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RSNA met en évidence les prochaines étapes de la radiologie

Alors que le monde de la santé lutte contre la pandémie, le domaine de l’imagerie médicale gagne du terrain avec l’IA, forçant de nouveaux partenariats et finançant l’innovation des startups. Tout sera exposé à la RSNA, la réunion annuelle de la Radiological Society of North America, qui aura lieu du 29 novembre au 5 décembre.

Les radiologues, les organisations de soins de santé, les développeurs et les fabricants d’instruments de RSNA partageront leurs dernières avancées et ce qui va suivre, en gardant à l’esprit la capacité croissante des modèles d’IA à s’intégrer aux flux de travail d’imagerie médicale. Plus de la moitié des résumés informatiques soumis à la conférence virtuelle de cette année concernent l’IA.

Lors d’une allocution publique spéciale à RSNA, Kimberly Powell, VP de la santé de NVIDIA, discutera de la façon dont nous travaillons avec les institutions de recherche, le secteur de la santé et les startups de l’IA pour apporter l’accélération du flux de travail, des modèles d’apprentissage en profondeur et des plates-formes de déploiement à l’écosystème de l’imagerie médicale.

Les experts de la santé et de l’IA du monde entier déploient des efforts monumentaux pour développer des modèles qui peuvent aider les radiologues à déterminer la gravité des cas de COVID à partir de scintigraphies pulmonaires. Ils créent également des plates-formes pour intégrer en douceur l’IA dans les flux de travail quotidiens et développent des techniques d’apprentissage fédéré qui aident les hôpitaux à travailler ensemble sur des modèles d’IA plus robustes.

Le cadre d’application NVIDIA Clara Imaging est sur le point de faire progresser ce travail avec des GPU et des modèles d’IA NVIDIA qui peuvent accélérer chaque étape du flux de travail de radiologie, y compris l’acquisition d’images, l’annotation de numérisation, le triage et la création de rapports.

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Fournir des outils aux radiologues, aux développeurs et aux hôpitaux

Les développeurs d’IA s’efforcent de combler le fossé entre leurs modèles et les systèmes déjà utilisés par les radiologues, dans le but de créer une intégration transparente des connaissances d’apprentissage en profondeur dans des outils tels que les systèmes d’archivage numérique PACS. Voici comment NVIDIA soutient leur travail:

  • Nous avons renforcé les bibliothèques et SDK accélérés par GPU de la structure d’application NVIDIA Clara pour l’imagerie, avec de nouveaux modèles pré-entraînés disponibles sur le hub logiciel NGC. NVIDIA et les National Institutes of Health des États-Unis ont développé conjointement des modèles d’IA qui peuvent aider les chercheurs à classer les cas de COVID à partir de tomodensitométries thoraciques et à évaluer la gravité de ces cas.
  • À l’aide du SDK NVIDIA Clara Deploy, les chercheurs du Mass General Brigham testent un modèle d’évaluation des risques qui analyse les radiographies pulmonaires pour déterminer la gravité de la maladie pulmonaire. L’outil a été développé par le Centre Athinoula A. Martinos pour l’imagerie biomédicale, qui a adopté les systèmes NVIDIA DGX A100 pour alimenter ses recherches.
  • En collaboration avec King’s College London, nous avons présenté cette année MONAI, un framework d’IA open source pour l’imagerie médicale. Basé sur les frameworks d’apprentissage en profondeur Ignite et PyTorch, le code modulaire MONAI peut être facilement porté vers les pipelines d’IA existants des chercheurs. Jusqu’à présent, le projet GitHub compte des dizaines de contributeurs et plus de 1500 étoiles.
  • NVIDIA Clara Federated Learning permet aux chercheurs de collaborer à la formation de modèles d’IA robustes sans partager les informations sur les patients. Il a été utilisé par les hôpitaux et les centres médicaux universitaires pour former des modèles d’évaluation par mammographie et pour évaluer la probabilité que les patients présentant des symptômes du COVID-19 aient besoin d’un supplément d’oxygène.
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NVIDIA chez RSNA

Les participants de RSNA peuvent visiter le stand numérique de NVIDIA pour en savoir plus sur l’IA accélérée par GPU dans l’imagerie médicale. Des cours de formation pratique du NVIDIA Deep Learning Institute sont également disponibles, couvrant des sujets d’imagerie médicale tels que la classification d’images, la mémoire contextuelle grossière à fine et l’augmentation des données avec des réseaux génératifs. Les événements suivants présentent des haut-parleurs NVIDIA:

Plus de 50 membres de NVIDIA Inception – notre programme d’accélération pour les startups d’IA – seront présents au RSNA, y compris Subtle Medical, qui a développé les premiers outils d’IA pour l’amélioration de l’imagerie médicale à recevoir l’autorisation de la FDA et a annoncé cette semaine 12 millions de dollars de financement de série A.

Un autre, TrainingData.io a utilisé le SDK NVIDIA Clara pour former un modèle d’IA de segmentation afin d’analyser la progression de la maladie COVID dans les scanners thoraciques. Et la startup sud-coréenne Lunit a récemment reçu le marquage CE européen et s’est associée à GE Healthcare sur un outil d’intelligence artificielle qui signale les anomalies sur les radiographies pulmonaires pour examen par les radiologues.

Visitez la page Web NVIDIA at RSNA pour une liste complète des activités du salon. Envoyez un e-mail pour demander une réunion avec nos experts en apprentissage profond.

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Written by Jérémie Duval

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