Algorithmes de Précision pour la Segmentation en Imagerie Médicale

Chez Pixilib, nous n'entraînons pas des modèles avec la promesse d'une nouvelle ère de l'IA qui sauvera des vies à elle seule. Nous entraînons des modèles pour aider les chercheurs à atteindre leur objectif — améliorer l'extraction de données pertinentes à partir de l'imagerie médicale pour construire et valider des biomarqueurs d'imagerie cliniquement pertinents.

Avec ces nouveaux biomarqueurs, nous voulons créer, avec les chercheurs, des essais cliniques innovants qui orienteront le traitement des patients vers de nouvelles stratégies guidées par l'imagerie médicale. Nous croyons que l'IA est un outil merveilleux et puissant comme compagnon des chercheurs — en gardant la validation des résultats Human in the Loop.

Nos algorithmes de segmentation sont entièrement intégrés à nos plateformes GaelO et GaelO Flow pour automatiser les workflows. Nous personnalisons et exécutons les pipelines IA automatiquement pour générer les segmentations automatisées qui feront gagner des centaines d'heures aux chercheurs.

Dans nos outils, les chercheurs n'ont pas à se soucier des techniques — nous avons rendu l'IA disponible d'emblée, nous livrons simplement des outils prêts à l'emploi pour accélérer les capacités de recherche.

Que ce soit pour un essai de phase III ou une grande étude RWE, nos algorithmes facilitent l'extraction de caractéristiques d'images — réduisant la charge de travail des chercheurs et améliorant la reproductibilité. Avec nos outils IA, les chercheurs peuvent se concentrer sur leur expertise, valider, corriger les cas complexes et tirer parti des résultats IA au plus haut niveau d'expertise.