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 aujourd'hui à 15:16 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

10 Août

14:00

Les coûts croissants et les inefficacités opérationnelles menacent la durabilité financière de l’IRM. L’optimisation des flux de travail, de la formation, de la planification et l’intégration de l’IA peuvent améliorer l’efficacité et générer des gains de revenus estimés entre 40 et 60 %, selon des projections rapportées dans une étude de Clinical Imaging.

12:10

07 Août

16:00

Pour la détection du cancer du sein, les performances diagnostiques des protocoles d'IRM abrégée par rapport à l'IRM standard varient selon le protocole et le contexte clinique. La technique FAST conserve une sensibilité élevée, tandis que la combinaison FAST + ultrafast + T2W offre une spécificité supérieure dans un contexte diagnostique (étude).

14:30

72 % des patientes préfèreraient l'angiomammographie à l'IRM mammaire lorsque les performances diagnostiques sont comparables. Cette préférence est liée à une sensation de claustrophobie moindre, à une durée d'examen plus courte et à un niveau d'anxiété plus faible (étude).

7:10

La Société nord-américaine de radiologie (RSNA) annonce le lancement de son challenge IA pour l'imagerie du genou. Les modèles développés seront évalués sur leur capacité à détecter et à classer avec précision les anomalies du genou visibles à l'IRM. Les gagnants seront annoncés au prochain congrès de la RSNA qui se tiendra du 29 novembre au 3 décembre.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR