Étude de cas
Développement d'algorithmes d'IA pour accélérer le diagnostic des maladies pulmonaires rares (fibrose pulmonaire idiopathique, IPF).
Use Case Pathology: AI can help to speed up the work of the pathologist
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Dans cette première version, la solution de l'assistant médical Komombo sera d'analyser et de fournir des informations révélatrices pour aider au diagnostic de la fibrose pulmonaire idiopathique, une maladie pulmonaire rare.

 

L'utilitaire est axé sur l'acquisition de compétences en matière de vision par ordinateur. Komombo aidera à détecter les formes, les motifs et l'emplacement approximatif d'un objet dans une image, entre autres données. C'est pourquoi l'assistant médical Komombo est utile à tout médecin qui analyse des images et souhaite mieux comprendre l'anatomie des patients et des groupes de population.

 

Pathologistes, radiologues, épidémiologistes, ingénieurs biomédicaux, scientifiques des données, chercheurs et cliniciens pourraient bénéficier de notre plateforme.

 

Dans ce cas, Komombo recherchera la densité des fibres, les localisateurs de groupes - puisque ce type d'échantillons est localisé dans une partie particulière de l'organe -, les granulomes et détectera les poumons en mauvaise santé grâce à une radiographie.

 

À l'issue des analyses, l'utilisateur obtient une image annotée. Cela signifie que l'image originale est affichée avec des marques soulignant les zones où le système d'IA a détecté des signes qui aident au diagnostic de la maladie.

 

Le résultat annoté sera interprété par l'expert médical, qui n'aura plus besoin de passer autant de temps qu'avant à chercher des traces de la maladie, puisqu'il ne s'occupera que de l'analyse des marquages effectués par l'assistant médical Komombo.

 

Avec l'image annotée, son niveau de certitude sera affiché, afin que l'expert puisse décider de compléter ou non son diagnostic par celui de l'assistant. Enfin, le médecin valide les informations fournies par l'assistant pour établir le diagnostic final.