Intelligence artificielle AP-HP s'associe avec Gleamer pour innover dans la détection des anomalies radiologiques...

Pour approfondir le sujet

Sur le même thème :

SYSTEMX intègre la solution d’IA de Milvue dans son PACS pour aider l’imagerie médicale

Milvue, une société spécialisée dans les solutions d'IA pour la radiologie, et SYSTEMX, éditeur de solutions logicielles pour l'imagerie médicale, ont annoncé la signature...

Retour sur le lancement de MAESTRIA, plateforme numérique de diagnostic intégratif de la cardiomyopathie auriculaire

Le projet de recherche MAESTRIA (Machine Learning and Artificial Intelligence for Early Detection of Stroke and Atrial Fibrillation) a été officiellement lancé fin septembre....

Le ministère des Armées accentue son partenariat technologique avec Preligens et son adoption de l’IA

Le ministère des Armées s'intéresse de plus en plus à l'intelligence artificielle avec le projet ONADAP pour la lutte contre le COVID-19 ou encore...

Astek et Craft AI présentent leur solution de machine learning dans le domaine de la cybersécurité

Dans le cadre de leur partenariat, Astek et Craft AI ont présenté leur première solution dans le domaine de la cybersécurité. L'entreprise spécialisée en...

AP-HP s’associe avec Gleamer pour innover dans la détection des anomalies radiologiques thoraciques

Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (AP-HP) annonce la signature d’un partenariat avec Gleamer. Réputé pour avoir conçu une suite de logiciels d’IA d’aide au diagnostic à destination de la radiologie, la firme utilisera ses compétences afin de co-construire avec AP-HP, une solution d’IA afin de détecter les principales pathologies thoraciques en radiographie standard. Cette collaboration a un objectif : réduire le risque d’erreurs de diagnostic pour les patients reçus en urgence.

Réussir à proposer un diagnostic préliminaire de qualité pour les patients reçus en urgence

Co-fondée en 2017 à Paris par Christian Allouche, Alexis Ducarouge et le Dr. Nor-eddine Regnard, Gleamer est spécialisé dans le développement de logiciels d’IA à destination de la radiologie. Sa suite de solutions d’IA est capable de fournir un diagnostic préliminaire fiable basé sur les images médicales et en particulier sur la radiographie conventionnelle. Souvent effectuées dans l’urgence, les radiographies thoraciques font parfois l’objet d’une lecture préliminaire par des non-radiologues.

AP-HP souhaite faire en sorte que ces images puissent être analysées par un outil performant qui pourrait diagnostiquer les principales pathologies thoraciques avec précision. C’est ainsi qu’elle a signé ce partenariat avec Gleamer pour faire en sorte de concevoir une solution qui garantira une détection efficace des pathologies. Marie Pierre Revel, cheffe du service Radiologie A de l’hôpital Cochin AP-HP évoque l’importance d’une solution de qualité :

“La possibilité de disposer d’un algorithme qui lit de manière systématique, sans biais, et de manière reproductible quelle que soit l’heure et la charge de travail, toutes les radiographies thoraciques, est particulièrement intéressante, pour éviter les erreurs de détection, source de retards de prise en charge : par exemple, un nodule pulmonaire non vu peut se révéler des années plus tard sous la forme d’un cancer agressif.”

Un partenariat pour que chaque partie puisse apporter son savoir-faire dans la conception d’une solution de qualité

Christian Allouche, CEO et cofondateur de Gleamer s’est exprimé sur la signature de ce partenariat :

“Nous sommes ravis de ce partenariat avec l’AP-HP reconnue au plan mondial pour son excellence dans les soins, la recherche et l’enseignement et qui possède également un des plus impressionnants viviers de données d’imagerie médicale de très grande qualité dans le monde ! Chez GLEAMER, nous disposons d’ores et déjà de technologies d’intelligence artificielle déployées dans de nombreux centres de l’AP-HP, notamment en ostéoarticulaire.”

Concrètement, l’AP-HP permettra l’annotation de 100 000 radiographies thoraciques illustrant des pathologies d’intérêt (pneumothorax, épanchement pleural, syndrome alvéolaire, nodules, masses médiastinales, etc..) qui vont contribuer à enrichir et optimiser l’algorithme d’intelligence artificielle développé par GLEAMER. Parmi les pathologies que pourra diagnostiquer l’outil, on retrouve des lésions relevant du domaine de l’urgence comme le pneumothorax, l’épanchement pleural, le foyer infectieux, le nodule pulmonaire ou la masse médiastinale.

Christian Allouche évoque les ambitions de sa société :

“Nous continuons nos développements pour améliorer et enrichir notre gamme de logiciels d’intelligence artificielle et travaillons depuis plusieurs mois avec notre département d’imagerie thoracique qui mobilise des ingénieurs d’intelligence artificielle dédiés, des radiologues spécialisés, des data scientists et des chercheurs. Notre ambition est d’apporter une solution simple et performante, adaptée aux besoins des établissements de santé français, pour répondre aux questions de santé publique prioritaires”

Avec cet outil, Gleamer et AP-HP souhaitent franchir un cap supplémentaire dans le diagnostic des pathologies grâce à l’IA.


1ère Marketplace de l'IA et de la transformation numérique vous recommande :
 
Zacharie Tazrout

Partager l'article

Laurent Félix devient Directeur Général France d’Ekimetrics

Ekimetrics, spécialiste européen en data science et intelligence artificielle au service des entreprises, a annoncé cette semaine la nomination de Laurent Félix au poste...

Forum de l’évaluation de l’intelligence artificielle : Créer la confiance et valider les performances, ou comment définir un environnement favorable au développement de...

Le Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE) organise le premier forum d'évaluation de l'intelligence artificielle (IA). Cet événement sera l'occasion d'échanger autour du développement de...

Zoom sur l’automatisation des rapports COVID-19 de Santé Publique France par Dynacentrix

L'agence Santé publique France, en charge de la surveillance épidémiologique du covid-19, pilote le système national de veille et d’alerte et de surveillance sanitaire...

Retour sur le lancement de MAESTRIA, plateforme numérique de diagnostic intégratif de la cardiomyopathie auriculaire

Le projet de recherche MAESTRIA (Machine Learning and Artificial Intelligence for Early Detection of Stroke and Atrial Fibrillation) a été officiellement lancé fin septembre....