Le projet
La radiologie est en difficulté. L’augmentation exponentielle des quantités de données rend difficile l’indexation et la recherche d’informations pertinentes au moment où l’on en a le plus besoin. La charge de travail des radiologues augmente également rapidement, ce qui est exacerbé par la pénurie mondiale de radiologues. De plus, les nouveaux traitements nécessitent des diagnostics plus complexes. Lorsqu’ils sont confrontés à un cas difficile, les radiologues doivent actuellement attendre de discuter avec leurs collègues, de consulter des ouvrages de référence ou de deviner les termes recherchés dans les ressources textuelles. Ce processus frustrant et chronophage entraîne des retards, des résultats manqués et des frais d’heures supplémentaires élevés.
contextflow développe des outils basés sur l’apprentissage profond afin d’améliorer les flux de travail en radiologie, de gagner du temps tout en augmentant la qualité des rapports. SEARCH est un moteur de recherche basé sur des images 3D, conçu pour réduire le temps de recherche des cas difficiles. Les maladies pulmonaires sont particulièrement difficiles à diagnostiquer ; elles se caractérisent par la combinaison et la distribution de 40 motifs anormaux observés dans les tomographies pulmonaires. SEARCH peut déjà détecter 19 modèles de maladies, en reliant instantanément une image 3D à des cas de référence présentant des résultats similaires, des statistiques de cas et des informations de référence nécessaires au diagnostic différentiel. TRIAGE est un outil distinct qui détecte automatiquement les schémas pathologiques dans les scanners afin que les médecins identifient rapidement les patients dont l’état est critique. contextflow vise à réduire le temps que les radiologues consacrent à la recherche d’informations, ce qui permet d’établir des diagnostics plus rapides et de meilleure qualité.
Le projet EIC achèvera les activités techniques et de développement commercial restantes avant le lancement du produit : développement de méthodes de détection des maladies pulmonaires basées sur les schémas anormaux de maladies pulmonaires déjà détectés par le logiciel ; et identification des signatures indicatives de maladies dans les données médicales pour soutenir les décisions de traitement personnalisées. Le coronavirus (COVID-19) étant caractérisé par des distributions de modèles anormaux que contextflow détecte déjà, la mise au point d’une détection des maladies pour les infections par le COVID-19 est une priorité absolue.
