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L'embolie pulmonaire au centre du défi IA organisé au RSNA 2020

MERCREDI 16 SEPTEMBRE 2020 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Au prochain RSNA, les meilleurs projets ayant concouru au défi IA seront présentés. Ce concours, qui promeut les modèles de deep learning pour l’amélioration des interprétations radiologiques, sera dédié cette année à l’embolie pulmonaire à partir d’images de scanner.

RSNA 2020

La Radiological Society of North America (RSNA) vient de lancer son quatrième défi annuel d'intelligence artificielle (IA), un concours entre chercheurs pour créer des applications exécutant une tâche clinique clairement définie, selon des mesures de performance spécifiées.

Une collaboration avec la STR pour un défi dédié à l’embolie pulmonaire

Le défi pour les concurrents cette année est de créer des algorithmes de deep learning pour détecter et caractériser les cas d'embolie pulmonaire. La RSNA a collaboré, à cette occasion, avec la Society of Thoracic Radiology (STR) pour créer un vaste ensemble de données pour le défi. L'ensemble de données RSNA-STR Pulmonary Embolism CT (RSPECT) comprend plus de 12 000 scanners collectés dans cinq centres de recherche internationaux. L'ensemble de données a été étiqueté avec des annotations cliniques détaillées par un groupe de plus de 80 radiologues thoraciques experts.

« L'ensemble de données créé pour le défi de cette année est la plus grande collection publiquement disponible de données images sur l'embolie pulmonaire annotées par des experts pour l'IA, a déclaré le Pr John Mongan, vice-président du sous-comité directeur de l’IA du RSNA Radiology Informatics Committee. Nous prévoyons que le défi de cette année suscitera l'intérêt pour la détection d'embolie pulmonaire en tant que cas d'usage de l'IA en démontrant ce qui peut être réalisé avec un très grand ensemble de données multi-institutionnelles bien annotées, et qu’il fera progresser la radiologie vers l'amélioration des soins aux patients grâce à l'IA. »

Une dotation de 30 000 $ pour les dix meilleurs projets

Le défi dédié, l’année dernière, à la détection et de la classification des hémorragies intracrâniennes a attiré plus de 1 300 équipes pour développer des algorithmes permettant d’identifier et de classer les sous-types d’hémorragies au scanner cérébral. L'ensemble de données, composé de plus de 25 000 examens, était le premier ensemble de données multiplanaires utilisé dans un RSNA AI Challenge.

Dans un tel défi, les chercheurs sont en concurrence sur la façon dont leurs modèles d'IA exécutent des tâches définies en fonction de mesures de performance spécifiées. Chaque défi de l'IA explore et démontre les façons dont l'IA peut bénéficier à la radiologie et améliorer les soins aux patients. Celui dédié à la détection d'embolie pulmonaire RSNA-STR est ouvert à tous. Pour la première fois cette année, le challenge de RSNA adoptera l’approche d’un concours de soumission de code, destiné à produire des modèles plus efficaces et facilement utilisables. Les modèles finaux doivent être soumis avant le 26 octobre 2020. Les 10 meilleurs projets recevront un total de 30 000 $.

Les résultats seront annoncés le 23 novembre 2020 et les meilleures soumissions seront présentées lors du RSNA 2020 (29 novembre - 5 décembre).

Bruno Benque avec RSNA


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Un modèle de deep learning pour identifier le COVID-19 au scanner
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25/03/2020 : La sécurité des données de Santé et la protection de la vie privée des patients est une préoccupation majeure pour les tutelles sanitaires. Un Rapport publié dans la Revue Radiology suggère de considérer les données comme n’appartenant à personne et de cibler l’éthique des prestataires d’IA.  

Des modèles pertinents de deep learning pour la radiographie thoracique
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Assembler plusieurs modèles de machine learning pour affiner les résultats
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14/09/2020 : À quelques semaines de l’ouverture des JFR 2020, qui seront entièrement digitales (JFR.plus) cette année, nous avons rencontré le Pr Alain Luciani qui préside cet événement. Il évoque avec nous les raisons qui l’ont poussé à abandonner le format hybride initialement prévu, met en lumière les moments forts qui rythmeront ce congrès virtuel et souhaite que ce dernier reste interactif.


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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.

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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.

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17/09/2020 : Alors que les étudiants manipulateurs n’ont pas pu accomplir toutes leurs unités d’enseignement pour cause de crise sanitaire, les Ministères concernés ont légiféré afin d’adapter les modalités de présentation au diplôme ou au passage à l’année supérieure

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18/09/2020 : Le Gouvernement a déposé, le 10 septembre 2020, un projet de décret modifiant l’article 19 du code de déontologie médicale. Désormais, la « libre communication et de publicité » succèdera bientôt à « l’interdiction générale et absolue de publicité » pour les médecins.

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