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L'AP-HP veut s'équiper d'une solution pour détecter automatiquement les pathologies thoraciques

L'AP-HP et Gleamer, une start-up spécialisée dans la détection automatisée des fractures, viennent de signer un partenariat visant à développer une solution pour déceler les lésions sur les radiographies thoraciques. L'objectif est de réduire le risque d'erreurs de diagnostic, notamment pour les patients reçus en urgence.
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L'AP-HP veut s'équiper d'une solution pour détecter automatiquement les pathologies thoraciques
L'AP-HP veut s'équiper d'une solution pour détecter automatiquement les pathologies thoraciques © AP-H¨P

L'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP) annonce ce mardi 14 septembre la signature d'un partenariat avec la start-up Gleamer. L'objectif est de développer un système d'apprentissage automatique capable de détecter des anomalies dans les radiographies thoraciques.

Cette jeune pousse, qui a levé 7,5 millions en septembre 2020, est à l'origine d'un logiciel qui grâce à l'intelligence artificielle est capable de détecter les lésions sur les radiologies traumatiques. BoneView est actuellement utilisé par près de 1500 professionnels de santé (radiologues, urgentistes…) dans plus de 200 hôpitaux et cliniques.

Epauler les professionnels de santé
Si l'AP-HP s'intéresse à la radiologie thoracique c'est parce que cet examen médical est très souvent utilisé avec plus de 4 millions d'examens annuels en France. Or, son interprétation est souvent complexe du fait de la faible résolution en contraste et de la superposition de nombreuses structures. En cas d'urgence, les radiologies sont également lues par des non-radiologues.

Or, les erreurs de diagnostic, sources de retards dans la prise en charge, peuvent avoir des conséquences dramatiques. "Un nodule pulmonaire non vu peut se révéler des années plus tard sous la forme d'un cancer agressif", explique à ce sujet Marie Pierre Revel, cheffe du service Radiologie A de l'hôpital Cochin AP-HP.

100 000 radio annotées
D'où l'idée pour le groupement hospitalier de se doter un logiciel capable de détecter les principales pathologies thoraciques grâce au développement d'un algorithme. En pratique, 100 000 radiographies thoraciques vont être annotées en fonction de plusieurs pathologies, telles que le pneumothorax, l'épanchement pleural, le syndrome alvéolaire ou encore des nodules. Ces données viendront enrichir le système d'apprentissage automatique développé par Gleamer.

L'AP-HP promet que son modèle sera capable de détecter les lésions relevant du domaine de l'urgence, comme le pneumothorax ou le foyer infectieux, mais également des anomalies qui nécessitent une prise en charge adaptée, tel qu'un nodule pulmonaire qui peut évoluer en cancer dans certains cas.

Gleamer travaillait déjà avec certains hôpitaux de l'AP-HP. Ainsi, en juin dernier, l'hôpital Lariboisière annonçait que son service de radiologie ostéo-articulaire, viscérale et vasculaire était en train d'évaluer l'intérêt du BoneView pour détecter automatiquement les fractures périphériques chez les patients en urgence.

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