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APPLICATIONS D'AUTOMATISATION IA

Exploitez la puissance de l'apprentissage automatique et de l'automatisation alimentée par l'IA.

Calopix 5 est conçu pour exécuter de manière transparente les applications d'automatisation propriétaires et tierces de Tribun Health afin d'accélérer et d'améliorer la quantification des images pour le diagnostic, le pronostic et l'analyse des biomarqueurs. Les premières applications comprennent : Signature moléculaire du sein (MoSI4Bca), dépistage des polypes du côlon (AID), détection des lésions du col de l'utérus, prédiction de l'issue d'un carcinome pulmonaire non à petites cellules (CPNPC), gradation de la prostate par Gleason, prédiction des rechutes du cancer du sein,...et d'autres sont à venir.

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La puissance de l'analyse automatisée

Accélérez et améliorez le flux de travail et la confiance numérique

Détection, segmentation et classification automatisées des tissus.

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Les résultats valent 1 000 mots.

Tribun Health a participé à une série de concours de performances d'algorithmes et est fier de s'être classé parmi les meilleurs dans plusieurs d'entre eux. Spécifiquement:

1. Innov'UP PIA 2019 - Tri des biopsies digestives, labellisées Médicament (financement reçu).

2. Data challenge SFP 2020 - Première place. Classement des biopsies du col de l'utérus.

3. iTech Awards 2020-2021 (Sanofi) - Modèle d'IA pour la stratification des patients dans les essais cliniques en oncologie.

4. Data challenge MICCAI - MIDOG 2021 - 3ème place. Détection de la mitose (cancer du sein).

5. Grand Défi IA 2021 - Validation clinique de l'application MoSI4Bca.

6. Trophée de la Health Tech France Biotech 2021 - Une des 4 entreprises nominées au prix E-santé.

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UN PORTEFEUILLE SOLIDE

Avec des algorithmes propriétaires et tiers.

SIGNATURE MOLÉCULAIRE- CANCERS DU SEIN

MoSI4Bca Sein - Signature moléculaire (KI67, ER/PR, HER-2, nombre de mitoses).

AID-1 GI

AID-1 gastro-intestinal - Segmentation et dépistage des auto-tissus par coloscopie.

AID-2 GI

AID-2 Polype gastro-intestinal - diagnostic tissulaire.

DÉTECTION DES LÉSIONS DU COL DE L'UTÉRUS

Auto-détections des lésions cervicales utérines.

CARCINOME PULMONAIRE non à petites cellules

CPNPC, prédiction des résultats.

CLASSIFICATION DE LA PROSTATE GLEASON

Classement Gleason - Une solution DeepBio.

DE NOUVEAUX SONT À VENIR...

1. Signature Moléculaire -

Cancers du sein

Les signatures moléculaires dans le cancer du sein (MoSI4Bca) est une application d'IA permettant aux pathologistes de noter automatiquement et précisément les biomarqueurs pronostiques connus du cancer du sein. L'objectif est double : (1) assurer une thérapie précise du patient en fournissant des outils permettant au pathologiste de choisir la meilleure thérapie en fonction du profil moléculaire du patient et (2) faire gagner du temps au pathologiste et favoriser son confort en lui évitant de compter manuellement des milliers de cellules .

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2&3. AID-1 & AID-2

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AID-1 (segmentation binaire) est une solution pour la segmentation et le dépistage automatiques des tissus par coloscopie. Il vise à mettre en évidence les tissus malins via une carte de probabilité donnant au modèle d'IA un niveau de certitude pour la malignité des tissus. Les lames sont ensuite étiquetées avec une étiquette (bénigne vs maligne) et triées permettant au pathologiste un flux de travail optimisé et structuré.

AID-2 (multi-classes) est une solution pour aider les pathologistes à diagnostiquer les tissus polypes. Basée sur les dernières technologies d'IA, notre solution affiche une class-map indiquant les différents types de tissus composant l'image, et aide le pathologiste à trouver rapidement et facilement les zones à risque et leurs grades .

4. Détection des lésions du col de l'utérus

La détection des lésions du col de l'utérus est une application pour la détection automatique des lésions épithéliales dans les lames cervicales utérines. Elle visualise une carte de classe en superposition sur l'image de la lame indiquant 4 types de tissus : 1) tissu bénin, 2) lésion intra-épithéliale squameuse de bas grade, 3) lésion intra-épithéliale squameuse de haut grade, 4) cancer invasif.

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5. Prédiction des résultats du carcinome pulmonaire non à petites cellules

Le cancer du poumon est la principale cause de décès liés au cancer dans le monde, le carcinome pulmonaire non à petites cellules (CPNPC) représentant environ 85 % de tous les patients atteints de ce type de cancer. Par conséquent, la stratification pronostique est cruciale pour catégoriser les patients et aider les médecins à prendre des décisions sur les stratégies de traitement.

6. Classement Prostate Gleason par DeepBio

Nous intégrons l'algorithme tiers DeepDx® Prostate dans notre système de gestion d'images (SGI). Il s'agit d'un algorithme d'IA validé cliniquement pour l'analyse d'images de tissu de biopsie de la prostate pour la détection et la classification du cancer.

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Breast cancer algorithms

7. Cancers du sein par Mindpeak

Nous intégrons l'algorithme tiers de Mindpeak dans notre SGI. Celui-ci permet d'aider les pathologistes à analyser des lames de tissus de cancer du sein colorés par immunohistochimie (IHC) (biomarqueurs : Ki-67, ER et PR) pour détecter, classer, compter les cellules cancéreuses et fournir le score quantitatif correspondant. Notre SGI et l'algorithme Mindpeak portent tous deux le marquage CE-IVD, ce qui permet leur utilisation en tant que dispositif médical aussi bien pour le diagnostic clinique que pour la recherche.

Mindpeak logo