Iris

Iris

Plateforme d'aide à la décision clinique basée sur l'IA qui accélérera le déroulement de la planification et de la surveillance du traitement, tout en améliorant la précision de l'analyse des images diagnostiques

Résumé du projet

Le problème

La prestation de soins diagnostiques cliniques de qualité aux patients dépend d'une analyse précise et opportune de l'imagerie diagnostique et de ses données associées, telles que les informations démographiques et pertinentes sur les antécédents du patient. 

Il existe un large éventail de facteurs contributifs qui présentent un risque accru d'avoir un impact négatif sur la capacité à fournir un traitement médical efficace et une intervention rapide, notamment :  

  • augmentations exponentielles des volumes d'imagerie combinées à une pression croissante sur les fournisseurs de services d'imagerie médicale pour faire plus avec moins 
  • problèmes de communication et de flux de travail avec de multiples systèmes disparates qui réduisent l'efficacité de la collaboration et l'escalade/la transmission des résultats 
  • environnements éloignés ou services d'urgence où un diagnostic immédiat n'est pas disponible, mais est essentiel pour déterminer le traitement le plus approprié

De plus, avec l'important arriéré de patients qui tentent de reprogrammer leurs procédures d'imagerie médicale en raison de la COVID-19, la demande de base croissante en imagerie médicale et les capacités limitées des services de radiologie, le système de santé a besoin de solutions qui peuvent considérablement optimiser les soins cliniques. voies.  

Comment nous le résolvons

Iris est la première plateforme canadienne basée sur l'intelligence artificielle à agir en tant que copilote pour l'analyse d'imagerie diagnostique médicale et la prise de décision clinique. La plateforme est dirigée par Synthesis Health, en partenariat avec GE Healthcare, Konica Minolta, l'Université de la Colombie-Britannique, le Vancouver Coastal Health Research Institute et BC Cancer. 

Iris augmentera la rapidité et la précision des décisions de traitement de première ligne, améliorera les capacités des radiologues et autres médecins à détecter systématiquement les anomalies dans les images radiologiques. De plus, il démocratisera l'accès à un parcours de soins cliniques moderne, quelles que soient les disparités géographiques ou socio-économiques, tout en améliorant la qualité globale des soins aux patients.  

La plateforme Iris sera formée en toute sécurité sur plus de 10 ans de données d'imagerie provenant de partenaires des autorités sanitaires canadiennes. Il intégrera des modèles d'apprentissage automatique, des classificateurs d'IA et des interprètes capables d'analyser les images de test de diagnostic en temps réel pour identifier les anomalies, normaliser les mesures, déterminer les changements matériels, hiérarchiser les examens et mieux prédire les résultats cliniques et le suivi approprié des patients. Des outils de compréhension du langage naturel seront mis en œuvre pour examiner chaque rapport de radiologie à des fins d'assurance qualité, de surveillance des patients et de suivi. La plate-forme Iris sera conçue pour s'intégrer de manière transparente aux systèmes d'archivage et de communication d'images (PACS) et aux systèmes d'information radiologique (RIS) les plus importants au Canada. 

Le projet Iris établira également unConseil consultatif national sur l'IA dans les soins de santé avec des leaders clés de partout au Canada pour partager les apprentissages, influencer la prise de décision et créer un équilibre responsable entre l'innovation et la sécurité des patients afin d'améliorer la réputation du Canada en tant que moteur mondial de l'IA dans les soins de santé.

Chef de projet

  • SynthèseSanté

Partenaires du projet

  • Cancer de la C.-B.
  • Konica Minolta
  • GE Healthcare
  • ubc@2x e1632684904109
  • Institut de recherche sur la santé côtière de Vancouver

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