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Le RSNA Cervical Spine Fracture AI Challenge a rendu son verdict

MERCREDI 10 JANVIER 2024 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Le RSNA Cervical Spine Fracture AI Challenge 2022 a rendu son verdict en sélectionnant les 8 projets les plus performants parmi plus de 20 000 candidatures soumises. Ces algorithmes de haute qualité font avancer de manière significative la recherche sur l’IA en radiologie

RSNA

La Radiological Society of North America (RSNA) parraine chaque année des challenges sur le thème de l’intelligence artificielle (AI) appliquée à l’imagerie médicale afin de résoudre des problèmes de diagnostic spécifiques.

Plus de 20 000 candidats pour le RSNA Cervical Spine Fracture AI Challenge

Le RSNA Cervical Spine Fracture AI Challenge 2022 a invité les participants à développer des modèles d’IA capables de détecter, d’identifier et de localiser avec précision les fractures de la colonne cervicale. Dans un nouvel article publié dans la revue Radiology: Artificial Intelligence, des chercheurs ont évalué les performances des meilleurs modèles d’IA élaborés dans ce cadre.

Les fractures de la colonne cervicale sont courantes et, si elles ne sont pas traitées correctement, peuvent entraîner une détérioration neurologique ou des complications beaucoup plus graves. L’IA est un outil prometteur pour aider les radiologues à établir un diagnostic rapide et précis.

Pour ce challenge, ce sont, au total, 1 108 concurrents, répartis dans 883 équipes dans le monde entier, qui ont participé au RSNA Cervical Spine Fracture AI Challenge, avec 12 871 candidatures soumises. Les 8 algorithmes les plus performants ont été sélectionnés en fonction de leurs performances pondérées en matière de perte de log dans l'ensemble de examens réalisés.

Un concours qui stimule l’innovation sur le champ de l’IA appliquée à la radiologie

« En plus de favoriser la collaboration, ces concours accélèrent les découvertes dans le domaine et génèrent des algorithmes innovants et performants, open source, pour l’avancement de la recherche sur l’IA en radiologie », écrivent les auteurs.

Les 8 algorithmes les plus performants ont démontré des performances extrêmement élevées, semblant surpasser bon nombre des algorithmes d’IA précédemment rapportés dans la littérature. Cela met en valeur l’apport de la concurrence ouverte, de la collaboration multi-institutionnelle et multinationale et des données volumineuses et hétérogènes mises en jeu. Le succès du concours met en évidence également le potentiel de tels travaux pour stimuler l’innovation et faire progresser le domaine de la recherche sur l’IA et des soins aux patients.

« Ce concours a facilité le développement de modèles d'IA capables de détecter et de localiser les fractures de la colonne cervicale par tomodensitométrie avec des résultats de haute performance, qui semblent dépasser les valeurs connues des modèles précédemment rapportés », concluent les auteurs.

Bruno Benque avec RSNA


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GPT-4 pourrait répondre au défi de la surcharge de travail pour les radiologues
24/04/2024 : Le grand modèle de langage GPT-4 montre, dans une étude publiée dans la Revue Radiology, que ses performances égalent celles des radiologues dans la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Cet outil plus rapide et plus économique que l’humain pourrait répondre au défi de la surcharge de travail pour les radiologues.

Un modèle d'IA plus performant pour identifier les patientes éligibles à une mammographie supplémentaire
09/04/2024 : Une étude suédoise publiée dans la Revue Radiology teste AISmartDensity pour l’identification des patientes éligibles à une imagerie supplémentaire après une mammographie de dépistage négative. Ce travail montre une plus grande eficacité de ce modèle par rapport aux outils classiques de mesure de densité des seins.

Deux outils d'IA pour la TDM d'une société française validés par la FDA
27/03/2024 : La FDA vient de valider la distribution aux USA de deux algorithmes d’assistance à l’interprétation développés par Avicienna.AI. Il s’agit de CINA-iPE et CINA-ASPECTS, deux outils pour la tomodensitométrie.

Partenariat stratégique pour améliorer le diagnostic d'EP à la TDM
16/02/2024 : Avicenna.AI a annoncé, le 14 février 2024, un partenariat stratégique pour intégrer CINA-iPE dans la Blackford AI Platform. La collaboration offre aux professionnels de la santé des capacités améliorées pour détecter les embolies pulmonaires accidentelles dans les TDM de routine.

Des leaders d'opinion promeuvent l'IA pour la radiographie thoracique
29/01/2024 : La radiographie thoracique est l’un des examens qui bénéficient le plus de l’apport de l’IA. Dans éditorial publié dans la Revue Radiology, des leaders d’opinion font la promotion de cette évolution et y voient une opportunité pour que les radiologues reviennent au plus près de leurs patients.

Plaidoyer international pour des usages de l'IA éthiques et responsables en radiologie
25/01/2024 : En publiant la déclaration « Developing, Purchasing, Implementing and Monitoring AI Tools in Radiology: Practical Considerations », cinq sociétés savantes de radiologie s’unissent pour un usage de l’IA éthique et sécuritaire. Ce document plaide pour une collaboration internationale entre les développeurs, les cliniciens et les institutions.

TwinOnco, le projet innovant de suivi des patients porté par l'AP-HP et Dassault Systèmes
23/01/2024 : L’AP-HP et Dassault Systèmes ont élaboré le projet TwinOnco qui vise à créer des jumeaux virtuels aux patients en oncologie. Cette initiative permettra de passer une étape dans la personnalisation des traitements et génèrera de nouvelles cohortes de patients en onciologie.

Une nouvelle formation certifiante RSNA sur l'IA en imagerie d'urgence
22/01/2024 : Dans le panel de formations qu’elle propose aux radiologues sur le champ des applications de l’IA pour l’imagerie médicale, la RSNA lance un cours validant sur la radiologie d’urgence intitulé RSNA Emergency Imaging AI Certificate. D’autres cours relatifs à l’IA en imagerie, de base ou avancés, sont aussi accessibles.

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07/05/2024 : L'utilisation de grands modèles de langage (GML) accessibles au public pour des tâches cliniques complexes peut engendrer un effet négatif sur la prise en charge des patients, selon une nouvelle étude internationale publiée dans la Revue Radiology. Les résultats de l’étude soulignent la nécessité de réglementer ces GML dans des scénarios qui nécessitent un raisonnement médical de haut niveau.

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26/04/2024 : Un essai clinique de phase 2a va être mis en œuvre à la Northwestern University de Chicago pour évaluer l’efficacité et la sécurité d’un traitement du glioblastome favorisé par modulation des checkpoints immunitaires. Cet essai utilisera les propriétés du dispositif Sonocloud-9.

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29/04/2024 : La mise en place d’un système qualité en médecine nucléaire robuste et pragmatique fera l’objet d’un séminaire organisé à La Baule en mai prochain. Les participants découvriront un système qualité facile et pragmatique.

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Le thrombus, facteur de risque de rupture d'un anévrisme aortique ?
27/01/2020 : La présence d'un caillot de sang sur la paroi de l'aorte chez les personnes atteintes d'anévrismes de l'aorte abdominale est associée à une croissance plus rapide et potentiellement dangereuse de l'anévrisme, selon une étude majeure publiée dans la revue Radiology. Ces résultats pourraient aider à identifier les patients qui ont besoin d'un traitement plus agressif et d'une imagerie de suivi plus fréquente après leur diagnostic initial.

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Découverte des premières images cérébrales d'Iseult, l'IRM 11,7T
02/04/2024 : La plateforme d’IRM à 11,7T nommée Iseult a été présentée ce 2 avril 2024. Cette modalité, qui a bénéficié d’un partenariat scientifique et industriel à grande échelle, a montré ses premières images alliant une résolution spatiale inégalée et des niveauxde contraste jamais atteints.

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06/12/2022 : À l’occasion du dernier congrès F.IR.E, le Dr Laura Miquel a présenté sa pratique de résection du fibrome utérin par radiofréquence. Une pratique appropriée pour les femmes ayant un projet de maternité ultérieur.

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25/04/2024 : Un groupe de radiologues international, dirigé par des auteurs de l'Université de Toronto, a développé une approche permettant aux unités et cabinets de radiologie de réduire leurs émissions de gaz à effet de serre et de devenir plus résilients aux effets du changement climatique. Ils ont présenté leur plan d'action dans la Revue Radiology.