RSNA 2019 : 3 700 m2 dédiés à l'intelligence artificielle

La Radiological Society of North America (RSNA) mettra en lumière l'intelligence artificielle (IA) lors de son 105ème congrès (RSNA 2019) qui se tiendra du 1er au 6 décembre 12019 à Chicago.

Le RSNA 2019 AI Showcase prend de l'ampleur

Le congrès de la RSNA est devenu un événement incontournable pour les radiologues et les professionnels de la santé qui souhaitent en savoir plus sur l'IA. Le RSNA 2019 AI Showcase, sponsorisé par Zebra Medical Vision, se concentrera dans un nouvel espace plus vaste situé au rez-de-chaussée du bâtiment nord du Mc Cormick Place, créant ainsi un centre d’activités d’intelligence artificielle pour les participants au RSNA.

"De nombreux participants au congrès de la RSNA recherchent des sessions ciblées sur IA, remarque Steve Drew, directeur exécutif adjoint de l’assemblée scientifique, de l’informatique et des relations d’entreprise de la RSNA. Élaborer une vitrine globale sur l'IA pour les exposants, les formateurs et les chercheurs créera un environnement dynamique pour nos participants."

Démonstrations et salles de classe autour de l'intelligence artificielle

Plus de 100 entreprises proposant des produits et solutions d'IA seront présents dans cet espace de plus de 3 700 m2 qui comprendra notamment le Théâtre AI Showcase, un théâtre en plein air situé au centre du batiment et qui accueillera 39 présentations de vingt minutes des fournisseurs sur divers sujets liés à l'IA tout au long de la semaine. D'autre part, la RSNA Deep Learning Classroom, située jusqu'alors dans le Learning Center, dispensera 14 cours destinés aux radiologues en exercice pour leur permettre de comprendre en quoi l'IA est pertinente sur le plan clinique, tandis qu'une nouvelle salle de classe, la Hands-on Classroom, permettra aux fournisseurs de présenter leurs solutions dans un environnement pratique.

Enfin, une exposition spéciale proposera des démonstrations des technologies émergentes de traitement des données afin de montrer aux congressistes comment l'IA, ainsi que d’autres outils d’aide à la décision, s'intègrent de façon efficiente au flux de travail en radiologie, et de les initier à la capture de données structurées nécessaires au bon fonctionnement de ces outils.