RSNA publicado oficialmente el primer conjunto de datos de imágenes obtenidas de pacientes COVID-19

Aunque se han desarrollado modelos de predicción para las imágenes de COVID-19, con el fin de respaldar la toma de decisiones médicas, la falta de un conjunto de datos anotados diversos ha obstaculizado las capacidades de estos modelos. La RSNA lanzó RICORD a mediados de 2020 con el objetivo de crear la base de datos abierta más grande de imágenes médicas COVID-19 anónimas del mundo. Se pone a disposición de las comunidades mundiales de investigación y educación de forma gratuita para obtener nuevos conocimientos, aplicar nuevas herramientas como la inteligencia artificial y el aprendizaje profundo, y acelerar el reconocimiento clínico de esta nueva enfermedad.

El grupo de trabajo de inteligencia artificial de la RSNA COVID-19, espera que RICORD sirva como una fuente definitiva de datos de imágenes de COVID-19 al combinar las contribuciones y experiencias de los especialistas en imágenes médicas y los departamentos de radiología de todo el mundo. La vía de recopilación de datos de RICORD permite a las organizaciones de radiología contribuir con datos a RICORD de forma segura y conveniente. Proporciona a los sitios una guía para compartir datos y sirve para estandarizar los parámetros de los exámenes, la terminología de reporte de las enfermedades y las variables clínicas en todos estos esfuerzos globales. Es importante destacar que se conecta a la infraestructura de almacenamiento sostenible a través de los Institutos Nacionales de Salud de EUA.

El grupo inicial, creado a través de una colaboración entre la RSNA y la Sociedad de Radiología Torácica, consta de 120 imágenes de TC de tórax positivas para COVID-19 de cuatro sitios internacionales. Este conjunto de datos representa el primer componente publicado de RICORD y la primera contribución de la RSNA al Centro de Recursos de Datos e Imagenología Médica (MIDRC, por sus siglas en inglés), un consorcio para la recopilación rápida y flexible, el análisis de inteligencia artificial y la difusión de imágenes y datos asociados. El Grupo de trabajo de IA de la RSNA COVID-19, continuará actualizando y expandiendo tanto el volumen como la variedad de datos disponibles en RICORD. Una colección de casos de control de TC de tórax negativos para COVID-19 está en proceso de publicación a corto plazo, junto con un conjunto etiquetado de mil radiografías de tórax positivas para la COVID-19. Se ha enviado a RICORD un conjunto aún mayor de imágenes de TC y de rayos X que se encuentra en proceso.

“La RSNA pudo aprovechar las relaciones establecidas a partir de desafíos anteriores de aprendizaje automático para armar rápidamente un grupo de trabajo de inteligencia artificial COVID-19”, dijo Carol Wu, M.D., radióloga del Centro de Cáncer MD Anderson y miembro del grupo de trabajo de la RSNA. “Los sitios contribuyentes, que ya eran expertos en compartir datos con la RSNA, pudieron procesar rápidamente los acuerdos legales necesarios, identificar los casos adecuados, realizar la desidentificación de imágenes y transferir las imágenes a una velocidad récord”.

“La RSNA está extremadamente orgullosa de ser parte del esfuerzo MIDRC”, dijo Curtis Langlotz, M.D., Ph.D., enlace de la Junta de RSNA para tecnología de la información y el congreso anual. “Construirá un depósito valioso de datos para la investigación a fin de abordar la pandemia actual y servirá como modelo de cómo recopilar y agregar datos para respaldar la investigación de imágenes”.

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Sociedad Radiológica de América del Norte