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#Actualités du secteur
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Macadamian, Radiobotics et l'hôpital Bispebjerg s'associent pour une solution d'IA en radiologie : Interview
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Bien que le nombre de points de données cliniques disponibles par patient continue d'augmenter de façon exponentielle, le nombre de prestataires et de spécialistes disponibles pour interpréter ces données ne suit pas le rythme. Par conséquent, l'automatisation axée sur la technologie devient de plus en plus importante pour évaluer et trier rapidement les patients à mesure que de nouveaux renseignements deviennent disponibles.
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La radiologie est l'un des domaines cliniques où cette disparité entre les données disponibles et les fournisseurs de soins existe. Un diagnostic rapide et précis n'est pas toujours disponible, en particulier dans les régions éloignées où les spécialistes ne sont pas immédiatement accessibles. Pour relever ce défi, la société de conception et de développement de logiciels Macadamian s'associe à Radiobotics, une start-up danoise spécialisée dans l'IA, et à l'hôpital Bispebjerg pour créer X-AID. Initialement destiné à l'analyse d'images radiographiques de patients musculo-squelettiques non aigus, X-AID est une solution d'aide à la décision clinique intégrant à la fois l'apprentissage machine (ML) et les réseaux neuronaux convolutés profonds (CNNs).
Plus tôt cette année, le trio de partenaires a obtenu 495 000 $ en financement de projet d'innovation Eurostars Eureka et s'est classé au premier rang parmi les 283 projets admissibles. Pour en savoir plus sur le projet, Medgadget a entendu Timon LeDain, directeur des technologies émergentes chez Macadamian.
Medgadget : Quels défis la solution X-AID cherche-t-elle à relever et comment les relève-t-elle ?
Timon LeDain : X-AID se concentre sur un certain nombre de défis, y compris l'augmentation exponentielle des besoins en données d'imagerie, ce qui fait que les radiologistes sont surchargés et incapables de produire des rapports radiologiques en temps opportun. L'augmentation de la charge de travail des radiologistes entraîne un diagnostic de plus en plus hâtif, ce qui entraîne des erreurs ou des erreurs dans les rapports de diagnostic. L'allongement des temps d'attente pour les examens d'imagerie et les diagnostics a des répercussions sur la détection précoce, le diagnostic et le traitement. Aujourd'hui, l'interprétation et l'analyse subjectives des images médicales ont conduit à une grande variabilité entre observateurs.
Pour relever ces défis, l'hôpital Bispebjerg, Radiobotics et Macadamian Technologies se sont associés pour concevoir et développer une plateforme logicielle de décision clinique basée sur l'apprentissage machine qui analyse automatiquement les radiographies de l'appareil locomoteur et génère les rapports médicaux pour examen par les radiologistes.
Les algorithmes utilisés ont été formés à l'aide de données examinées et validées par les partenaires en radiologie clinique pour imiter l'exactitude des experts en imagerie diagnostique. Une fois qu'une image radiographique entre dans le système, elle est immédiatement segmentée, puis le logiciel calcule les angles et les distances entre les structures osseuses et localise les zones cliniquement pertinentes et critiques associées aux maladies articulaires ou aux fractures osseuses, toutes identifiées de manière standardisée.
Un rapport objectif basé sur des données est immédiatement accessible. Les systèmes informatiques hospitaliers d'information et de communication sont complexes et les systèmes PACS/RIS (archivage d'images et système de communication/système d'information radiologique) sont des écosystèmes fermés dans lesquels il est difficile d'intégrer. X-AID a été conçu pour s'intégrer à une gamme d'applications multiplateformes des fournisseurs, tout en s'assurant qu'il répond aux exigences réglementaires en matière de conformité des dispositifs médicaux, de sécurité des données et de confidentialité.
Medgadget : Qu'est-ce qui différencie X-AID des autres solutions d'analyse d'images utilisant l'intelligence artificielle et/ou la ML ?
LeDain : Les avantages de la solution X-AID commencent dès l'origine de nos données de formation. Le Danemark numérise les radiographies depuis 20 ans, ce qui signifie que grâce à cette collaboration, nous avons accès à un riche ensemble de données de formation combinées à des rapports très précis de certains des meilleurs médecins.
Le problème auquel l'équipe s'attaque est assez unique en ce sens que nous nous attaquons au volume élevé de radiographies de routine pour les affections musculo-squelettiques qui sont exacerbées par un manque de radiologistes dans le monde. Cela contraste avec d'autres solutions qui s'attaquent à des problèmes complexes avec des volumes d'image plus faibles. Par conséquent, la solution X-AID se distingue par l'importance qu'elle accorde à la gestion du flux de travail pour améliorer l'efficacité des hôpitaux et réduire les temps d'attente pour les résultats radiographiques.
Medgadget : En ce qui concerne la collaboration entre Macadamian, Radiobotics et l'hôpital Bispebjerg, pouvez-vous nous dire comment ces trois partenaires se sont rencontrés et quel rôle chacun joue dans le développement et le lancement de X-AID ?
LeDain : Le partenariat de collaboration est né d'un consortium mondial financé par une subvention entre le département de radiologie de l'hôpital danois de Bispebjerg, Radiobotics et Macadamian Technologies. Le consortium a reçu une subvention du prix Eurostars Eureka Project Award for Innovation en plus d'une subvention du Programme d'aide à la recherche industrielle (PARI) du gouvernement canadien visant à accélérer les projets de recherche et développement des innovateurs canadiens.
Radiobotics a développé et obtenu le marquage CE pour un algorithme d'IA appelé RB Knee qui détecte l'ostéoarthrose dans les articulations du genou. Ce n'est qu'un des algorithmes qu'ils travaillent à intégrer dans la plate-forme X-AID.
Le Dr Mikeal Boeson, chef du service de radiologie à l'hôpital Bispebjerg de Copenhague, au Danemark, est le chercheur clinique qui apporte son expertise clinique et son expertise du domaine. Le Dr Boeson supervise les essais cliniques de validation de la solution X-AID.
Medgadget : Plus spécifiquement, parlez-nous de la plateforme HealthConnect de Macadamian et du rôle qu'elle joue dans la solution X-AID.
LeDain : Macadamian HealthConnect est une plate-forme numérique sous forme de service que notre équipe de développement de logiciels utilise pour rationaliser le développement d'applications de soins de santé en nuage, comme X-AID, en standardisant les éléments de base pour garantir que la confidentialité des données, la conformité et l'interopérabilité sont respectées dès le départ.
Macadamian HealthConnect a été déployé avec succès pour recueillir les résultats déclarés par les patients des études sur la maladie de Parkinson et pour partager en toute sécurité les IRM des patients atteints de formes rares de dystrophie musculaire afin d'établir un diagnostic grâce à un réseau mondial de collaborateurs.
Pour X-AID en particulier, la plate-forme sera utilisée pour rationaliser l'ensemble du cycle de développement et de déploiement de l'intelligence artificielle, en commençant par la prise en charge de la génération de données de formation en permettant aux experts du monde entier d'annoter les images à des fins de formation après leur anonymisation et leur chargement sécurisé sur notre plate-forme en ligne. HealthConnect prend également en charge diverses intégrations de systèmes informatiques hospitaliers qui prennent en charge les phases de validation clinique et de déploiement grâce à des connecteurs PACS, RIS et EMR prédéfinis. Enfin, la plateforme permet de recueillir des données pendant les essais cliniques et même après la phase de commercialisation, ce qui permettra aux développeurs d'IA de continuer à surveiller et à améliorer leurs algorithmes au fil du temps.
Medgadget : Le X-AID est-il déjà utilisé en milieu clinique ? Dans l'affirmative, quels sont certains des résultats obtenus à ce jour ?
LeDain : La solution X-AID est déjà en cours d'évaluation par les radiologues de l'hôpital de Bispebjerg. Au RSNA cette semaine, nous avons fait état des bénéfices réalisés lors des tests précoces, notamment :
Fort accord entre les rapports de l'IA et ceux des radiologistes
Meilleur accord avec les radiologistes experts soulignant le potentiel de soutien et de formation des radiologistes juniors
Cohérence accrue représentant un avantage significatif d'un algorithme qui retournera toujours les mêmes résultats pour la même image