L’intelligence artificielle (IA), tout le monde en parle. Selon les experts, les entreprises doivent se concentrer sur trois aspects de l'IA afin de jouer un rôle majeur dans ce domaine : les dernières connaissances en matière de programmation, l'importance des données et l'intégration de l'IA dans les flux existants. FotoFinder Systems allie déjà ces trois aspects clefs. En qualité de pionnier, la société high-tech est un chef de file de l'intégration d'IA dans la technologie de diagnostic du cancer de la peau. Grâce au nouveau logiciel de pointe Moleanalyzer pro, les dermatologues sont en mesure d'évaluer les grains de beauté à l'aide de l'IA. Les résultats de validation confirment une fiabilité très élevée.
La technologie de pointe s'allie à l'expertise des spécialistes
Moleanalyzer pro apporte aux médecins la possibilité de confirmer leur diagnostic à l'aide de diverses techniques d'évaluation. Pour la première fois, il est possible de combiner l'expertise d'un spécialiste à l'IA, et d'obtenir un second avis d'experts en cancer de la peau de renommée internationale, en un seul clic.
L'IA appliquée à la dermoscopie
Le Moleanalyzer pro fonctionne avec l'apprentissage profond (« deep learning ») : la capacité humaine à apprendre à partir d'exemples et d'expériences a été transférée aux ordinateurs. Dans ce cas particulier, le réseau neuronal convolutif a été exposé à la plus grande base de données d'images dermoscopiques avec le diagnostic correspondant. Grâce aux nombreuses années de précieuse collaboration avec des médecins du monde entier, l'enrichissement continu de l'algorithme est couronné de succès. Avec une expérience croissante et ses propres règles autonomes, l'algorithme est capable de faire la distinction entre des lésions bénignes et malignes. Le résultat est un score qui contribue à l'évaluation du risque des lésions cutanées mélanocytaires et non-mélanocytaires. Ce score IA sera très prochainement disponible pour les médecins équipé de systèmes adaptables sur appareils mobiles également.
Validé, précis et en auto-apprentissage
Selon l'étude représentative « Man against machine »*, l'algorithme à apprentissage profond a démontré une sensibilité très élevée avec l'identification correcte de 95 % de tumeurs cutanées malignes. Dans le groupe de comparaison, le groupe d'experts (58 dermatologues de 17 pays) a identifié 86,6 % de ces lésions comme malignes. L'algorithme a également démontré une spécificité fiable avec l'identification correcte de 82,5 % de nævus bénins, comparé à 71,3 % identifiés comme bénins par les experts.
L'intelligence artificielle à la rencontre de l'expérience humaine
Aussi fascinante soit elle, l'IA ne peut remplacer l'expérience humaine dans le domaine du cancer de la peau. En dernier lieu, c'est le docteur qui décide comment procéder. En cas de doute, le Moleanalyzer pro propose un second avis de spécialistes de renommée internationale afin de confirmer le diagnostic.
La technologie de pointe s'allie à l'expertise des spécialistes
Moleanalyzer pro apporte aux médecins la possibilité de confirmer leur diagnostic à l'aide de diverses techniques d'évaluation. Pour la première fois, il est possible de combiner l'expertise d'un spécialiste à l'IA, et d'obtenir un second avis d'experts en cancer de la peau de renommée internationale, en un seul clic.
L'IA appliquée à la dermoscopie
Le Moleanalyzer pro fonctionne avec l'apprentissage profond (« deep learning ») : la capacité humaine à apprendre à partir d'exemples et d'expériences a été transférée aux ordinateurs. Dans ce cas particulier, le réseau neuronal convolutif a été exposé à la plus grande base de données d'images dermoscopiques avec le diagnostic correspondant. Grâce aux nombreuses années de précieuse collaboration avec des médecins du monde entier, l'enrichissement continu de l'algorithme est couronné de succès. Avec une expérience croissante et ses propres règles autonomes, l'algorithme est capable de faire la distinction entre des lésions bénignes et malignes. Le résultat est un score qui contribue à l'évaluation du risque des lésions cutanées mélanocytaires et non-mélanocytaires. Ce score IA sera très prochainement disponible pour les médecins équipé de systèmes adaptables sur appareils mobiles également.
Validé, précis et en auto-apprentissage
Selon l'étude représentative « Man against machine »*, l'algorithme à apprentissage profond a démontré une sensibilité très élevée avec l'identification correcte de 95 % de tumeurs cutanées malignes. Dans le groupe de comparaison, le groupe d'experts (58 dermatologues de 17 pays) a identifié 86,6 % de ces lésions comme malignes. L'algorithme a également démontré une spécificité fiable avec l'identification correcte de 82,5 % de nævus bénins, comparé à 71,3 % identifiés comme bénins par les experts.
L'intelligence artificielle à la rencontre de l'expérience humaine
Aussi fascinante soit elle, l'IA ne peut remplacer l'expérience humaine dans le domaine du cancer de la peau. En dernier lieu, c'est le docteur qui décide comment procéder. En cas de doute, le Moleanalyzer pro propose un second avis de spécialistes de renommée internationale afin de confirmer le diagnostic.
