Révolutionner le diagnostic du cancer avec AI et l’apprentissage automatique
À PROPOS DU PROJET AID-GI
Le projet AID-GI (Artificial Intelligence-supported Diagnostics of Gastrointestinal diseases with video capsule endoscopy) est une initiative de recherche financée par le gouvernement britannique. L’objectif est d’améliorer le diagnostic du cancer colorectal et d’autres maladies gastro-intestinales à l’aide de l’apprentissage automatique [1], afin de pouvoir réaliser davantage d’examens gastro-intestinaux sans en compromettre la qualité, dans le but de réduire l’arriéré croissant dans les hôpitaux.
Le défi
Cependant, étant donné le nombre de patients à examiner et le volume d’images capturées par les capsules qui en résulte, une analyse cohérente et de haute qualité de toutes les images produites n’est pas possible avec les méthodes manuelles actuelles.
Bien que les procédures traditionnelles de coloscopie utilisent des caméras à tube, elles sont toujours considérées comme la norme d’excellence pour l’examen du tube digestif ; l’endoscopie révolutionnaire par capsule vidéo peut offrir des avantages significatifs.
Cependant, étant donné le nombre de patients à examiner et le volume d’images capturées par les capsules qui en résulte, une analyse cohérente et de haute qualité de toutes les images produites n’est pas possible avec les méthodes manuelles actuelles.
L’objectif du projet AID-GI est de faire de la vidéo-endoscopie innovante par capsule une réalité.
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L’équipe Wolfram Consulting Services a développé CapScan, un outil intégré qui aide les opérateurs humains à créer des données de formation précises pour l’analyse d’images automatisée basée sur l’apprentissage automatique. L’importation, la conversion et l’analyse de la vidéo de la capsule peuvent désormais être effectuées facilement et avec précision à l’échelle grâce à une interface simple.
L’équipe de Wolfram Consulting Services, forte de sa grande expérience en matière de gestion de projet, a été le pivot idéal de ce projet de recherche collaborative, où la communication sur les objectifs, la portée, l’avancement,
Ces capsules de la taille d’une pilule fournissent des images de haute qualité et sont beaucoup plus confortables et moins invasives que les procédures d’endoscopie traditionnelles.
l’analyse automatique des images basée sur l’apprentissage machine. En éliminant la nécessité de la présence de spécialistes et de consultants pendant la procédure, la caméra, de la taille d’une pilule, peut être avalée à domicile ou dans un cabinet médical sur place, ce qui soulage la pression sur les services aigus et les unités d’endoscopie et étend les soins aux zones mal desservies.
et plus encore était essentiel.
En outre, le langage Wolfram était la plate-forme parfaite pour un projet qui exigeait l’importation, le traitement et la présentation robustes d’informations provenant de diverses sources et dans de nombreux formats différents.
Avec un déploiement mondial prévu, l’évolutivité et la sécurité étaient primordiales. L’équipe multidisciplinaire de Wolfram a pu prendre en charge les éléments du projet liés à la médecine, à la science des données, au développement d’interfaces et à l’infrastructure, tout en apportant une perspective extérieure et des idées novatrices.
Avec CapScan, les cliniciens peuvent importer des milliers d’images et détecter automatiquement toutes les anomalies. Les opérateurs peuvent examiner manuellement les classifications pour établir un diagnostic et améliorer les algorithmes d’apprentissage automatique de CapScan.
RÉSULTATS
Aucun style de programmation n’est idéalement adapté à chaque problème. Mathematica se distingue des langages informatiques traditionnels par la prise en charge simultanée de nombreux paradigmes de programmation, tels que les paradigmes procédural, fonctionnel, basé sur des règles, basé sur des modèles, etc.
Mathematica vous permet de programmer dans le style que vous préférez.
Permettre l’innovation dans les technologies de santé
L’équipe de Wolfram Consulting a mis au point l’outil CapScan, qui supprime les goulots d’étranglement qui freinent l’innovation dans la technologie de dépistage gastro-intestinal. Les utilisateurs n’ont plus besoin de faire défiler des milliers d’images individuelles par patient. Ils peuvent désormais sélectionner une seule image et recevoir en retour des suggestions d’IA correspondantes.
Réduire les retards dans le NHS et améliorer l’équité en matière de santé
Désormais, les examens gastro-intestinaux peuvent être réalisés rapidement et avec précision sans qu’il soit nécessaire de faire appel à des médecins et consultants spécialisés. Cela permet non seulement de réaliser davantage de dépistages dans les établissements de soins aigus, mais aussi dans les centres de santé communautaires, ce qui améliore l’accès aux soins dans les zones mal desservies et réduit la charge des hôpitaux.
Des bases solides pour l’amélioration continue
Les images présentant des anomalies vérifiées sont ajoutées à l’ensemble d’apprentissage de l’algorithme d’apprentissage automatique de CapScan, ce qui améliore ses performances au fur et à mesure de son utilisation. En outre, l’équipe de Wolfram Consulting a créé une base solide sur laquelle nous et d’autres collaborateurs pouvons nous appuyer pour intégrer davantage l’apprentissage automatique et l’analyse automatisée des images dans les diagnostics gastro-intestinaux.
RENDU POSSIBLE PAR WOLFRAM
“L’utilisation du langage Wolfram nous a permis de réunir facilement le traitement des images, l’apprentissage automatique et la visualisation des données nécessaires pour présenter aux cliniciens les informations dont ils ont besoin, ainsi que les outils permettant de créer et de déployer une interface facile à utiliser. Comme tous ces outils sont intégrés au Wolfram Engine et conçus pour fonctionner ensemble, le code requis est petit et de très haut niveau, ce qui nous permet de maintenir et de développer facilement l’outil avec les générations futures du noyau Al.”
-Jon McLoone
Directeur de la communication technique et de la stratégie
Wolfram Research Europe
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