Vers un monde équitable et durable

Lorsque le professeur Yaron Blinder du Technion et son équipe ont analysé les besoins non satisfaits de la discipline, quelques points essentiels sont rapidement apparus- tout d’abord, le fait que la radiologie en tant que spécialité traverse une véritable crise. Avec environ 5 milliards d'examens (et plus) actuellement pratiqués chaque année dans le monde, indiquant moins de 10 radiologistes pour 100 000 patients et un processus long et coûteux nécessaire à la formation de nouveaux radiologistes, le besoin d'une Intelligence Artificielle devient urgent. Cela est d'autant plus vrai que la moitié de la population mondiale n'a aucun accès aux services de radiologie.

De plus, un type d'examen - la radiographie pulmonaire -concentre 40% de tous les examens réalisés (environ 2 milliards par an). La raison en est que, au cours des deux dernières décennies, la radiographie pulmonaire a été utilisée comme procédure standard dans de nombreux protocoles courants: traitement ambulatoire en cas de toux touffue, presque toute personne subissant une opération chirurgicale, et en passant par d’énormes programmes de dépistage pour la santé publique telles que la tuberculose. Dans nombre de ces scénarios, la charge de travail est si lourde que les radiologues ne lisent presque jamais les examens radiologiques du thorax. Au lieu de cela, des médecins sans formation adéquate vont jeter un rapide coup d'œil et procéder à "une évaluation express", trop souvent incomplète et même erronée.

Fort de ces connaissances, Radical AI (qui est incubé dans l'accélérateur du Technion) a formée un partenariat stratégique avec un grand fournisseur de données cliniques et mis au point une première technologie d’IA avec des résultats prometteurs.

Pour aller plus loin

Plus tôt cette année, une équipe de recherche au sein de Zebra, dirigée par Jonathan Laserson, a publié un article  sur un projet appelé TextRay , dans lequel elle a extrait un ensemble de données de radiographies thoraciques étiquetées à un million avec une ontologie des 40 découvertes les plus courantes. former les classificateurs pour les 12 résultats principaux avec une performance de pointe. Ce fut de loin le plus grand progrès en matière de compréhension de la radiographie pulmonaire à l'aide d'IA, et le travail a été présenté avec un grand succès lors de la conférence MICCAI 2018.

C’est à peu près à cette époque que la connexion a été établie avec l’intelligence artificielle et le potentiel de collaboration est rapidement devenu évident pour les deux parties. En fusionnant les efforts de Radical AI dans Zebra, l'entreprise a la possibilité de mettre sur le marché une plate-forme de produits de radiographie pulmonaire de premier plan fonctionnant avec une intelligence artificielle. Je suis extrêmement enthousiaste et fier de rejoindre l'équipe de Zebra dans le cadre de cette mission visant à créer un impact véritablement mondial grâce à la radiologie utilisant l'IA.  

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Yaron Blinder PhD

Chef de produit senior pour les produits radiologiques chez Zebra-Med.

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