Le RSNA 2023 Abdominal Trauma AI challenge s'appuiera sur la TDM
MERCREDI 30 AOûT 2023
Soyez le premier à réagirAvec le lancement du « RSNA 2023 Abdominal Trauma Detection AI Challenge », la société savante américaine cherche à évaluer le potentiel de l’IA pour l’identification rapide des lésions abdominales traumatiques en vue d’une prise en charge accélérée. Les lauréats seront présentés lors du congrès RSNA 2023.
La Radiological Society of North America (RSNA) a lancé le « RSNA 2023 Abdominal Trauma Detection AI Challenge » pour évaluer le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) pour faciliter la détection et la classification des blessures traumatiques abdominales. L'ensemble de données d'imagerie internationales récoltées pour l’occasion est l'un des plus vastes et des plus variés de ce type.
Une équipe du RSNA compile et annote un ensemble de scanners abdominaux venus du monde entier
« Le RSNA AI Challenge de cette année est le défi le plus ambitieux à ce jour, étant donné qu'il englobe la détection et la classification des blessures traumatiques dans plusieurs organes, précise le Pr Jeff Rudie, radiologue d'urgence et professeur adjoint au Département de radiologie de l'Université de Californie à San Diego. Notre équipe a compilé et annoté un large ensemble de scanners de traumatologie provenant d'institutions réparties sur six continents. L’ensemble de données est annoté à plusieurs niveaux, y compris la présence de blessures dans quatre organes solides avec classement des blessures, des annotations au niveau de l’image pour les extravasations actives et les lésions intestinales, et des segmentations de chacun des organes potentiellement blessés. »
Selon l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), près de 5 millions de personnes meurent chaque année des suites de blessures traumatiques, qui entrainent notamment des lésions des organes internes pouvant entraîner des hémorragies internes et des lésions des reins, de la rate, du foie et des intestins. Les accidents de la route sont la cause la plus fréquente de traumatisme abdominal aux États-Unis.
Les chercheurs espèrent que l’IA pourra aider à identifier et à classer rapidement les blessures traumatiques abdominales. Le groupe de travail RSNA sur la planification des challenges a collecté des données d'imagerie provenant de 23 sites dans 14 pays sur six continents, parmi lesquels plus de 4 000 examens tomodensitométriques avec diverses blessures abdominales et un nombre à peu près égal de cas sans blessure.
Développer des modèles de machine learning dédiés qui seront présentés au prochain congrès de la RSNA
Pour ce Challenge, les participants tenteront de développer des modèles de machine learning qui correspondent aux performances des radiologues en matière de détection, de localisation et de classification de la gravité des blessures abdominales.
« Les modèles d'intelligence artificielle développés dans le cadre de ce challenge ont un potentiel significatif pour faire progresser les soins aux patients en aidant les radiologues et autres médecins à détecter et à classer rapidement différentes blessures abdominales traumatiques, ce qui est une tâche particulièrement difficile, nécessitant un examen minutieux des images, poursuit le Pr Rudie. Ces modèles pourraient avoir le potentiel à la fois d'aider à prioriser les examens caractéristiques pour une lecture plus rapide et d'identifier les blessures de plus haut grade qui pourraient nécessiter une intervention rapide. »
Le RSNA 2023 Abdominal Trauma Detection AI Challenge est mené sur une plateforme fournie par Kaggle, Inc. et est ouvert à tous les chercheurs. La phase de compétition se terminera en octobre 2023. Les neuf concurrents les plus performants se partageront un total de 50 000 $ de prix en argent. Les lauréats seront présentés lors du 109ème congrès de la RSNA, au sein de l’AI Theater, à Chicago (RSNA 2023, du 26 au 30 novembre).
Bruno Benque avec RSNA