Découvrez les neuf lauréats du RSNA Abdominal Trauma detection AI challenge !
Le RSNA Abdominal Trauma Detection AI Challenge a rendu son verdict. Neuf équipes ont été sélectionnées parmi plus de mille et seront primées au prochain RSNA pour avoir conçu des algorithmes de machine learning pour la détection de traumatismes absominaux.
La Radiological Society of North America (RSNA) vient d’annoncer les résultats du « RSNA Abdominal Trauma Detection AI Challenge » qui proposait aux chercheurs de créer des modèles d'intelligence artificielle (IA) qui détectent les blessures graves aux organes abdominaux internes, ainsi que toute hémorragie interne active.
Dernier d'une série de concours de recherche menés par la RSNA depuis 2017, le RSNA Abdominal Trauma Detection AI Challenge comprend la détection et la classification des blessures traumatiques dans plusieurs organes abdominaux. L'ensemble de données d'imagerie ainsi rassemblées, provenant de 23 sites dans 14 pays sur six continents, soit plus de 4 000 examens tomodensitométriques, est l'un des plus vastes et des plus variés de ce type, comprenant des tags cliniques détaillés, des annotations de radiologues et des segmentations.
Ce challenge a attiré 1 125 équipes du monde entier qui ont tenté de développer des modèles de machine learning correspondant aux performances des radiologues en matière de détection, de localisation et de classification de la gravité des blessures abdominales. Les solutions primées ont ensuite été examinées par une équipe d’experts bénévoles en IA pour confirmer les résultats.
Les neuf équipes soumettant les algorithmes les plus performants, à savoir Team Oxygen, On Strike, [Aillis.jp] Yuji Ariyasu, Sheep, Sushi Master, wangh, Ian Pan, [Rist] Happy1650 et Tattaka + yu4u, se sont partagé un prix total de 50 000 $. Ils seront célébrés au AI Theatre le 27 novembre 2023 à 16 h lors du 109ème RSNA à Chicago.
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