阅读我们的 MEDIUM 文章:“我们是如何利用计算机视觉帮助医学专家诊断滤泡性淋巴瘤的?”

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Artefact、微软和卡诺 CALYM 研究所结合各自的专业知识,建立了淋巴瘤 Data 中心,使研究人员能够利用人工智能加速早期诊断和治疗创新。.

改善淋巴瘤诊断和治疗的技术合作伙伴关系

Artefact 将 data 和人工智能转化为价值和影响力,不仅服务于客户,也服务于人道主义事业。该系统 Artefact 4 良好 该计划让我们的员工有机会为有意义的项目做出贡献。微软的 分享人工智能 技能赞助计划让员工也能这样做。该计划 卡诺 CALYM 研究所, 国际学术研究联盟 "不断寻求抗击淋巴瘤的新方法。来自这三家机构的成员共同探讨了如何利用人工智能来识别淋巴瘤。 研究的新途径.

背景与挑战:什么是淋巴瘤以及人工智能如何提供帮助

淋巴瘤是一种血癌,起病于免疫系统中的抗感染细胞(淋巴细胞)。它是最常见的血癌,也是 第六大常见癌症 全球约有 80 个亚型。由于其 异质性, 由于淋巴瘤难以诊断,因此需要采取不同的治疗策略。.

由于人工智能可以分析和整合海量信息data,CALYM 相信人工智能可以在健康领域研发创新链的各个环节发挥重要作用,从疾病到健康管理,再到医疗保健。 特性 诊断 药物开发 个性化治疗策略。.

“人工智能可以安全地加快新医疗产品的开发和上市时间,而传统上这需要几年甚至几十年的时间”。”
Artefact 首席执行官 Vincent Luciani

对于淋巴瘤 Data Hub 项目,CALYM 已拥有促进人工智能集成的资产:

  • 广泛的网络 国际研究和护理专家;
  • 在全球范围内产生了大量的 data 30 年的临床试验25,000 名患者;
  • 额外的好处是 data 年发电量 增加。.

但也有障碍:

  • 围绕淋巴瘤收集的 Data 资料多种多样(临床、病理、成像、omics),而且非常复杂;; 患者 data 敏感 和个人。.
  • Data 有时是支离破碎或质量低劣,格式不兼容,受不同的复杂规则制约。.
  • 最重要的是,CALYM 缺乏 工具 以道德和安全的方式利用他们的 data。.
“通过打破 data 现有的孤岛,我们打开了研究问题的新视角”。”

Delphine SONDAZ,项目负责人,卡诺 CALYM 研究所

解决方案:建立合作性淋巴瘤 Data 中心

为了改善和促进对大量健康 data 的道德利用,CALYM 要求 Artefact 开发一个环境,允许 合作, data 共享 和最新技术 data 学习 以实时和安全的方式,提高研究合作伙伴关系的数量和质量,促进 淋巴瘤患者的益处.

CALYM 有五个要求。他们的解决方案必须 可追踪, 模块化, 协作性 即使是远程工作、, 敏捷, 最重要的是, .

“由于病人信息是私人信息,因此其收集、存储和使用会引起法律和道德方面的关注。data 安全性的重要性怎么强调都不为过”。”
Artefact 首席执行官 Vincent Luciani

我们的解决方案是 淋巴瘤 Data 中枢data:一个能够收集、处理和共享 data 的平台,其功能类似于 AI 工厂 原材料,所有可用于研究项目的 data 都集中在一个 单一环境.

这一环境的成功离不开两大重要支柱:

1.Data 治理必须制定 data platform 的管理准则,以确定和维护角色和责任以及应遵循的程序。这包括明确和有管理的 data 监督、符合现行法律的 data 安全、data 监测、data 质量和 data 可访问性。.

2.建筑学data 的安全、质量和保密:必须通过确定理想的 data 收集、处理、储存和共 享基础设施来确保 data 的安全、质量和保密。. 微软的 Azure cloud 解决方案被选中用于部署淋巴瘤 Data 中枢。Azure 是法国首家获得 HDS* 认证的 cloud 提供商,可实现角色的明确定义、多重安全控制、性能优化、可扩展性、可追溯性和 data 组织。.

这个 data 共享和算法开发中心也是 data 的进化目录,可供与我们有共同愿景的合作伙伴开展研究合作。它的使用将加强学术研究和合作研究,从而提高对淋巴瘤的认识、诊断和治疗。.

*Hébergeurs de Données de Santé(卫生 data 托管服务)

结果癌症检测准确率显著提高

在淋巴瘤 Data 中枢推出之前,一项诊断方法 试验 使用 计算机视觉 该项目旨在开发一种深度学习算法,以协助病理学家诊断滤泡性淋巴瘤(该疾病的众多亚型之一)。Artefact 的实验成功地检测出癌症的存在,准确率介于 90% 和 98%.

L了解更多有关 LDH:淋巴瘤 Data 中枢的信息 

还确定了近期的其他八个研究项目,从早期的 疾病检测加强监测 的演变过程。.

人工智能是改善淋巴瘤患者护理的新机遇。随着淋巴瘤 Data 中枢在联盟成员的投入下不断发展壮大,人们将对这种疾病有更深入的了解,从而为治疗淋巴瘤开辟新的途径。 开发治疗方法和药物 探索;诊断将变得更快、更准确,从而提高病人的舒适度;治疗反应将被更好地预测,从而实现 更加个性化的治疗策略.

“我们对联合体的战略愿景始终以创新研究项目为基础[......],这些项目源于集体思考,打破了来自不同医学专业的 data 之间的壁垒”。”

卡诺 CALYM 研究所研发部主任 Emmanuel Gomez

中号 Blog by Artefact。.

本文最初发表于 Medium.com.
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