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Grille descriptive et analytique des solutions d’IA pour la détection/caractérisation des nodules pulmonaires

  • Nom de la (des) solution(s) ? AVIEW LCS+
  • Détection des nodules
    • Possibilité de régler la sensibilité de détection ? Si oui comment ? (diamètre seuil ?) Oui dans le cadre de la recherche possibilité de régler la sensibilité de la détection par seuil. 
  • Volumétrie des nodules
    • Possibilité de modifier manuellement la segmentation proposée ? Oui
  • Comparaison aux antériorités et calcul du temps de doublement volumique :
    • Recherche automatisée des antériorités sur le PACS ? Non
    • Possibilité de relancer une comparaison en cas d’antériorité initialement non disponible ? Oui
    • Possibilité de définir le scanner baseline pour le calcul du temps de doublement volumique ? Oui
  • Classification / prédiction du risque de malignité
    • CADx ? Non
    • Quelle classification (LungRADs ? Score de Brock ?…) LungRADs 1.0, 1.1, Brock score, EUPS
    • Si prédiction du risque de malignité, comment est-il exprimé (probabilité ?) N/A
  • Présence d’un workflow dédié au dépistage ?

– Workflow Classique

→ le scanner ou le PACS envoie les images DICOM vers Aview

→ Aview analyse automatiquement les images 

→ Aview génère et envoie vers le PACS un rapport de pré-contrôle

→ les utilisateurs vérifient les résultats sur le PACS (puis confirment ou modifient les résultats dans Aview) 

→ Aview génère et envoie le rapport final vers le PACS

– Nous proposons également des flux de travail dédiés aux besoins réglementaires et cliniques. Par exemple, nous avons conçu différents workflow pour le dépistage du cancer du poumon en en Corée du Sud, à Taïwan, aux Pays-Bas (4ITLR), en Allemagne (HANSE) et en Italie (ILSP).

  • Y a-t-il d’autres fonctionnalités ciblées par votre algorithme ?

Oui : détection et quantification des calcifications coronariennes (score calcique), détection et quantification de l’emphysème pulmonaire, détection et quantification des textures pulmonaires dans la PID

  • Modalité : CT sans injection / injecté ? Avec ou sans injection
  • Validé en ultra-basse dose ? Limite de CTDI/DLP ?  Non
  • Filtre de reconstruction recommandé ? Oui en fonction du constructeur
  • Produit validé chez l’adulte / chez l’enfant entre x et y ans ? Non

  • Marquage CE : Oui / Non, Si oui quelle classe : I, IIA, autre ? CE, Classe IIa
  • Marquage (Approval) FDA : Oui
  • Les certifications (ISO 13485, 27001) ont-elles été obtenues : 

Oui ISO 13485

ISO 27001 en cours

  • L’algorithme est-il fixe ou s’adapte-t-il avec les ajouts de nouvelles données ? Fixe
    • Si évolution avec données nouvelles, s’agit-il d’ajout de : 
      • Données locales
      • Données externes incrémentées

  • Provenance et diversité des données de la base Base de donnée publique : LIDC-IDRI
  • Taille de la base d’entrainement (en nombre de scanners) 800 scanners
  • Taille de la base de validation 282 scanners
  • Taille de la base de test 628 scans
    • Pour la base de test, s’agit-il d’une base « externe »  Oui
  • Technique d’annotation
    Utilisation d’un logiciel de contourage et d’annotation volumique Aview Research
  • Si prédiction du risque de malignité : standard de référence pour l’établissement de la vérité terrain N/A

  • Rapport / logiciel indépendant / logiciel intégré au PACS

AVIEW peut s’intégrer à n’importe quel PACS et à d’autres entités qui suivent les normes DICOM et/ou HL7.

Nous générons également un rapport structuré (DICOM SR). 

Nous prenons en charge l’intégration JSON via l’API REST.

Avec quels PACS / RIS / Marketplace, votre outil peut-il être intégré ? Nuance, DeepC, TeraRecon, SECTRA, …

    • Si rapport envoyé sur le PACS : 
      • Automatique : Oui
      • Après validation du radiologue : Oui
      • Captures d’écran/exemples (optionnel) Oui
  • Déploiement : Local (serveur spécifique) ou Cloud
  • Temps de process (en secondes) ? Nodules : 150 à 180s, Score Calcique : 60s, Emphysème : 60s
  • Taux de dossiers non traités ? 0% si examen suit le protocole donné
  • Notification des dossiers non traités : Oui grâce à un tag dans la worklist d’Aview ou sur le rapport SR 

  • Respect des règles RGPD dans le déploiement du logiciel ? Oui
  • Serveurs d’entraînement agréés HDS : Non
  • Méthodes d’anonymisation ou de pseudonymisation : Disponible (suppression des données PHI des tags DICOM + anonymisation (pixellisation de la peau)
  • Droit d’accès et d’opposition : N/A

  • Performances validées scientifiquement : Oui, validation interne sur la base de données LUNA et une validation externe a été réalisée (cf articles dans la littérature)
  • Détail des valeurs de Sensibilité / spécificité / ROC curve …
    • Sensibilité: 0.97 (CI [0.94,0.99])
    • Spécificité: 0.76 (CI [0.70,0.82])
    • ROC AUC: 0.93 (CI [0.91,0.96])
  • Données de performance en vie réelle ? (si oui description succincte) 

Oui

Utilisations du logiciel dans le programme de dépistage du cancer du poumon en Corée du Sud et dans le programme européen 4-IN-THE-LUNG-RUN

Référence publications :

    • M. Voncer, etc. Artificial Intelligence as Concurrent Reader in Prospective European Lung Cancer Screening (4-INTHE-LUNG-RUN) Trial, Journal of Thoracic Oncology, 2023, https://doi.org/10.1016/j.jtho.2023.09.256
    • H. Lancaster, etc. AI Can Greatly Reduce Radiologist Workload if Used as a First Read Filter to Rule-Out Negative Cases in Lung Cancer Screening, Journal of Thoracic Oncology, 2023, https://doi.org/10.1016/j.jtho.2023.09.257

 

  • Liste des publications en peer review (pubmed) ou en « gray literature » 

 

  • Communications scientifiques dans les congrès 

4 présentations à l’ECR 2024, 2 présentations au RSNA 2023, and 3 présentations à l’ECR 2023

  • Mise en place d’une surveillance post-market (algorithmo-vigilance) ? Non

  • Triage (outil positionné en amont du travail radiologique) ? Oui
  • Aide à la décision radiologique (outil positionné en aval ou en parallèle) ? Oui en aval
  • Aide au diagnostic du professionnel de santé (by-pass momentané du radiologue) ? Non
  • Remplace le professionnel de santé ? Non

  • Date de création de la société 20 septembre 2012
  • Nombre d’employés 113
  • Nombre de clients : en France / à L’étranger
    • Client (payant)
    • France : 11 sites
    • A l’étranger : 160 sites
  • Modèle de facturation : Pay per view / Abonnement / Autre 
    • License permanente + maintenance
    • Abonnement annuel
    • Pay per use : paiement au cas
  • Des formations à l’usage de l’outil sont-elles proposées ? Oui (interne + via SFR)
  • Détails des maintenances et service après-vente 
    • Analyser les problèmes, corriger les erreurs et fournir des mises à jour sur les problèmes connus à l’utilisateur final.
    • Fournir des versions corrigées des produits
    • Rapport d’incident
  • Le modèle économique inclue-t-il la mise à disposition de nouvelles versions ? Oui