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L'hémorragie cérébrale, thème du RSNA IA challenge 2019

MARDI 17 SEPTEMBRE 2019 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

La Radiological Society of North America (RSNA) vient de lancer son troisième défi annuel sur l'intelligence artificielle (IA): le défi RSNA de détection et de classification des hémorragies intracrâniennes.

RSNA

L'AI Challenge est un concours entre chercheurs visant à créer des applications exécutant une tâche définie en fonction de mesures de performances spécifiées.

Les capacités du machine learning pour améliorer la prise en charge radiologique

L’an dernier, le défi de la détection de la pneumonie avait impliqué plus de 1 400 équipes. "L'objectif d'un défi d'IA est d'explorer et de démontrer comment l'IA peut bénéficier à la radiologie et améliorer les diagnostics cliniques, précise le Dr Luciano Prevedello, Président du Machine Learning Steering Subcommittee of the RSNA Radiology Informatics Committee. En organisant ces défis de données, la RSNA joue un rôle essentiel en démontrant les capacités du machine learning et en favorisant le développement de l’IA dans l’amélioration des soins aux patients."

Cette année, les chercheurs travaillent à développer des algorithmes permettant d'identifier et de classifier les sous-types d'hémorragies sur les scanners cérébraux. L'ensemble de données, qui comprend plus de 25 000 examens fournis par plusieurs instituts de recherche, est le premier ensemble de données multiplanaires utilisé dans un RSNA AI Challenge. Le Machine Learning Steering Subcommittee a travaillé avec des spécialistes volontaires de l'American Society of Neuroradiology (ASNR) pour attribuer à ces examens le tag de cinq sous-types d'hémorragies intracrâniennes, un effort d'une ampleur sans précédent dans le monde de la radiologie.

Un concours qui s'étend du 3 septembre au 11 novembre 2019

Le défi est exécuté sur une plate-forme fournie par Kaggle, Inc. (une filiale de Alphabet, Inc., également la société mère de Google). Kaggle a reconnu ce projet comme un bien public et remettra 25 000 $ aux projets gagnants. Le 3 septembre 2019, la première vague de données a été diffusée aux chercheurs qui travaillent au développement et à la formation d'algorithmes. La phase de formation s’achèvera le 4 novembre. Au cours de cette phase, les participants utiliseront un ensemble de données de formation comprenant les tags des radiologues pour développer des algorithmes reproduisant ces annotations.

Au cours de la phase d'évaluation, du 4 au 11 novembre 2019, les participants appliqueront leurs algorithmes à la partie de test du jeu de données, qui leur est fournie avec les annotations retenues. Leurs résultats seront ensuite comparés aux annotations de l'ensemble de données de test et une matrice d'évaluation sera appliquée pour apprécier leur exactitude et déterminer les gagnants. Les résultats seront annoncés en novembre et les meilleures soumissions seront reconnues à l'AI Showcase Theatre lors du prochain congrès de la RSNA (RSNA 2019, du 1er au 6 décembre, McCormick Place, Chicago).

Bruno Benque avec RSNA


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Des modèles pertinents de deep learning pour la radiographie thoracique
03/12/2019 : Selon une étude publiée dans la revue Radiology, le deep learning peut détecter des résultats de radiographie thoracique cliniquement significatifs aussi efficacement que des radiologues expérimentés. Les chercheurs rapportent que leurs résultats pourraient constituer une ressource précieuse pour le développement futur de modèles d’intelligence artificielle pour la radiographie thoracique.

Assembler plusieurs modèles de machine learning pour affiner les résultats
27/11/2019 : La combinaison de plusieurs modèles de machine learning peut s’apparenter à une interprétation avec plusieurs avis de radiologues. Une étude publiée dans la Revue Radiology : Intelligence Artificielle décrit des résultats en ce sens. Un chalenge sur les hémorragies cérébrales explorées par scanner sera organisé au RSNA 2019.

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La recherche sur l'IA en imagerie avance avec le Data Challenge
25/10/2019 : Le Pr Nathalie Lassau, Professeur de Radiologie à l'Université Paris Sud et Co-Directrice du laboratoire d Imagerie IR4M (UPSUD/ CNRS) à l'Institut Gustave Roussy, est la responsable du Data Challenge dont la première édition a été organisée aux JFR 2018. Nous l'avons rencontrée pour une évocation des améliorations apportées, en 2019, à cette compétition.

Une plateforme dédiée pour choisir un moteur d'IA pertinent
03/10/2019 : Acteur historique de l'informatique de Santé, Softway Medical propose une offre d'intelligence artificielle tout à fait originale. À partir d'un catalogue de moteurs d'IA, le radiologue pourra choisir celui qui répondra précisément à ses besoins. Rendez-vous aux JFR 2019 pour découvrir cette nouvelle offre.

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La Data science en Santé se développe à l'Université
13/08/2019 : L'Intelligence artificielle en Santé fera l'objet de plusieurs cursus de formation dans les Universités françaises à la rentrée. C'est notamment le cas à l'Université Paris Descartes.

RSNA 2019 : 3 700 m2 dédiés à l'intelligence artificielle
09/08/2019 : Le RSNA 2019 AI Showcase proposera un plus grand espace dédié à l'intelligence artificielle. Des démonstrations et des salles de classe permettront aux fournisseurs de solutions et aux spécialistes de promouvoir les outils d'aide à la décision clinique ainsi que les bonnes pratiques de gestion des données.


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02/04/2020 : Quelles sont les différentes formes de radiothérapie dans la pratique moderne ? Le Dr Patrick Ezri, radiothérapeute, nous en fait une présentation didactique en vidéo.

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01/04/2020 : La Société Française de Radiologie (SFR), en partenariat avec NEHS DIGITAL, met en place une base de données nationale des scanners thoraciques devant des suspicions de COVID-19 ou des cas confirmés. Elle permet de rassembler le plus grand nombre de scanners afin de mieux connaitre la sémiologie diagnostique, mais également de déterminer des biomarqueurs pronostiques.

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31/03/2020 : L’ESR a organisé un webinar dédié à la prise en charge radiologique des patients admis pour un COVID déclaré dans la région de Parme. Le Pr Sverzellati explique notamment la stratégie mise en place pour gérer les workflows d’examens.

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25/03/2020 : Alors que certains cabinets de radiologie ont dû fermer par manque de moyens de protection contre le COVID, les radiologues du Groupe Vidi se mettent à la disposition de leurs confrères. Ils se montrent solidaires et mobiliser pour aider à gagner la guerre sanitaire.


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05/02/2020 : Dans un rapport spécial publié le 4 février 2020 dans la revue Radiology, des chercheurs décrivent les caractéristiques scanographiques qui facilitent la détection et le diagnostic précoces du coronavirus de Wuhan.

Scanner thoracique du COVID-19 : différentier les images des autres pathologies virales
16/03/2020 : Dans une nouvelle étude publiée dans la revue Radiology, des chercheurs chinois et américains ont distingué des différences entre les images du COVID-19 et les autres pneumonies virales au scanner.

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13/03/2020 : La Société d’Imagerie Thoracique a publié un Point sur l’imagerie dans un contexte de COVID-19. Les types d’examens à réaliser, la conduite à tenir pour les professionnels et les images significatives sont ainsi détaillés.

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27/02/2020 : Dans une étude de plus de 1000 patients, publiée dans la revue Radiology, la tomodensitométrie thoracique a surpassé les tests de laboratoire dans le diagnostic de coronavirus 2019 (COVID-19). Les chercheurs ont conclu que la tomodensitométrie devrait être utilisée comme principal outil de dépistage du COVID-19.

L'embolie pulmonaire aigüe comme complication du COVID-19
19/03/2020 : L’embolie pulmonaire aigüe est une cause de détérioration clinique des pneumonies virales. Un article paru dans la Revue Radiology : Cardiothoracic imaging rapporte deux cas d’embolie pulmonaire consécutive au COVID-19.

Scanner du COVID-19 : comprendre l'évolution des lésions à un mois
23/03/2020 : Une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology pourrait permettre de comprendre l’évolution des images COVID-19 au scanner. Un suivi des patients à un mois a en effet été réalisée dans ce travail.

Coronavirus au scanner : des images différentes selon le stade d'évolution
21/02/2020 : Dans une nouvelle recherche publiée le 20 février 2020 dans la revue Radiology, des chercheurs du Mount Sinai Health System de New York ont démontré que les images scanographiques dans les cas de coronavirus 19 (COVID-19) sont liées à l'évolution de l'infection.

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30/03/2020 : Une étude publiée dans la Revue radiologie stipule que les images de détection de la pneumonie au COVID-19 obtenues par radiographie pulmonaire sont sensiblement équivalentes à celles du scanner. Cependant, des différences sont à signaler, notamment pour le suivi des lésions.

Nouveau cas de pneumonie par COVID-19 décrit au scanner
10/03/2020 : Un nouveau cas clinique lié au COVID-19 a été décrit dans la Revue Radiology. Le scanner montre les images caractéristiques de la pneumonie provoquée par le virus et montre une légère résorption au 9ème jour d‘hospitalisation après traitement.