`Santé | Moteur de Détection IA | Sicara

BUSINESS CASE

L'IA au Service de la Santé

Challenge

Le dépistage et la détection précoce du cancer du sein permettent d’augmenter les chances de survie à 5 ans à 99%, contre 85% en moyenne. L’analyse de tissus extraits par biopsie par un médecin pathologiste est la seule manière d’identifier un cancer du sein avec certitude. Alors que de moins en moins de pathologistes sont formés au dépistage, notre algorithme d'intelligence artificielle basée sur la reconnaissance d’image les assiste au quotidien.

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Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes. Plus le cancer est diagnostiqué tôt, plus les chances de survie sont accrues. L'amélioration du dépistage fait partie des pistes privilégiées par les chercheurs dans la prise en charge du cancer du sein.

87%

survie sur 5 ans

12 k

Décès en 2017

60 k

Nouveaux Cas en 2017

Notre impact

300 000
Images labellisées pour entraîner l'algorithme
88%
Accuracy de l'algorithme après 2 semaines
Background
Background
Quotes

Nous aimerions que de tels systèmes permettent aux médecins de personnaliser les programmes de dépistage et de prévention, faisant du diagnostic tardif une relique du passé.

Regina Barzilay, Professeur, MIT, Reconnaissance d'Image, Cancer

Pr. Regina Barzilay

Ce que nous avons développé

Nous avons développé un algorithme qui aide les médecins à diagnostiquer le cancer du sein

réseau de neurones, reconnaissance d'image, ia

Ce que nous avons développé

Nous avons développé un algorithme qui aide les médecins à diagnostiquer le cancer du sein

Nous avons développé un outil d'IA d'aide au diagnostique qui peut reconnaître les zones saines ou atteintes du cancer dans 88% des cas. Cet outil facilite le dépistage précoce de tissu cancéreux et permet d’augmenter les chances de survie à 5 ans à 99%, contre 85% en moyenne pour les cancers du sein. En cancérologie, les techniques de reconnaissance d’image permettent d’analyser des biopsies de tissus comme nous l’avons fait pour le cancer du sein. Les mêmes méthodes permettent de diagnostiquer le cancer de la gorge à partir d’une radio comme le fait DeepMind, ou bien le mélanome à partir de photos de la peau comme l’a fait une équipe américaine.

Comment nous l'avons fait

Nous avons développé un réseau de neurones

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Comment nous l'avons fait

Nous avons développé un réseau de neurones

Une fois le développement fini, nous avons entraîné un réseau de neurones convolutionnel sur 300 lamelles découpées en 300 000 images labellisées de 50×50 pixels. De nombreuses activités de médecins impliquent l’analyse d’un échantillon ou d’une image produite par un appareil médical, comme une radiographie.

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Notre Équipe

Une vitesse d'exécution rapide grâce à la méthode agile

Sicara, startup, équipe, travail d'équipe

Notre Équipe

Une vitesse d'exécution rapide grâce à la méthode agile

Notre équipe était composée de 2 data scientists et 1 coach agile et a apporté de la valeur quotidiennement.

Adil

Centrale Paris

Raphaël

ENSTA


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