IA et Santé : Incepto et Philips annoncent un partenariat avec le CHRU de Nancy

Incepto, plateforme de solutions d’IA appliquées à l’imagerie médicale, a annoncé le 25 avril dernier, la signature d’un partenariat stratégique avec le CHRU de Nancy et Royal Philips, une entreprise du secteur des technologies de la santé, pour généraliser l’utilisation de 5 solutions d’IA au sein des différences services d’imagerie de l’hôpital.

Cofondée en janvier 2018 par Antoine Jomier, Gaspard d’Assignies, radiologue, et Florence Moreau, ingénieure et CTO, Incepto a été lauréate des Trophées Let’s Go France 2019, du Concours Innovation i-Lab opéré par Bpifrance et du Concours Innovation aux Journées Francophones de Radiologie 2018. Depuis mars 2023, elle est également lauréate de la première promotion du programme French Tech Health 20, en partenariat avec l’Agence d’innovation en santé.

En 2019, la start-up a levé 5,6 millions d’euros pour accélérer le déploiement de ses solutions à grande échelle sur la totalité du territoire français, et 27M€ en septembre dernier, visant le marché européen.

Ses solutions d’IA, adoptées par une centaine de cliniques, permettent de suivre plus de 100 000 patients chaque mois, la mission d’Incepto est double : aider les médecins à identifier les solutions les plus performantes et les mettre à leur service, tout en cocréant avec eux de nouvelles applications, adaptées à leurs besoins spécifiques.

Le partenariat Incepto-Philips au sein du CHU Nancy

Basée aux Pays-Bas, Royal Philips est un acteur majeur dans l’imagerie diagnostique, les ultrasons, la thérapie guidée par imagerie, l’informatique clinique ainsi que de la santé personnelle. Il emploie environ 77 000 salariés et propose ses produits et services dans plus de 100 pays.

Il a notamment développé la solution de visualisation avancée IntelliSpace PACS Radiology qui intègre une interface utilisateur graphique intuitive permettant d’accéder rapidement à l’historique radiologique du patient, notamment aux rapports de diagnostic, notes d’examen, antécédents cliniques et images et d’optimiser les processus.

La plateforme Incepto sera intégrée automatiquement dans les espaces de travail des radiologues du CHRU de Nancy avec le PACS Philips.

Grâce à cette plateforme unique, les radiologues et les médecins urgentistes pourront  accéder à plusieurs solutions d’IA directement intégrées à l’infrastructure de l’établissement axées sur la traumatologie, l’oncologie, la neurologie, dans le cadre de leur activité clinique quotidienne :

SubtlePET par Subtle Medical pour l’optimisation des examens de TEP-TDM ;
SubtleMR par Subtle Medical pour optimiser les séquences d’IRM ;
qER par Qure.ai pour le diagnostic d’urgence en scanner crânien ;
BoneView par Gleamer pour la détection de fractures en radiographie standard ;
Veye Lung Nodules par Aidence pour le dépistage et le suivi des nodules pulmonaires en TDM.

Ces cinq solutions visent à accompagner et soutenir les médecins dans les services de médecine nucléaire, traumatologie et urgences, oncologie, entre autres, afin d’apporter une prise en charge plus efficiente pour le patient :

• Détection précoce, mesure et diagnostic assistés par l’IA ;
• Délais d’acquisition raccourcis, triage et priorisation ;
• Réassurance pour le personnel médical.

Pr Damien Mandry, Chef du Pôle imagerie du CHRU de Nancy, affirme :

« Nous nous réjouissons de ce partenariat avec Incepto qui s’est concrétisé par le déploiement d’un premier algorithme d’aide au diagnostic des fractures et lésions traumatiques des membres des adultes et des enfants (Boneview par Gleamer). Les résultats de l’analyse sont directement disponibles pour les radiologues et les cliniciens, urgentistes et chirurgiens orthopédistes notamment, dans le PACS Philips, outil habituel de visualisation des images. Cela permet de sécuriser la prise en charge des patients, avec un deuxième lecteur systématique en temps réel. Au-delà de cette première application, la plateforme d’Incepto va nous donner accès à une large gamme d’algorithmes éprouvés, mais également potentiellement de contribuer à en développer de nouveaux. Par exemple, en améliorant les processus de reconstruction des images en TEP ou en IRM, nous pourrons réduire la durée de certains examens ou améliorer la finesse du détail, et ainsi contribuer à un diagnostic plus précis et avancer vers une médecine toujours plus personnalisée. Les applications de l’intelligence artificielle en imagerie médicale sont multiples et concourent ainsi à améliorer toutes les étapes du parcours de soins des patients en imagerie médicale ».

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