IMVOC s’équipe de la solution d’IA de la société française Gleamer.
L’IA s’immisce de plus en plus dans nos vies mais également dans notre travail, après la mammographie, après le système de reconstruction AIR DL de nos IRMs, les radiologues utilisent désormais la solution Gleamer.
Basé sur le deep Learning, le logiciel, complètement intégré à notre RIS et notre PACS, donne instantanément aux radiologues des informations sur les radiographies.
Ces informations sont de plusieurs types :
1/ détection des fractures avec une sensibilité très élevée (98% sur une étude de 2022), il n’y a donc que 2 fractures sur 100 qui ne sont pas détectées par le logiciel. En revanche la spécificité est de 90%, ce qui veut dire qu’une fois sur 10, le logiciel détecte à tort une fracture. L’expérience du radiologue reste donc indispensable pour établir in fine le bon diagnostic.
Exemple de rendu Gleamer :
– en haut à gauche : le verdict de l’IA pour l’examen : positive ou négative
– en cas d’anomalie, un rectangle indique la zone pathologique détectée par l’IA
2/ détermination automatique de l’âge osseux du patient sur une radiographie du poignet et de la main
3/ mesure automatique d’angles et de mesures en orthopédie (angle de cyphose ou scoliose, bascule du bassin, longueur des membres inférieurs, statique de pied…)
Exemple de rendu Gleamer dans le cadre d’un bilan de scoliose :
4/ détection de certaines pathologies pulmonaires (pneumothorax, pneumopathie, nodules…)
Ces différents outils permettent au radiologue de gagner en efficience, le RIS indique en temps réel au radiologue si une pathologie a été détectée sur une radiographie, ce qui permet au radiologue de dicter cet examen en priorité par rapport aux autres. La mesure automatique des angles / de l’âge osseux permet un gain de temps significatif au radiologue ou au manipulateur. Enfin, la détection automatique de certaines pathologies apporte une sécurité supplémentaire au patient.
Les performances du logiciel sont en constante amélioration grâce au deep learning qui profite d’une extension constante de la base de données pour s’entrainer