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Avec nos partenaires, nous développons une plateforme totalement intégrée pour l'analyse d'image et la production de comptes-rendus structurés. En tant que fournisseur d'infrastructure, Smart Reporting permet de créer un flux de données sémantiques et d'intégrer l'analyse d'image pour un flux de travail cohérent.
La recherche collaborative de Smart Reporting aborde les principaux problèmes auxquels est actuellement confrontée l'IA en routine clinique. L'objectif principal est de renforcer la productivité grâce à une intégration de l'IA afin de favoriser des flux de travail semi-automatisés et d'optimiser l'utilisation de l'IA dans le cadre d'environnements cliniques complexes. Les projets scientifiques collaboratifs STRIKE et KI-BETA en sont des illustrations concrètes.
"Notre objectif à long terme est de fournir une aide décisionnelle et diagnostique de haute qualité permettant d'établir des comptes rendus standardisés qui bénéficieront aux patients, aux médecins et aux responsables politiques de la santé", explique Wieland Sommer, PDG de Smart Reporting. "Nous avons pu réaliser des premiers prototypes intégrant les algorithmes d'IA fournis par nos partenaires pour analyser automatiquement des images radiologiques et en transférer directement les résultats dans des comptes rendus structurés".
Le carcinome hépatocellulaire (CHC) est la deuxième cause de décès liés au cancer dans le monde. Le choix de la thérapie optimale et la planification de la thérapie spécialisée sont d'une importance cruciale pour le succès du traitement et la survie du patient. Toutefois, en raison des multiples options de traitement disponibles, des diverses contre-indications et de l'essor des thérapies ciblées, il s'agit là d'un véritable casse tête pour les médecins.
L'objectif de STRIKE est de développer un modèle qui utilise des l'intelligence artificielle pour aider à la prise de décision thérapeutique pour le CHC. Le modèle utilise des arbres de décision pour structurer et relier les données cliniques des patients aux paramètres quantitatifs des données images.
La subvention a été attribuée par le ministère fédéral allemand de l'éducation et de la recherche pour la conception d'un outil d'intelligence artificielle qui aide les médecins dans le diagnostic du cancer de la prostate. Le projet KI-BETA vise à améliorer la prise en charge des patients et les résultats du traitement en fournissant une solution de diagnostic automatisé en radiologie et en pathologie du cancer de la prostate.
Au cours du développement, l'accent sera mis sur l'optimisation des flux de travail des médecins et le projet KI-BETA sera donc poursuivi en étroite collaboration avec des des cliniciens. La plateforme M3i, qui met en relation le secteur de l'innovation technologique médicale avec médecins chercheurs hospitaliers, participera au projet pour faciliter ce processus. M3i fournit un accès direct à des experts cliniques et sert à faciliter un développement performant et conforme à la législation des nouvelles technologies.
Le projet ImageREPORT révolutionnera les comptes-rendus radiologiques dans les pathologies courantes des radiographies pulmonaires et des scanners thoraciques. Le système combinera la détection automatisée, le système CAD (Computer-Aided Detection) dans les pathologies pulmonaires avec les comptes-rendus structurés, pour améliorer la précision et l'efficacité des comptes-rendus.
Partenaires: Thirona, Radboud UMC
Organismes de financement: Union Européenne et Ministère Allemand de l'Education et de la Recherche.
RAPIDS vise à combiner la solution logicielle "Smart Radiology" de Smart Reporting avec le logiciel de gestion des performances de Siemens "teamplay" ainsi que les algorithmes de machine learning de dernière génération de l'Université Technique de Munich (TUM) afin de développer un système optimisé de workflow pour le diagnostic automatisé en radiologie.
Partenaires: Siemens Healthineers, Université technique de Munich (TUM)
Organismes de financement: Ministère de l'Economie, des Médias, de l'Energie et des Technologies de Bavière.