La plateforme ATLAS d'IA en radiologie intègre plus de 230 fiches de modèles

Cet ATLAS, lancé en novembre 2025 par la RSNA, est un outil facilitant le partage et la recherche d'informations sur les solutions et les jeux de données IA utilisés en imagerie médicale. Il s’agit d’un site web gratuit où les chercheurs, les développeurs et les professionnels de santé spécialisés en IA peuvent partager des descriptions détaillées, appelées « fiches d'index IA », ainsi que leurs modèles et données d'IA en imagerie. Ces fiches sont créées selon un format simple et uniforme, permettant aux utilisateurs de comprendre et de comparer plus facilement différents outils d'IA.

Des ressources d’IA en radiologie plus accessibles et interopérables

Les utilisateurs peuvent ainsi rechercher et comparer des ressources en IA, le système étant conforme aux exigences réglementaires, notamment celles de la FDA (Food and Drug Administration) américaine. « Grâce à ATLAS, les radiologues, les chercheurs et les développeurs peuvent facilement trouver des modèles d'IA et des jeux de données répondant à leurs besoins, précise le Dr Charles E. Kahn Jr., membre du comité d'IA de la RSNA et du sous-comité des normes de données d'IA en radiologie, ainsi que rédacteur en chef de la revue Radiology: Artificial Intelligence. Le site contribue à rendre les ressources d'IA plus accessibles et interopérables. »

La plateforme propose également des outils pour créer des fiches d'IA, simplifiant ainsi le partage d'informations. L'outil de création de fiches ATLAS fournit un modèle pour la conception de ces fiches et embarque un extracteur d'IA capable de prélever des informations de documents existants afin de préremplir une fiche avant sa soumission. Le site web et le dépôt ATLAS valident les soumissions avant leur publication. C’est ainsi que les fiches de modèles sont vérifiées et leurs URL sont validées, de même que les utilisateurs peuvent parcourir et récupérer des fiches de modèles via une interface web conviviale ou les intégrer à leurs systèmes via une API.

Des fiches de modèles bénéficiant d’une ontologie souvent mise à jour par un groupe d’experts

Les fiches sont, d’autre part, étiquetées avec les codes de contenu RadLex et RSNA pour une catégorisation précise et bénéficient d'un identifiant d'objet numérique (DOI), garantissant sa traçabilité et sa citation. L'ontologie de radiologie des ensembles de données, modèles et projets d'IA (ROADMAP) fournit une terminologie contrôlée pour les métadonnées décrivant les modèles et les ensembles de données d'IA. Le schéma de données ATLAS et l'ontologie ROADMAP sont maintenus par un groupe d'experts en IA appliquée à l'imagerie.

« ATLAS utilise des vocabulaires largement répandus, tels que SNOMED et RadLex, pour indexer son contenu, ajoute le Dr Kahn. Le site intègre le langage de ROADMAP, un ensemble de descripteurs récemment publié par le Comité des normes de données d'IA en radiologie de la RSNA, afin de contribuer à la normalisation des informations sur les ressources d'IA. » La RSNA encourage désormais la communauté de l'IA en imagerie à publier des fiches ATLAS pour les modèles et les ensembles de données d'IA qu'elle souhaite partager avec la communauté internationale de l’imagerie médicale et de la radiologie, faciles à comprendre et à évaluer, et bien positionnés pour une collaboration plus large et une utilisation concrète.

Pour en savoir plus sur ATLAS, consultez le site ICI.