Afin de détecter plus facilement les fractures et proposer des prestations de soin adaptées, GE Healthcare s’est doté d’un outil de deep learning (DL). AZmed Rayvolve est une solution d’aide au diagnostic qui répond aux critères exigés par le spécialiste de l’imagerie médicale : compatibilité avec l’infrastructure PACS (serveur d’images médicales) existante et possibilité d’appliquer l’outil aux images radiographiques standard.

L’intelligence artificielle pour aider les radiologues à mieux diagnostiquer les fractures

GE Healthcare a décidé d’étoffer son portefeuille de solutions avec un outil performant pour diagnostiquer au mieux les fractures. L’entreprise a collaboré avec la start-up AZmed pour qu’elle puisse lui fournir un algorithme de deep learning que les radiologues peuvent utiliser pour optimiser leur travail de détection en temps réel. Du nom de Rayvolve, les spécialistes peuvent accéder à cette solution à travers la plateforme Edison Software Marketplace. Le logiciel est intégré aux solutions Centricity Open PACS AI et Centricity Universal Viewer.

Le modèle de DL du dispositif médical conçu par AZmed a été entraîné à l’aide de plus de trois millions de radiographies. Elles ont été collectées, annotées, et étiquetées par plusieurs médecins dans le but de réduire le risque de biais. À noter que de nouvelles données anonymisées sont continuellement exploitées afin d’améliorer les performances de la plateforme. Lors de tests effectués, les développeurs ont remarqué que l’outil a une sensibilité (détection de la fracture) de 96 % lors de l’analyse radiographique avec une spécificité (détection de l’absence de fracture) supérieure à 86 %. Grâce à ses performances, Rayvolve a reçu le marquage CE en tant que dispositif médical pour une utilisation en radiologie dans l’Union Européenne.

Une solution pour faire gagner un temps précieux aux radiologues

Pour fonctionner, la solution reçoit les radiographies envoyées depuis le PACS. En moins d’une seconde, les images sont téléchargées puis analysées avant d’être renvoyées avec un doublon comprenant les annotations de l’IA. Grâce à cette seconde radiographie, les radiologues disposent de toutes les informations leur permettant de détecter aisément des fractures. Le logiciel indique si une fracture est présente ou non, et si c’est le cas, il indique l’endroit où se situe la lésion. L’outil n’est donc pas là pour remplacer les radiologues, mais sert à gagner du temps pour traiter les cas les plus complexes.

Cette solution est l’une des nombreuses déjà existantes dans l'écosystème couplant imagerie médicale et intelligence artificielle. Désormais, les hôpitaux n’hésitent pas à faire confiance aux modèles d’IA pour aider leurs personnels dans les diagnostics. C’est notamment le cas de l'hôpital Foch de Suresnes qui exploite AIRad Companion Chest CT de Deepmind, lui aussi conçu pour assister les radiologues.

Pour la jeune pousse AZmed, fondée en 2018 par Elie Zebib-Attal, Julien Vidal et Alexandre Attia, l’objectif à court terme est de se développer dans d’autres pays européens en plus de proposer des solutions innovantes grâce à l’IA. La start-up a signé un contrat avec Wellbeing Software, un fournisseur équipant principalement la National Health Service (NHS), le système de santé publique du Royaume-Uni.