DeepHealth, filiale à 100 % de RadNet, Inc. (NASDAQ : RDNT) et leader mondial de la radiologie et de l'informatique médicale basées sur l'IA, annonce aujourd'hui un partenariat de développement de données et d'IA avec HOPPR (www.hoppr.ai). Cette collaboration permettra de commercialiser un modèle fondamental généralisé de qualité médicale novateur et de favoriser le développement de modèles affinés pour la détection du cancer du sein, de la prostate et du poumon, en s'appuyant sur l'IA axée sur l'imagerie médicale générative et sur des ensembles de données robustes et diversifiés.
Le modèle de fondation généralisé de qualité médicale de HOPPR améliore la recherche médicale et les hypothèses tout en simplifiant et en réduisant les coûts de collecte et de formation des données. Les modèles fondamentaux d'IA sont des architectures polyvalentes et pré-entraînées qui servent de point de départ pour personnaliser des tâches spécifiques via des modèles affinés, pour lesquels l'expertise dans un domaine particulier est essentielle.
Le partenariat vise à créer de nouveaux modèles affinés, alimentés par le modèle de base de qualité médicale de HOPPR, pour renforcer le portefeuille informatique de santé basé sur l'IA de DeepHealth en lui permettant de créer des solutions futures plus rapidement et plus efficacement et de soutenir l'évolution de la radiologie dans les années à venir. Le système d'exploitation (OS) natif du cloud de DeepHealth est conçu pour intégrer des outils cliniques et opérationnels, pour améliorer l'efficacité du flux de travail en radiologie et améliorer les résultats des patients.
Sham Sokka, PhD, directeur de l'exploitation et de la technologie chez DeepHealth, a déclaré : « Le partenariat de DeepHealth avec HOPPR constitue une avancée significative dans la mission de DeepHealth qui vise à favoriser les avancées en matière de soins grâce à de nouvelles technologies d'imagerie diagnostique. »
« L’intégration de modèles fondamentaux tels que ceux développés par HOPPR dans l’imagerie médicale vise à améliorer la précision du diagnostic, à accélérer l’analyse des images et à ouvrir la voie à l’IA générative dans les applications non cliniques, notamment l’automatisation des flux de travail, améliorant ainsi les soins aux patients et les résultats en radiologie. Chez DeepHealth, nous ne sommes pas seulement un fournisseur de technologie d’IA, mais nous créons un portefeuille complet de solutions pour l’imagerie médicale, combinant de manière transparente l’automatisation et l’efficacité basées sur l’IA dans un système d’exploitation pour les flux de travail de radiologie et de diagnostic »,
Sham Sokka, Ph. D., directeur de l'exploitation et de la technologie, DeepHealth
L'infrastructure et les outils robustes de qualité médicale de HOPPR pour accélérer le développement de l'IA et de l'apprentissage automatique, combinés à l'expertise clinique approfondie de DeepHealth et à ses antécédents réussis dans le déploiement d'outils d'IA à grande échelle et dans des contextes réels, visent à libérer une valeur diagnostique, clinique et opérationnelle significative des données d'imagerie médicale et à faire progresser l'imagerie dans toutes les modalités.
« Nous sommes ravis de nous associer à DeepHealth pour transformer l’informatique médicale », a déclaré Khan Siddiqui, MD – PDG de HOPPR. « Notre collaboration sur les modèles de base de qualité médicale et l’infrastructure qui les soutient pourrait améliorer considérablement l’imagerie médicale, en tirant parti du potentiel de transformation de l’IA pour améliorer l’efficacité et la qualité des soins cliniques. HOPPR collabore avec DeepHealth pour créer un flux de travail clinique et opérationnel unifié qui permet aux radiologues d’accéder efficacement aux informations dont ils ont besoin via les systèmes qu’ils connaissent. »
L'approche unique « système unique » de DeepHealth répond aux défis de l'ensemble de la chaîne de valeur de la radiologie, de la gestion des références, de la planification et de l'engagement des patients aux flux de travail des technologues et des radiologues. DeepHealth OS prend en charge les services de radiologie avec une solution complète pour l'imagerie médicale, comprenant des solutions opérationnelles et des services de bout en bout tout au long du continuum des soins.
La technologie DeepHealth est utilisée dans plus de 800 sites cliniques dans certains pays et ses outils d’IA ont démontré leur efficacité dans le monde réel. Par exemple, sa solution pour les programmes de dépistage du cancer du sein à grande échelle a le potentiel d’augmenter le taux de détection du cancer jusqu’à 18 %1Plus de quinze millions d’examens sont réalisés chaque année à l’aide des solutions DeepHealth, ce qui donne lieu à plus de deux millions de diagnostics basés sur l’IA.
