Intelligence artificielle au RSNA

1400 participants au challenge sur la pneumonie

Lundi 26 novembre, au troisième jour de son congrès annuel, la Société nord-américaine de radiologie a désigné les 10 vainqueurs de son deuxième challenge en intelligence artificielle. Cette année, les participants ont planché sur une solution de détection automatique des pneumonies.

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Le 29/11/18 à 16:00, mise à jour hier à 15:09 Lecture 1 min.

« Ce concours nous a permis de mettre en avant les avantages de l’apprentissage machine et la façon dont il peut améliorer la prise en charge diagnostique », explique Luciano Prevedello, président du comité d’apprentissage machine de la RSNA. © J. H.

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) a présenté ce lundi 26 novembre les vainqueurs de son challenge d’intelligence artificielle. Ian Pan, étudiant en médecine à Providence, aux États-Unis et Alexandre Cadrin, radiologue et ingénieur en informatique canadien à Lanaudière, au Québec, l’emportent devant 1400 équipes du monde entier.

Un algorithme pour détecter la pneumonie

Ce concours, dont c’était la deuxième édition, demande aux participants de développer un algorithme basé sur l’apprentissage machine capable d’exécuter une tâche précise, en utilisant une base de données fournie par les organisateurs. Après le calcul de l’âge osseux pédiatrique en 2017, les concurrents ont planché cette année sur une solution capable de détecter automatiquement la pneumonie sur des radiographies thoraciques.

30 000 images annotées grâce au crowdsourcing

Pour ce faire, ils ont pu exploiter 30 000 images fournies par l’institut étasunien de la santé (National institute of Health) et annotées par l

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint

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