Service d’urgences

qER par Qure.ai

Aide au diagnostic en imagerie cérébrale

Une solution de classification des traumatismes crâniens et des AVC

Grâce au développement de la tomodensitométrie (TDM) dans les services d’urgence, 400 000 scans sont réalisés en France chaque année. Mais la formulation de diagnostic vitaux à temps reste un défi pour les urgentistes surchargés de travail. En couvrant à la fois AVC et traumatismes crâniens, qER aide ces derniers et les radiologues à lire ces scans et à prioriser les patients les plus critiques.

Et si une solution d'IA pouvait détecter les anomalies des scans crâniens ?

En utilisant des algorithmes révolutionnaires de deep Learning qER détecte, localise et quantifie une liste croissante de pathologies cérébrales : saignements intracérébraux et leurs sous-types, infarctus, effets de masse d’une tumeur, décalages et fractures crâniennes. Il sert d’assistant pour faire passer les radiologues d’un environnement contraint à une classification optimisées des patients.

Les avantages

  • Rationalisez votre workflow en priorisant les études anormales dans la réserve de travail.
  • Augmentez votre confiance dans l’interprétation du scan crânien.
  • Réduisez le temps nécessaire à la production de rapports en les pré-remplissant avec les résultats.
  • Intégrez un outil d’aide à la décision dans votre flux de travail – sans vous ralentir.

L’avis des radiologues

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.