Construisons ensemble des preuves scientifiques pour démontrer l'efficacité de notre suite d'IA.

Diagnostic errors can delay care and frustrate patients. For radiology practices with high volumes of X-rays, maintaining accuracy while managing the daily workload is a significant challenge. SimonMed Imaging, one of the largest outpatient medical imaging providers in the U.S., addressed this by integrating AZmed’s clinically backed AI solution. With AZtrauma, radiologists receive X-rays augmented with AI, which marks potential fractures and other critical findings. Watch the video to hear what their Chief Innovation Officer, Dr. Sean Raj, MD, MBA, has to say.

Fracture detection solutions are particularly critical in this context, as radiographic fracture identification remains highly complex and challenging. To address this persistent issue, the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) in the UK established a committee to assess the role of AI in radiology and shortlisted top fracture detection AI solutions, including AZmed’s AZtrauma, one of the verticals of Rayvolve® AI suite, as part of its Early Value Assessment (EVA).

In order to address this growing shortage of healthcare professionals and provide ever more accurate and rapid diagnoses for more precise clinical decision-making, AI solutions have emerged, particularly in medical imaging. This year, AZmed is proud to present two scientific papers at this year's congress concerning the detection of CHEST anomalies on standard radiographs.

AzTrauma, logiciel mDAAS entièrement certifié pour la détection des fractures par AzMed, utilise des algorithmes sophistiqués pour analyser et détecter les fractures osseuses, les luxations et les effusions articulaires sur des images médicales. Grâce à des technologies avancées d'apprentissage profond et de vision par ordinateur, AzTrauma améliore considérablement la productivité et la précision du diagnostic des fractures pour les radiologues.
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Rayvolve a été reconnue par le National Institute for Health and Care Excellence (NICE) comme une technologie d'IA clé pour aider les professionnels de santé à diagnostiquer les fractures osseuses par radiographie dans l'ensemble du NHS. La solution d'IA englobe quatre secteurs verticaux : AZTrauma, AZChest, AZMeasure et AZBoneage. Parmi celles-ci, AzTrauma se concentre spécifiquement sur la détection des fractures, des luxations et des effusions articulaires. Validée cliniquement, la solution a démontré sa capacité à relever l'un des plus grands défis de l'imagerie médicale, à savoir garantir un diagnostic rapide et précis des fractures, en particulier lors de charges de travail limitées dans des environnements cliniques très fréquentés.

AzMed, une entreprise leader dans le domaine de l'IA pour l'imagerie médicale, s'est associée à Healthinc, un distributeur clé de technologies de radiologie en Australie et en Nouvelle-Zélande. Cette collaboration vise à faire progresser l'adoption de solutions de radiologie pilotées par l'IA dans toute la région.

La start-up européenne AzMed, spécialisée dans les technologies médicales, a reçu l'autorisation 510 (k) de la FDA américaine pour sa solution Rayvolve qui détecte les fractures sur les radiographies pédiatriques. L'autorisation intervient deux ans après avoir reçu l'autorisation de la FDA pour la détection des fractures chez les adultes. L'autorisation a été étayée par une étude indépendante menée avec SimonMed Imaging, l'un des plus grands prestataires d'imagerie ambulatoire aux États-Unis.

À l'AZ Sint-Blasius de Termonde, ils déballent un outil d'IA pour les fractures osseuses. Les radiologues peuvent désormais voir ce que l'intelligence artificielle pense de chaque scan. Cela leur permet de détecter les fractures beaucoup plus rapidement. Après une période d'essai d'un an, il apparaît que le taux d'erreur est très faible et que le système ne fait pas plus d'erreurs que les humains. Il a déjà été testé sur environ 250 patients par semaine. L'hôpital continuera à utiliser l'outil d'IA.
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Les médecins urgentistes et les radiologues de l'AZ Sint-Blasius utilisent depuis le début de cette année une application d'intelligence artificielle (IA) qui leur permet d'établir des diagnostics plus rapides à partir d'images RX.
L'application d'IA est un produit d'AzMed, le leader européen des applications d'IA pour l'imagerie médicale. L'application a été conçue pour détecter rapidement et avec précision les fractures, les luxations et les gonflements des articulations sur des images radiographiques. L'instrument est certifié CE en tant que dispositif médical en Europe et approuvé par la Food & Drugs Administration aux États-Unis.

Nous avons aidé des milliers d'équipes à documenter leurs connaissances et à créer de superbes documents publics pour leurs utilisateurs. Notre objectif a toujours été d'être votre plateforme de référence pour créer et collaborer sur une documentation exceptionnelle. Aujourd'hui, nous allons encore plus loin, en vous proposant des moyens de vous aider à regrouper toutes vos connaissances techniques en un seul endroit.
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Depuis cette année, les radiologues et les médecins urgentistes de Maria Middelares utilisent une application d'IA innovante pour diagnostiquer plus rapidement les patients présentant des fractures, des luxations et des gonflements articulaires.
L'outil Rayvolve Trauma d'AzMed, leader européen des solutions d'IA radiologique, est un outil d'IA diagnostique spécialement conçu pour identifier différents types d'anomalies en radiographie standard. L'outil est approuvé par la FDA* et certifié CE* en tant qu'outil d'IA médicale.

Ce mardi 20 février, Julien Vidal, président d'AZmed, s'est penché sur la présentation de son entreprise, ainsi que sur leur levée de fonds de 15 millions d'euros pour façonner l'avenir de l'imagerie médicale grâce à l'IA, dans l'émission Tech & Co, la quotidienne, présentée par François Sorel. Tech & Co est à voir ou écouter du lundi au jeudi sur BFM Business.

Selon une étude présentée le 28 novembre à la RSNA, un algorithme d'IA disponible dans le commerce qui peut donner la priorité aux examens radiologiques lorsqu'il détecte des fractures permet de « réduire considérablement » les délais de traitement des rapports.
Sean Raj, MD, a parlé d'une étude pilote menée par le groupe de radiologie ambulatoire SimonMed Imaging qui a évalué par AzMed sur le délai d'exécution (TAT) pour la détection des fractures. Sur la base de l'étude pilote, le groupe prévoit de mettre pleinement en œuvre le logiciel d'ici la fin de l'année, a noté Raj.

Julien Vidal, 28 ans, Alexandre Attia, 28 ans, et Elie Zerbib-Attal, 28 ans, les cofondateurs d'AzMed dont la mission est de « renforcer les médecins grâce à la puissance de l'IA », sont désormais nominés pour faire partie de la cohorte 2022 de Forbes 30 Under 30

Aujourd'hui, il est universellement admis que les algorithmes de Deep Learning sont capables d'atteindre d'excellentes performances dans un environnement connu

L'inférence après un entraînement conditionnel implique une procédure spécifique que je vais vous permettre, âmes curieuses, de découvrir par vous-même grâce à cette étude. [15] Voilà, une solution d'intelligence artificielle pour la classification des causes de pneumonie. Le personnel médical équipé d'une solution d'intelligence artificielle en tant que telle serait en mesure de poser un diagnostic rapide et fiable, deux R essentiels pour pallier le manque de personnel médical.

Aujourd'hui, il est universellement admis que les algorithmes de Deep Learning sont capables d'atteindre d'excellentes performances dans un environnement connu.

Les innovations technologiques ne sont perturbatrices que lorsque nous ne sommes pas bien préparés. Afin de prendre en compte ces innovations sans bouleverser les habitudes des médecins, les mesures prises en termes de protection des données sont donc des prérequis essentiels, avant d'envisager toute collaboration avec des établissements de santé

Évaluer les performances autonomes d'un outil de détection des fractures basé sur l'apprentissage profond (DL) sur les radiographies des extrémités et évaluer les performances des radiologues et des médecins urgentistes en matière d'identification des fractures des extrémités avec et sans l'aide DL.

AzMed a reçu l'autorisation de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis pour son outil de diagnostic basé sur l'IA appelé « Rayvolve », capable de détecter les fractures sur des radiographies standard. La solution permet aux médecins de gagner du temps et d'améliorer la précision du diagnostic.
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Évaluation des performances d'un algorithme d'intelligence artificielle (IA) dans la détection de pathologies thoraciques sur des radiographies thoraciques

AzMed a reçu l'autorisation de la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis pour son outil de diagnostic basé sur l'IA appelé « Rayvolve », capable de détecter les fractures sur des radiographies standard. La solution permet aux médecins de gagner du temps et d'améliorer la précision du diagnostic.

Des progrès ont été réalisés dans l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de l'imagerie diagnostique, notamment dans la détection des fractures sur les radiographies classiques. Les études portant sur la détection des fractures dans la population pédiatrique sont peu nombreuses. Les variations anatomiques et l'évolution en fonction de l'âge de l'enfant nécessitent des études spécifiques sur cette population. L'absence de diagnostic précoce des fractures chez les enfants peut avoir de graves conséquences sur la croissance.
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