Aide au diagnostic, quantification, caractérisation, reconstruction d’image: l’intelligence artificielle médicale à portée de main pour la radiologie

qER

Solution d’IA pour le diagnostic d’urgence en scanner crâniens

qER est un outil qui assiste le radiologue et les services d’urgence dans la détection des pathologies cérébrales. qER analyse la radio, détecte plusieurs pathologies cérébrales comme les saignements ou les fractures crâniennes, et intègre le résultat dans l’environnement de lecture habituel du radiologue.

Détection automatique, localisation et suivi longitudinale de pathologies cérébrales urgentes et critiques pour le patient

qER détecte les saignements intracérébraux et leurs sous-types, les infarctus, les effets de masse d’une tumeur, une déviation de la ligne médiane, les atrophies et les fractures crâniennes. La solution permet un suivi longitudinal sur les saignements.

Classification et triage automatique des examens anormaux au sein d’une liste de travail

L’algorithme qER propose aux radiologues et urgentistes un aperçu global des résultats de l’IA de tous les examens du jour. Les cas critiques sont mis en avant et identifiables instantanément.

Production automatisée d’un rapport intégrant une image annotée et des pathologies détectées et localisées

qER génère un rapport pré-rempli qui contient les images annotées, l’information sur le caractère urgent ou critique de l’examen, ainsi que toutes les anomalies détectées et leur localisation.

  • pathologie cérébrale
  • saignements
  • infarctus
  • atrophies
  • fractures crâniennes
  • radiographie
  • détection

Priorisez le flux

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Priorisez le flux aux urgences et améliorez la prise en charge des patients grâce à la solution de triage.

Gagnez du temps

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Gagnez du temps grâce à l’automatisation complète de la détection de certaines pathologies.

Intégré à vos flux

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Intégrez une assistance d’IA directement dans votre infrastructure existante et dans votre flux de travail clinique habituel.

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Témoignage

C’est l’un des plus grands progrès de l’AI en radiologie à ce jour, parce qu’il élargit le deep learning à l’orientation d’urgence pour de nombreux scans cérébraux.
Dr Eric Topol,

Scripps, USA

Publications

  1. National trends in use of computed tomography in the emergency department. Kocher, K. E. et al. Ann. Emerg. Med 58, 452–462 (2011).
  2. Development and Validation of Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans. S. Chilamkurthy, et al. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0204155
  3. Chilamkurthy, Sasank, Rohit Ghosh, Swetha Tanamala, Mustafa Biviji, Norbert G Campeau, Vasantha Kumar Venugopal, Vidur Mahajan, Pooja Rao, and Prashant Warier. “Deep Learning Algorithms for Detection of Critical Findings in Head CT Scans: A Retrospective Study.” The Lancet 392, no. 10162 (December 2018): 2388–96. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31645-3.
  4. Artificial intelligence pinpoints nine different abnormalities in head scans. Emily Mullin. Nature Medicine (2018). 10.1038/d41591-018-00003-4.

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