NASHUA, N.H. et CHICAGO, 02 déc. 2019 (GLOBE NEWSWIRE) -- iCAD, Inc. (NASDAQ : ICAD), leader mondial de la technologie médicale fournissant des solutions innovantes de détection et de traitement du cancer du sein, annonce aujourd’hui que sa gamme de solutions de santé mammaire, y compris la plateforme ProFound AI™ étendue, sera présentée aux stands d’exposition d’iCAD (no 3929 dans le hall sud et no 10716 dans le hall nord) lors du congrès annuel de la RSNA (société nord-américaine de radiologie) qui a lieu à Chicago du 1er au 6 décembre 2019.
La gamme de solutions de santé mammaire d’iCAD comprend ProFound AI, le premier logiciel d’intelligence artificielle (IA) pour la tomosynthèse mammaire numérique (DBT) à obtenir l’homologation de la FDA, ainsi que des solutions logicielles de mammographie 2D et d’évaluation de la densité mammaire. A l’occasion du congrès, l’entreprise dévoilera également sa vision des technologies futures, y compris des solutions qui faciliteront l’analyse des images réalisés lors des examens précédents* et l’évaluation prospective du risque de cancer du sein* dans le temps.
« ProFound AI possède un potentiel immense dans le domaine de l’IA clinique ; à l’avenir, cette solution offrira une approche clinique plus complète qui donnera aux cliniciens une vision plus large du cas de chaque individu, de ses antécédents, et du risque encouru à court terme », a déclaré Michael Klein, PDG d’iCAD. « Aujourd’hui, ProFound AI apporte des améliorations cliniquement prouvées en matière de sensibilité, de précision, de gain de temps et de taux de rappels inutiles, mais notre vision panoramique inclura aussi à l’avenir des outils innovants qui permettront aux médecins d’établir des corrélations entre les résultats obtenus au fil du temps, et d’assurer ainsi une prise en charge plus adaptée et plus personnalisée à chaque patient. »
Nourrie par l’un des plus grands ensembles de données disponibles, la solution ProFound AI est conçue pour analyser rapidement et précisément chaque image, ou « coupe » de tomosynthèse et fournir aux radiologues des informations essentielles, notamment un score indiquant le degré de certitude de l’algorithme à l’égard de la malignité d’une lésion détectée ou d’un cas étudié, pour contribuer à la prise de décisions cliniques et améliorer l’efficacité de lecture. L’algorithme, qui inclut les dernières avancées en matière d’intelligence artificielle de type « deep learning », permet des performances sans cesse améliorées grâce à des mises à jour continues.
Les données cliniques issues d’une grande étude de lecture impliquant ProFound AI pour la tomosynthèse ont été récemment publiées dans la revue « Radiology:Artificial Intelligence ». Selon l’étude, ProFound AI pour la tomosynthèse a amélioré de 8 % la sensibilité de l’interprétation des radiologues, réduit de 7,2 % le taux de rappels inutiles des patients, et diminué de 52,7 % le temps de lecture par les radiologues.1 En outre, ProFound AI a diminué le temps de lecture jusqu’à 57,4 % pour les radiologues en cas de tissus mammaires denses.2
Les résultats d’une analyse de sous-groupe dans le cadre de cette étude de lecture, examinant l’amélioration de la précision et de la vitesse de lecture pour la mammographie 2D traditionnelle, seront présentés lors du congrès, le dimanche 1er décembre, par Emily F. Conant, M.D., professeure et cheffe de l’imagerie mammaire du service de radiologie de la Perelman School of Medicine, à l’Université de Pennsylvanie, à Philadelphie. Selon l’étude, ProFound AI a amélioré la sensibilité et la précision d’interprétation tout en diminuant le temps de lecture par les radiologues pour la tomosynthèse (DBT) ou synthétique 2D.
« Notre étude de lecture a démontré que l’usage concomitant de l’IA améliore la sensibilité, la précision et le temps de lecture pour les images de tomosynthèse ou synthétique 2D », selon le Dr Conant, investigatrice et auteure principale de l’étude. « L’amélioration de la détection des cancers que révèlent ces résultats est bénéfique pour les patients et représente aussi un gain d’efficacité pour les radiologues. »
Des événements et des présentations cliniques tout au long du congrès donneront aux experts l’occasion de discuter des perspectives cliniques et de l’expérience de l’utilisation de ProFound AI au quotidien :
- Lundi 2 décembre : lors d’un déjeuner d’investisseurs et d’une réception en soirée, « AI After Dark », des experts réputés partageront leurs expériences réelles et exposeront les perspectives cliniques rendues possibles grâce aux solutions de santé mammaire fondées sur l’intelligence artificielle. Le déjeuner d’investisseurs sera retransmis sur internet et disponible sur ce lien.
- Mardi 3 décembre : l’intervention « Advances in AI for personalized breast cancer screening using image-based short-term risk assessment » (« Les progrès de l’IA au service du dépistage personnalisé du cancer du sein : l’évaluation du risque à court terme fondée sur l’imagerie ») sera animée par Mikael Eriksson, PhD, du Karolinska Institutet, dans le cadre du théâtre de l’innovation.
- Mercredi 4 décembre : dans le cadre du théâtre de l’IA se tiendra la présentation « Advancements in Mammography for Cancer Detection and Risk Prediction » (« Les progrès de la mammographie pour la détection du cancer et la prévision des risques »), animée par Senthil Periaswamy, PhD, Directeur de la recherche scientifique et vice-président de l’innovation clinique d’iCAD, Inc.
Des experts se tiendront également à la disposition des visiteurs au stand principal d’iCAD (stand no 3929 dans le hall sud) tous les jours pour proposer des démonstrations de la technologie. La solution ProFound AI sera également présentée sur les stands des grandes entreprises de PACS.
ProFound AI pour la tomosynthèse a obtenu l’homologation de la FDA, le marquage CE et la licence de Santé Canada en 2018. ProFound AI pour la mammographie 2D a obtenu le marquage CE en juillet 2019. Pour plus d’informations, rendez-vous sur www.icadmed.com.
* Fonctionnalités non encore disponibles sur le marché
References:
- Conant, E. et al. (2019). Improving Accuracy and Efficiency with Concurrent Use of Artificial Intelligence for Digital Breast Tomosynthesis. Radiology: Artificial Intelligence. 1 (4). Accessed via https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.2019180096
- Hoffmeister, J. (2018). Artificial Intelligence for Digital Breast Tomosynthesis – Reader Study Results. [White paper]. Accessed via https://www.icadmed.com/assets/dmm253-reader-studies-results-rev-a.pdf
A propos d’iCAD
Basée à Nashua, dans le New Hampshire, iCAD est un leader mondial des technologies médicales fournissant des solutions innovantes de détection et de traitement du cancer. Pour plus d'informations, visitez www.icadmed.com.
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