Huron Digital Pathology a annoncé aujourd'hui avoir obtenu un brevet américain pour le codage à barres d'images numériques. L’invention constitue la base de la plateforme de recherche d’images de Huron. En lien avec le brevet, la société a également annoncé la publication récente d'un article dans Nature Digital Medicine décrivant une validation majeure de sa technologie de recherche d'images.
Le brevet américain n ° 10 628 736, «Systèmes et méthodes d'annotation de codes à barres pour les images numériques», décrit un système et une méthode de récupération d'images basés sur le contenu pour générer des codes à barres à partir d'une image numérique d'entrée. L'invention permet de représenter des images de diapositives entières sous la forme d'un tas de codes à barres compacts. Une fois le code-barres, de grandes archives d'images de diapositives entières peuvent être rapidement et facilement comparées les unes aux autres, ouvrant de nouvelles façons pour les pathologistes de se connecter à l'expertise de leurs collègues et aux riches données de diagnostic contenues dans les rapports de pathologie du monde.
En mars, Nature Digital Medicine a publié un article intitulé «Consensus diagnostique pan-cancer en recherchant des images d'archives histopathologiques à l'aide de l'intelligence artificielle». L'article rapporte les résultats d'une validation récente sur 33 000 lames entières de 11 000 patients, 25 organes et 32 sous-types de cancer du programme The Cancer Genome Atlas (TCGA) par l'ensemble de données publiques du National Cancer Institute. La principale conclusion de cette étude de validation était que le consensus informatique semble être possible pour rendre des diagnostics si un nombre suffisamment grand de cas consultables sont disponibles pour chaque sous-type de cancer. Le document a été rédigé par des chercheurs, des ingénieurs et des pathologistes de Huron, Kimia Lab, Vector Institute et des partenaires cliniques.
Être capable de rechercher par le contenu d'une image ouvre des opportunités incroyables pour faire avancer la pratique de la pathologie, et nous nous attendons à ce que la recherche d'image devienne rapidement un élément incontournable dans les flux de travail de pathologie numérique. Nos jalons récents sont un bon début pour nous en 2020. Ils nous donnent de l'élan alors que nous entreprenons les validations cliniques prévues tout au long de l'année. »
Patrick Myles, PDG, Huron Digital Pathology
