Publicité

Recherche: le potentiel des images médicales enfin déployé

26/09/2017
De Thema Radiologie avec Medexprim

Les progrès de la recherche scientifique passent désormais par la gestion des Big Datas. Medexprim a développé un extracteur sélectif d'images médicales contenues dans les PACS, qui répond aux spécificités exprimées par les chercheurs et les cliniciens. 

Créé fin 2015, Medexprim a pour mission de faciliter l’exploitation d’archives d’images biomédicales pour la recherche.

Génèse et vocation de MEDEXPRIM

Les hôpitaux disposent de millions d’examens d’imagerie archivés dans leurs PACS (Picture Archiving and Communication System), qui constituent une mine d’or pour la recherche, l’identification de biomarqueurs ou le développement d’outils d’aide à la décision, basé notamment sur des techniques deep-learning.

Sans outil ad-hoc, il est difficile et chronophage, dans le PACS, d’identifier les examens pertinents parmi les archives, de les extraire, les anonymiser, puis les organiser pour un traitement lié à un projet de recherche. Notre solution Radiomics Enabler® permet d’automatiser, sécuriser et professionnaliser ce processus. Le CHU de Toulouse a comparé le processus d’extraction et d’anonymisation avec et sans Radiomics Enabler® sur 118 examens d’imagerie. Ils ont trouvé que le temps opérateur nécessaire avec leurs outils PACS étaient de 5 heures et 37 minutes. Ce temps a été réduit à 17 minutes avec Radiomics Enabler®. Ils ont également trouvé que la solution réduisait le risque d’erreur et augmentait la traçabilité. Déchargés de ces contingences logistiques, les chercheurs peuvent consacrer plus de temps à leur cœur de métier,  l’analyse de données et la recherche.

Après un premier prototype développé en 2015 en collaboration avec le CHU de Toulouse et utilisé dans 4 études pilotes, la première version commerciale a été publiée en mai dernier. Elle est déployée au CHU de Toulouse, où elle est accessible à l’ensemble des imageurs. Elle est également en cours de déploiement à l’hôpital sud francilien de Corbeil-Essonnes. Le déploiement et paramétrage peuvent être réalisés à distance dans le monde entier.

Modèle économique et positionnement

Radiomics Enabler® sera publié en open source avant fin 2017, pour promouvoir une adoption large et mondiale. En conséquence, Medexprim vend des services de déploiement, de paramétrage et de construction de requêtes spécifiques.

L’arrivée de Nicolas Dubost en tant qu’associé à l’été 2017, en charge du business development, a renforcé notre capacité d’action. Nous vendons pour l’instant en direct, et initions le développement d’un réseau de partenaires techniques et commerciaux: fournisseurs de services PACS, d’outils de post-traitements, des spécialistes de la radiomique, des réseaux d’échanges d’images, des entrepôts de données cliniques.... dont Radiomics Enabler® est très complémentaire.

Concrètement, notre solution est d’ores et déjà disponible, déployée sur site ou en mode hébergé en association avec des hébergeurs PACS, et nous réalisons des preuves de concept de l’intégration de Radiomics Enabler ® avec des solutions d’entrepôts de données cliniques (Clinical Data Warehouse), pour lesquelles une annonce sera faite aux Journées Françaises de Radiologie. Nous pensons que ce type d’intégration de notre solution avec des briques logicielles commerciales ou open-source, répond précisément au besoin actuel du marché.

Les chercheurs utilisent l’entrepôt pour identifier des cohortes de patients, et sur la base de leurs sélections, Radiomics Enabler® extrait les séquences pertinentes de ces patients. Les données quantitatives et autres descripteurs en sortie des pipelines de post-traitement sont ensuite réinjectés dans l’entrepôt, pour être croisées avec données cliniques, biologiques, génomiques, métaboliques... et identifier des corrélations.

Succès et reconnaissance

Depuis que Medexprim a remporté la President’s startup challenge de la Pistoia Alliance en octobre dernier, Medexprim a continué de bénéficier d’une reconnaissance de la communauté scientifique et professionnelle. Ainsi les Journées Françaises de Radiologie (JFR, 13 au 16 octobre 2017) vont accueillir Medexprim au« Village Innovation » destiné aux startups innovantes. De même, Medexprim a été sélectionné par la RSNA (Radiological Society of North America) pour participer au « RSNA startup showcase 2017», qui se tient à Chicago du 23 novembre au 1er décembre 2017. Enfin, nous sommes partenaires de 2 projets présentés dans le cadre de l’appel à manifestation d’intérêt national AITforMI (artificial intelligence technologies for medical imaging) lancé par Medicen, le pôle de compétitivité Santé d’Ile de France.

SUR LE MÊME THÈME

IA & Données
Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie
Abonné(e)

Les bonnes pratiques pour l'évaluation de la pertinence d'un outil d'IA en imagerie

Radiologues, informaticiens et chercheurs présentent, dans un article publié dans la Revue Radiology, les pièges et les meilleures pratiques pour atténuer les biais des modèles d'intelligence artificielle (IA) en imagerie médicale. Ils présentent une sorte de feuille de route pour des pratiques plus...

13/06/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Des LLM affinés pour aider à la relecture des comptes rendus

Selon une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, un grand modèle de langage (LLM) améliorerait sensiblement la détection des erreurs dans les comptes rendus de radiologie. Les chercheurs ont utilisé des comptes rendus synthétiques et des données ciblées pour donner au LLM de la légèreté.

23/05/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Agir sur la vulnérabilité des grands modèles de langage en radiologie

Dans un nouvel article spécial publié dans la Revue Radiology, des chercheurs abordent les défis de cybersécurité liés aux grands modèles de langage (LLM). Ils soulignent l'importance de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour empêcher leur utilisation malveillante dans le système de Santé et m...

21/05/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Une feuille de route pour atténuer les biais de l'IA

Les biais diagnostiques créés par l’IA relèvent d’un manque d’informations démographiques incluent dans les données de santé. Dans un article publié dans la Revue Radiology, des chercheurs américains décrivent l’importance d’une définition homogène décrivant les groupes démographiques. Un travail qu...

20/05/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

Essais sur une RAG pour améliorer les grands modèles de langages en radiologie

Pour renforcer les attributs des grands modèles de langage appliqués à la radiologie, la RAG, qui code les informations dans un espace vectoriel pour affiner les tâches des LLM basées sur la connaissance, semble pertinente. Dans une étude publiée dans la Revue Radiology : Artificial intelligence, de...

05/05/2025 -

IA & Données

Le lexique radiologique standardisé RadLex fête ses vingt ans

RadLex, un lexique radiologique complet développé par la Radiological Society of North America (RSNA) destiné à proposer un langage commun pour communiquer les résultats diagnostiques par les radiologues, célèbre son 20e anniversaire en 2025.

22/04/2025 -

IA & Données
Abonné(e)

La TDM ultra low dose, prochaine norme pour le suivi des jeunes immunodéprimés ?

La tomodensitométrie à ultra-faible dose débruitée par l’IA permet, en appliquant seulement 2% de la dose normale, de diagnostiquer efficacement la pneumonie chez les patients immunodéprimés.  C’est le résultat d’une étude publiée dans la Revue Radiology et qui pourrait ouvrir la voie vers de nouvel...

14/03/2025 -

LETTRE D'INFORMATION

Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !

Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.