Le RSNA AI challenge sera consacré en 2026 à l'IRM du genou

Ce défi invitera les chercheurs à développer des modèles d'apprentissage automatique (machine learning) capables de détecter et de classer les anomalies. Il s'agira du premier défi à utiliser à la fois des images et le texte des comptes rendus radiologiques pour entraîner et tester les modèles d'IA.
« Ce qui rend le défi de cette année unique, c'est qu'il reflète au plus près la réalité du terrain », a déclaré le Dr Po-Hao « Howard » Chen (M.D., M.B.A.), co-responsable du défi, membre du comité d'IA de la RSNA et vice-président chargé de l'IA au sein du Cleveland Clinic Diagnostics Institute. « Les participants devront travailler à partir de comptes rendus de radiologie diagnostique réels, où les constatations sont complexes et les informations ne sont pas soigneusement organisées sous forme de tableau. Cette approche rapproche le défi des conditions réelles de développement de l'IA clinique : il s'agit de se confronter aux nuances et à la variabilité de l'interprétation radiologique en situation réelle. »
L'IRM est essentielle pour évaluer les lésions du genou, car elle révèle les dommages subis par les structures articulaires — notamment les ligaments, les ménisques et la perte de cartilage — offrant ainsi une évaluation complète de l'articulation. L'IRM permet également de détecter des anomalies telles que les lésions de la moelle osseuse, les épanchements, la synovite et les kystes de Baker, qui sont à l'origine de symptômes et nécessitent une prise en charge.
Toutefois, l'interprétation des IRM varie selon les radiologues et les contextes de pratique, et l'accès à des radiologues spécialisés en imagerie musculo-squelettique est limité. En entraînant des modèles d'IA sur un vaste ensemble de données composé d'IRM du genou associées aux comptes rendus des radiologues, ce défi vise à développer des outils capables d'identifier les anomalies de manière fiable et de favoriser une prise en charge plus cohérente et plus rapide.
Les modèles développés dans le cadre de ce défi RSNA seront évalués selon leur précision à détecter et classer les anomalies du genou sur IRM. Pour concevoir ces modèles, les chercheurs en IA ont besoin d'accéder à d'importants volumes de données d'imagerie annotées par des radiologues experts. Les défis d'IA de la RSNA mobilisent la communauté radiologique pour constituer ces jeux de données, qui servent de référence (ou « vérité terrain ») pour l'entraînement des systèmes d'IA à accomplir des tâches pertinentes en imagerie diagnostique. « Le défi RSNA AI Challenge 2026 inaugure plusieurs premières marquantes », a déclaré le Dr Naveen Subhas (M.D., M.P.H.), co-responsable du défi et vice-président des opérations cliniques pour le service d'imagerie médicale de la Cleveland Clinic. « Il s'agit du premier défi axé sur l'IRM musculosquelettique, avec pour élément central l'IRM du genou — la référence absolue pour le diagnostic des lésions internes du genou. Reflétant la portée mondiale de l'imagerie médicale, le jeu de données inclut des cas provenant de pays répartis sur cinq continents. Ce défi est également le premier à associer des images médicales à des comptes rendus de radiologie multilingues, créant ainsi un jeu de données multimodal unique. Ces nouveaux éléments placent la barre plus haut pour les participants et devraient susciter des approches innovantes pour le développement de la prochaine génération de modèles d'IA. »
Le jeu de données d'entraînement comprend plus de 5 000 examens d'IRM du genou ainsi que les comptes rendus de radiologie associés, rédigés dans une douzaine de langues et provenant de 16 sites à travers le monde. Le jeu de données utilisé pour évaluer les performances des modèles a été annoté par des radiologues experts.
Dans le cadre de ce défi, les chercheurs s'affrontent en fonction de la capacité de leurs modèles d'IA à accomplir des tâches spécifiques — telles que la détection, la localisation et la catégorisation d'anomalies — selon des critères de performance définis. Chaque défi RSNA AI Challenge explore et démontre comment l'IA peut bénéficier à la radiologie et améliorer la prise en charge des patients.
Le défi RSNA AI Challenge 2026 sur la détection des anomalies du genou est ouvert à tous les chercheurs. La compétition se déroulera sur une plateforme fournie par Kaggle, Inc. Les équipes les plus performantes se partageront une dotation totale de 77 000 dollars, incluant pour la première fois des prix récompensant les modèles les plus efficaces. Les précédents défis RSNA AI Challenge ont attiré des milliers de chercheurs experts en IA du monde entier. Les modèles gagnants sont mis à disposition sous licence libre afin d'encourager la poursuite des recherches.
La compétition se déroulera jusqu'au 22 octobre 2026. Les vainqueurs seront annoncés en novembre et les équipes lauréates seront mises à l'honneur dans l'espace « AI Theater » lors du 112e congrès scientifique de la RSNA (RSNA 2026), qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre 2026 à Chicago.