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

17 Avr

16:34

Un centre d’imagerie médicale « de pointe » ouvrira en 2027 à Valence-d’Agen (Tarn-et-Garonne), informe ladepeche.fr

14:33

Une revue systématique publiée dans Radiography conclut au fort potentiel de l’utilisation du jumeau numérique en IRM, notamment en cardiologie et en oncologie, malgré des limites dans les domaines de la formation, de la sécurité et de l’intégration opérationnelle.

7:12

Une étude publiée dans Radiography analyse l’utilisation du modèle d’apprentissage profond Att-U-Net pour segmenter les tissus pulmonaires et les tumeurs à partir d’images PET-CT, afin d’améliorer le diagnostic du cancer du poumon. Les résultats montrent de bonnes performances (DSC 0,81 et IoU 0,69), suggérant que ce modèle pourrait renforcer la précision clinique et faciliter la planification des traitements.
16 Avr

15:41

Mount Sinai est le premier au monde à utiliser le système TheraSphere™ Y-90 « Any Day Dosing », un traitement mini-invasif qui délivre directement des radiations aux tumeurs du foie via le sang. Cette innovation permet de traiter les patients plus rapidement et plus souvent dans la semaine, améliorant ainsi l’accès aux soins et réduisant les délais, annonce un communiqué. 

13:16

Une revue systématique et méta-analyse démontre que la mammographie avec contraste (CEM) présente une très forte valeur prédictive négative pour les asymétries non rehaussées, avec un risque de cancer extrêmement faible. En revanche, la présence de rehaussement est fortement associée à la malignité et permet d’améliorer la stratification du risque.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR