Isahit participe au projet européen Itobos pour aider dans le diagnostic des cancers de la peau
Le mélanome est responsable de 60 % des néoplasies cutanées mortelles ; sa grande capacité à former des métastases en fait l'un des cancers les plus agressifs.
L'augmentation de l'espérance de vie élargit son incidence et fait de ce cancer un futur défi de santé publique. Selon les dernières statistiques, le mélanome cutané est actuellement le sixième type de cancer le plus fréquent en Europe, avec plus de 144 000 nouveaux cas diagnostiqués en 2018.
Heureusement, le mélanome peut être guéri s'il est traité à un stade précoce. Plus de 90% des patients atteints de mélanome sont encore en vie après 5 ans, s'ils sont traités à un stade précoce.
Pour ces raisons, un diagnostic précoce est essentiel pour assurer un traitement avant la propagation locale et métastatique. L'examen complet de la peau, principal mécanisme de dépistage du mélanome, vérifie individuellement chaque lésion cutanée pigmentée pour détecter les signes typiques du mélanome. Cette technique peut prendre beaucoup de temps pour les patients présentant un syndrome du grain de beauté atypique ou un grand nombre de naevus.
Le projet iToBoS (Intelligent Total Body Scanner for Early Detection of Melanoma) vise à former un système d'intelligence artificielle (IA) capable d'intégrer des informations provenant de différentes sources, allant des images dermoscopiques et des dossiers médicaux complets à la génomique.
Le projet iToBoS développe une plateforme qui comprend un nouveau scanner du corps entier et un outil de diagnostic assisté par ordinateur (DAO) pour intégrer diverses sources de données telles que les dossiers médicaux, les données génomiques et l'imagerie in vivo.
L'approche holistique proposée permettra aux médecins de diagnostiquer les maladies de la peau plus tôt et avec plus de précision, ce qui augmentera l'efficacité et l'efficience des décisions cliniques personnalisées.
Le consortium, qui comprend 19 organisations partenaires, est dirigé par l'Université de Gérone (Espagne). Ce consortium international réunit des institutions universitaires et de recherche de premier plan (5 centres de recherche), des industries (4 entreprises et 6 PME) et des entités utilisatrices finales (3 hôpitaux et 1 ONG de patients). DE PATIENTS) : Université de Gérone (Espagne), Optotune Suisse AG (Suisse), IBM Israel-Science and technology Ltd (Israël), Robert Bosch España Fábrica Madrid SA (Espagne), Barco NV (Italie), National Technical University of Athens-NTUA (Grèce), Gottfried Wilhelm Leibniz Universitaet Hannover (Allemagne), Fundació Clinic per a la Recerca Biomédica (Espagne), Ricoh Spain IT Services SLU (Espagne), Trilateral Research Limited (Irlande) Universita degli Studi di Trieste (Italie), Coronis Computing SL (Espagne), Torus Actions (FR), V7 LTD (UK), ISAHIT (France), The University of Queensland (Australie), Szamitastechnikai es Automatizalasi Kutatointezet (Hongrie), Fraunhofer Gesellschaft zur Foerderung der Angewandten Forschung E..V. (Allemagne), Melanoma Patient Network Europe (Suède).
Notre rôle dans le projet est d'annoter le jeu de données de mélanomes et de lésions cutanées récupérées par le scanner, afin d'entraîner le modèle d'IA à reconnaître les lésions.
Nous avons une grande communauté d'annotateurs, plus de 1000 femmes travaillent actuellement avec nous et peuvent annoter une grande quantité de données.
La diversité de nos annotateurs (qui vivent dans 37 pays différents) est une grande force pour ce projet car ils peuvent repérer et reconnaître des mélanomes sur différents types de peau.
Depuis plus de 5 ans, nous offrons nos services annotation à nos clients et, année après année, nous gagnons en précision et en expertise. Nous avons réalisé plus de 3 000 000 de tâches pour nos clients (+ 350).
Nous avons réalisé plus de 500 projets computer vision et disposons d'un outil d'annotation unique qui s'adapte aux différents projets de nos clients, à leur modèle et à leur budget. Aujourd'hui, nous proposons tous les types d'annotation : annotation d'images 2D, 2 bounding box, 3 bounding box, polygones, segmentation sémantique, points, graphe, polylignes, transcription ocr, classification, lidar.
⚕️ Nous sommes très fiers de faire partie de ce projet et de contribuer à faire de l'IA un véritable support pour la science et la médecine !
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