Aidoc lance son imagerie médicale renforcée d'AI décisionnelle sur AWS
2019
Certains chocs et traumatismes ne sont pas visibles à l'œil nu lors des admissions aux urgences. Les lésions ouvertes sont vite identifiées, mais il peut arriver que des cas sévères, tels qu'hémorragies cérébrales, atteintes à la colonne vertébrale ou caillots sanguins, soient mal orientés alors qu'il s'agit de risques vitaux.
Le diagnostic requiert des processus d'imagerie médicale adaptés (IRM, scanner, radios) avec analyse des résultats par des radiologues et médecins spécialisés. D'où une augmentation du nombre de scanners et d’IRM réalisés pour chaque patient. Ces technologies permettent en effet d’accroître les chances des diagnostics vitaux, alors qu'ils auraient pu passer inaperçus auparavant. Cependant, les radiologues assument la lourde charge de travail qui en résulte, et la plupart d'entre eux doivent se contenter d'outils qui ne sont pas à la hauteur de la tâche.
Aidoc a été fondée pour résoudre ce problème en proposant aux radiologues des solutions avancées qui augmentent leur efficacité et accélèrent la prise en charge des patients, dans leur environnement de travail existant. Aidoc reconnait que l'intelligence artificielle (IA) et les outils de reconnaissance d'images permettent d’accroître l'expertise des radiologues. Le logiciel d'intelligence artificielle décisionnelle, analyse les clichés de scanners pour repérer les anomalies sévères, classer par ordre de priorité les cas de risques vitaux et accélérer les soins. Tout cela est possible sur Amazon Web Services (AWS).
La solution Aidoc utilise des instances Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P3 pour entraîner ses modèles de machine learning (ML) et exécuter les processus d’inférence ; elle utilise Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour le stockage anonyme des clichés médicaux en vue de leur analyse ultérieure ; et elle utilise Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) pour le stockage des métadonnées d’imagerie médicale.
« Depuis la publication de notre première solution homologuée par la FDA en septembre 2018, Aidoc a reçu l'autorisation de la FDA pour deux autres algorithmes et 12 autres sont utilisés dans le cadre d'exemptions FDA des dispositifs expérimentaux », déclare Ariella Shoham, directrice générale marketing d'Aidoc. « L'agilité et la vitesse de développement offertes par notre infrastructure AWS ont joué un rôle primordial dans la réussite fulgurante de notre société. »
Grâce à la très forte accélération du développement que permet AWS, nous mettons plus rapidement en production les nouveaux algorithmes, nous commercialisons plus rapidement les produits et nous aidons à traiter les patients et à augmenter l’efficacité des soins hospitaliers plus rapidement. »
Guy Reiner,
Directeur général de la recherche et du développement, de la société Aidoc
Plateforme de soutien des ambitions de croissance pour l’entreprise
Fondée en 2015 par trois vétérans de l’Armée de défense d'Israël ayant l'expérience du développement de solutions d'IA dans le cadre du renseignement militaire, Aidoc est née dans le cloud. « Le cloud computing est crucial pour notre activité », déclare Guy Reiner, l'un des fondateurs de la société et directeur général de la recherche et du développement. « Nos offres ne seraient tout simplement pas viables sans la flexibilité et la scalabilité du cloud. »
Après avoir comparé les fournisseurs cloud, Aidoc a décidé de concevoir sa solution sur AWS. « Nous avons choisi AWS pour sa position de leader sur le marché, la gamme et la maturité de ses services, son écosystème de partenaires et ses outils solides et flexibles pour la sécurité, la scalabilité et la gestion des conteneurs », explique M. Reiner. « Dans le secteur de la santé pour lequel nous travaillons requérant impérativement une confidentialité des données, notre choix d'AWS s'est également fait sur la base de son engagement à rendre ses services éligibles à l'HIPAA, et de ses nombreux services et fonctionnalités conformes au RGPD dans les environnements cloud ».
De plus, Aidoc a tenu à choisir AWS en raison de la disponibilité des instances Amazon EC2 P3. Ces instances offrent des fonctionnalités de traitement parallèle puissantes et très évolutives, bien adaptées aux applications de machine learning qui sont au cœur des offres de base de l'entreprise. « En s’exécutant sur AWS, nos applications bénéficient toujours des dernières technologies processeur, comme les nouveaux GPU NVIDIA Tesla V100, ce qui nous permet d’optimiser l’efficacité de la formation à partir de modèles », déclare M. Reiner. Après considération de tous ces éléments, nous avons estimé qu'AWS était la meilleure plateforme pour soutenir les ambitions de croissance de notre entreprise. »
Une vitesse de développement « sans précédent »
Grâce à AWS, Aidoc s'est développée à un rythme correspondant à ses attentes initiales. « Grâce à la très forte accélération du développement que permet AWS, nous mettons plus rapidement en production les nouveaux algorithmes, nous commercialisons plus rapidement les produits et nous aidons à traiter les patients et à augmenter l’efficacité des soins hospitaliers plus rapidement. »,déclare Guy Reiner. « Avec AWS, nous sommes en mesure de publier des algorithmes ciblant de nouvelles pathologies tous les trois mois. Cette vitesse, sans précédent dans notre secteur, est un facteur de différenciation notable pour notre entreprise ».
La vitesse de développement serait inutile si Aidoc n’intervenait pas au cœur des centres hospitaliers. Selon M. Shoham, l'utilisation d'AWS a permis à Aidoc de conquérir plus de 300 clients selon deux manières distinctes. « Tout d’abord, il nous arrive souvent de rencontrer des hôpitaux déjà utilisateurs de solutions critiques AWS. Le fait qu’Aidoc fonctionne également sur cette plateforme renforce notre crédibilité et notre fiabilité vis-à-vis de ces centres de soins. Ensuite, grâce à notre architecture propre sur AWS, nous garantissons aux hôpitaux que les données traitées dans le cloud sont anonymisées, hautement sécurisées et aux normes les plus strictes de confidentialité ».
Avant tout, avec à ce jour plus de 3,2 millions de dossiers analysés dans plus de 300 établissements médicaux dans le monde, Aidoc améliore les soins aux patients et assiste les radiologues. Dans un grand centre hospitalier américain, la solution Aidoc a permis de réduire en moyenne de 59 minutes la prise en charge des patients admis aux urgences ainsi que la durée totale d'hospitalisation de 18 heures. Dans un autre centre hospitalier similaire, les radiologues utilisant la solution Aidoc ont réduit le temps moyen des scanners pour les hémorragies intracrâniennes de 53 à 46 minutes, soit un gain de 13 %.
« Sur AWS, les solutions d'Aidoc permettent de réduire les délais d'attente des patients de jours en heures pour les hospitalisations programmées, et d'heures en minutes aux urgences », explique M. Shoham. « Il est très gratifiant de rencontrer des médecins satisfaits qui nous déclarent « Aujourd'hui, votre solution nous a permis de sauver une vie ». Cela nous encourage à poursuivre nos efforts ! »
Les prochaines étapes d’Aidoc comprennent la publication d’algorithmes d’imagerie médicale en oncologie. « Notre logiciel d'oncologie aide les radiologues à identifier, comparer et effectuer des mesures volumétriques des lésions rénales et hépatiques ainsi que des nodules pulmonaires et lymphatiques. Il contribue à réduire la bande nécessaire pour ces tâches longues et exigeantes », explique M. Reiner. « En proposant une solution sur AWS, nous savons que nous pourrons à terme apporter une valeur ajoutée à presque toutes les activités des radiologues. »
Pour en savoir plus, consultez le site aws.amazon.com/health.
À propos de Aidoc
Aidoc propose une technologie cliniquement prouvée, basée sur l'IA, qui analyse l'imagerie médicale pour détecter des anomalies sévères dans l’organisme, aidant ainsi les radiologues à hiérarchiser les cas potentiellement mortels et à accélérer les soins médicaux.
Avantages d'AWS
- Permet la publication de nouveaux algorithmes de diagnostic tous les trois mois
- Hiérarchise la prise en charge des patients en fonction de la gravité des cas
- A permis de réduire de 59 minutes la durée d’hospitalisation des patients aux urgences
- Réduit le temps d’analyse des scanners cérébraux de 13 %
- Réduction de 18 heures de la durée moyenne d'hospitalisation
Services AWS utilisés
Amazon Simple Storage Service
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est un service de stockage d'objets offrant une scalabilité, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe. Les clients de toutes tailles et de tous secteurs peuvent ainsi utiliser ce service afin de stocker et protéger n'importe quelle quantité de données pour un large éventail de cas d'utilisation comme des sites web, des applications mobiles, la sauvegarde et la restauration, l'archivage, des applications d'entreprise, des appareils IoT et des analyses du Big Data.
Amazon Relational Database Service
Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) vous permet d'installer, de gérer et de mettre à l'échelle facilement une base de données relationnelle dans le cloud. Ce service offre une capacité économique et ajustable ainsi qu'une automatisation des tâches administratives chronophages, telles que l'allocation de matériel, le paramétrage de bases de données, l'application de correctifs et les sauvegardes.
Instances Amazon EC2 P3
Les instances P3 Amazon EC2 offrent des fonctionnalités de calcul haute performance dans le cloud avec jusqu'à 8 GPU NVIDIA® V100 à cœurs Tensor et un débit réseau pouvant atteindre 100 Gb/s pour les applications d'apprentissage automatique et HPC (calcul haute performance). Ces instances offrent jusqu'à 1 pétaflop de performances de précision mixte par instance pour accélérer significativement les applications d'apprentissage automatique et de calcul haute performance.
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