QP-Insights®

Chargez, affichez et annotez des images DICOM directement dans le navigateur, sans installation ni configuration locale. Les utilisateurs peuvent marquer les anomalies et les zones d'intérêt, et segmenter les organes grâce à nos outils intégrés. Cette même visionneuse est également utilisée dans nos produits homologués, garantissant une visualisation d'images conforme aux exigences réglementaires pour une utilisation dans les flux de travail cliniques. 

Une méthodologie indépendante de l'organe, fonctionnant quelles que soient les modalités, les anatomies et les pathologies, associée à des contrôles de qualité automatisés et à une détection des anomalies afin que les défaillances apparaissent immédiatement plutôt que de se propager silencieusement. 

Révéler ce qui est déjà intégré à chaque examen conventionnel : un signal quantitatif qui renforce la précision du diagnostic, le pronostic et la prédiction de la réponse au traitement. 

Une fois le modèle développé et validé,  it peuvent être de façon transparente des services développement QP-Insights® permettant  impact immédiat sur nouveaux cas et livraisonfaire respecter résultats à travers essai cliniques et routine les soins aux patients.

Un moteur de recherche de précision qui unifie les variables cliniques, les métadonnées DICOM et toutes les analyses précédemment calculées, permettant une identification optimisée des cohortes avant le début d'un projet. 

Les résultats des biomarqueurs d'imagerie sont intégrés en temps réel dans un formulaire de recueil de données électronique (eCRF) configuré pour votre étude spécifique. qui permet le développement de modèles multi-omiques. 

Les données d'imagerie recueillies pour un critère d'évaluation principal contiennent déjà des signaux quantitatifs concernant les patients, permettant d'identifier ceux qui ont répondu au traitement, ceux dont l'état s'est aggravé et ceux qui n'auraient jamais dû être inclus, souvent plusieurs mois avant l'évaluation des critères d'évaluation conventionnels. Une signature de stratification identifiant les patients susceptibles de répondre au traitement avant la randomisation fait toute la différence entre un essai portant sur 700 patients et un autre portant sur 400, ainsi qu'entre une étude de phase II aux résultats ambigus et une autre aux résultats concluants. 

En utilisant l'outil de modélisation sur une cohorte que vous gérez déjà au sein de la plateforme, vous pouvez rassembler les biomarqueurs d'imagerie, les caractéristiques radiomiques et les variables cliniques dans un tableau unique et harmonisé. Configurez l'expérience une seule fois, laissez la recherche s'exécuter sans intervention et comparez automatiquement les modèles sur un tableau de classement avec l'explicabilité de chaque modèle. Vos scientifiques pilotent l'ensemble du processus et toutes les données, tous les modèles et tous les résultats restent entièrement au sein de l'environnement.  

Les critères d'évaluation en imagerie échouent généralement pour deux raisons : un nombre insuffisant de patients présentant certaines caractéristiques spécifiques et des modèles qui fonctionnent parfaitement sur un site mais qui s'effondrent lorsqu'ils sont exposés à un ensemble différent de patients sur un autre site. 

Les modèles génératifs produisent des études pour des présentations rares dans une cohorte donnée — mutations peu fréquentes, morphologie atypique —, de sorte qu'un programme dans une indication restreinte est aucune plus long disqualifié d'un point final d'imagerie simplement car of la taille de sa propre population. 

Si les critères d'évaluation exploratoires en imagerie sont écartés des protocoles, ce n'est pas en raison de leur valeur scientifique, mais parce qu'ils nécessitent une annotation. L'identification d'un nouveau biomarqueur implique généralement la constitution d'une cohorte dédiée et la rémunération de radiologues pour l'annotation de milliers d'examens. Cela requiert un calendrier et un budget que peu de protocoles parviennent à obtenir lors de l'évaluation finale ; par conséquent, la question est abandonnée et les examens ne sont utilisés qu'une seule fois. 

Un modèle de base entraîné sur différentes modalités et zones anatomiques change la donne. Au lieu de milliers d'étiquettes, son adaptation à une nouvelle question ne nécessite que quelques centaines d'études annotées, ce qui permet d'obtenir un nouveau critère d'évaluation pendant l'essai clinique plutôt qu'après. Aux phases I et II, où l'apprentissage profond conventionnel ne dispose tout simplement pas des données nécessaires, les modèles de base font toute la différence entre un critère d'évaluation en imagerie et son absence. 

Et cela fonctionne à l'échelle du portefeuille. Indépendant de toute modalité et de tout organe, un seul modèle sert les programmes pour différentes indications, y compris une nouvelle indication clinique sans modèle préexistant.