraînés à l'aide de bases de données publiques hétérogènes et affinés à l'aide de données institutionnelles ont donné les meilleurs résultats, écrivent-ils dans AJR.

7:30

Pour la recherche d'embolie pulmonaire aiguë, le scanner à comptage photonique permet d'examiner les patients avec les avantages de l'imagerie spectrale, y compris une imagerie morphologique de haute qualité et la perfusion pulmonaire pour tous les patients, tout en réduisant la dose de rayonnement de près de 50 % par rapport au détecteur à intégration d'énergie, selon une étude réalisée au CHU de Lille par l'équipe de Martine Rémy-Jardin. Lire notre article sur ce sujet.
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