Medecine
Cette semaine, plusieurs annonces de nouveaux fournisseurs ont été faites concernant divers cas d’utilisation de l’intelligence artificielle : une gestion améliorée de la santé publique au niveau des comtés et une start-up issue de l’Université de New York Langone Health, axée sur l’utilisation de la physique pour perfectionner la technologie d’imagerie alimentée par l’IA.
De plus, avec l’approbation officielle de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis, un logiciel d’imagerie novateur permet aux cliniciens d’accéder à un puissant algorithme de débruitage qui a amélioré la qualité de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) dans une récente étude neurologique développée par Microstructure Imaging.
Avancées en imagerie médicale : L’approbation de la FDA pour RMT
Microstructure Imaging, une entreprise basée à Brooklyn, New York, spécialisée dans le développement de logiciels pour IRM, a annoncé mercredi avoir obtenu l’approbation 501 de la FDA pour sa percée dans le domaine de la diffusion du signal au bruit et des logiciels d’IRM fonctionnelle.
Bien que les machines IRM soient souvent bruyantes pour les patients, le bruit généré par les images est une préoccupation plus importante pour leur prise en charge globale. L’IRM utilise un champ magnétique puissant et des ondes radio pour obtenir des images détaillées des organes et des tissus, mais la clarté des images dépend d’un rapport signal sur bruit (SNR), qui indique la différence entre la zone d’intérêt et l’arrière-plan à chaque pixel.
Des images avec des SNR plus élevés permettent une meilleure compréhension médicale. L’ajout d’un algorithme basé sur la théorie des matrices aléatoires (RMT) a été déclaré par MICSI comme offrant « un coup de pouce multiplicatif au SNR ».
Baptisé MICSI-RMT, ce logiciel est le premier à intégrer le débruitage RMT dans la pratique clinique, ce qui le rend particulièrement révolutionnaire pour les applications en neuroimagerie, comme la gestion des AVC, où une imagerie précise améliore la prise de décision médicale.
Le logiciel peut améliorer la qualité des images IRM sans nécessiter de données d’entraînement externes ou de GPU haute performance, contrairement aux méthodes d’imagerie améliorées par l’IA traditionnelles, selon une déclaration de l’entreprise.
Cela signifie que l’approche de débruitage améliorée par l’IA ne génère pas d’illusions, selon le site web de l’entreprise.
MICSI-RMT traite également des modules qui soutiennent les techniques de moindres carrés linéaires pondérés et d’ajustement bayésien pour faciliter l’analyse quantitative de l’imagerie par diffusion, tout en garantissant que le routage des données DICOM s’intègre de manière sécurisée dans les flux de travail médicaux.
Dans une étude à l’aveugle menée par l’entreprise, des neuroradiologistes ont évalué des images IRM traitées par MICSI-RMT et des outils de soins standards, et ont exprimé une préférence pour l’imagerie RMT en raison de sa clarté et de la réduction des artefacts. Ils ont également noté que les images DTI traitées avec MICSI-RMT offraient une visualisation plus nette des petites structures dans la matière blanche du cerveau et un meilleur contraste avec les types de tissus adjacents. De plus, ils ont rapporté des cartes d’activation anatomiquement plus appropriées avec les images IRM fonctionnelles produites grâce à la technologie RMT.
Les chercheurs ont constaté que la technologie RMT améliorait l’IRM de diffusion de 4,35 fois et l’IRM fonctionnelle de 1,9 fois, tout en offrant une cartographie paramétrique plus précise. Une amélioration notable de 56,3 % a également été observée dans l’amélioration de l’IRM de diffusion avec la précision des cartes ADC.
Amélioration de l’analyse des patients au niveau des comtés
Innovaccer Inc., une entreprise spécialisée dans les plateformes d’IA pour la santé, a annoncé mercredi que le département de santé du comté de San Mateo utiliserait sa plateforme de gestion de la santé de la population pour améliorer les services de soins aux patients et gérer les données d’environ 165 000 vies et 500 000 vies historiques dans le comté.
En compilant des données à travers les systèmes SMCH et en les intégrant dans les dossiers de santé électroniques, les prestataires de soins de santé peuvent rechercher des patients à travers plusieurs systèmes EHR, examiner les dossiers patients sur le long terme et transférer les données vers leurs EHR principaux, a déclaré l’entreprise.
« Ce partenariat est un exemple parfait d’équipes travaillant ensemble avec succès pour intégrer les données de manière fluide et améliorer la prestation des soins, tout en redonnant le plaisir de soigner », a déclaré Abhinav Shashank, cofondateur et PDG d’Innovaccer, dans une déclaration.
