Intelligence artificielle

Un nouveau système d’analyse automatisée espère « transformer la prise en charge des patients »

Grâce aux possibilités du deep learning et des algorithmes de diagnostic, la société Zebra Medical Vision a mis au point un outil qui génère une analyse automatisée des données d’imagerie. Le dispositif a récemment fait l’objet d’un marquage CE.

Le 04/10/17 à 7:00, mise à jour hier à 15:19 Lecture 1 min.

En associant l’imagerie médicale à l’apprentissage automatique, la société Zebra Medical Vision espère « transformer la prise en charge des patients ». CC0-domaine public / Pixabay - Photo d'illustration

La société Zebra Medical Vision, spécialisée dans la mise au point de systèmes d’intelligence artificielle, a annoncé au mois de juin l’obtention du marquage CE pour son outil Analytics Engine®. Ce logiciel est conçu pour fournir une analyse automatisée des données d’imagerie. Il peut être intégré dans les systèmes PACS et RIS.

Une analyse automatisée de « millions d’images »

« Nos solutions fournissent une analyse automatisée de millions d’images en temps réel et de manière rétrospective, indiquent les concepteurs. Cela permet une identification précoce de la maladie et la mise en œuvre d’outils d’aide à la prise de décision pour la santé de la population et la gestion des risques. » En associant l’imagerie médicale à l’apprentissage automatique pour détecter et diagnostiquer des pathologies, la société espère « transformer la prise en charge des patients ». Les concepteurs assurent que leur outil permet ainsi « d’augmenter la rapidité et l’efficacité du diagnostic ».

Un diagnostic « plus précoce »

Selon le PDG de la société, Elad Benjamin, cette technologie d’analyse de données ouvre la voie à un diagnostic plus précoce et plus précis. « Grâce aux avancées des logiciels, il est possible de créer des algorithmes de qualité diagnostique basés sur les big data surpassant les taux de précision de lecture actuelle, assure-t-il. Ces algorithmes réduiront les faux positifs, identifieront les faux négatifs, fourniront un diagnostic plus précoce du cancer ou d’autres maladies et aideront à réaliser des découvertes fortuites dissimulées dans les vastes quantités de données d’imagerie se trouvant dans les archives des fournisseurs de santé. »

Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

Voir la fiche de l’auteur

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

04 Sep

9:40

L'IA est capable de localiser le cœur et de produire automatiquement des images dynamiques de cet organe sur des examens d'IRM du fœtus, conclut une étude parue dans EJR. Ces performances répondent à un obstacle clé à l’adoption clinique de cette modalité.
03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR