ProFound AI®

Solutions d’intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein

Mammographie 2D, Tomosynthèse, évaluation de la Densité et du Risque

Marquage CE

ProFound AI® pour la mammographie en 2D et la tomosynthèse (DBT)

Une technologie précise, puissante et éprouvée

Solutions d’intelligence artificielle de hautes performances, ProFound AI® pour la mammographie 2D et la tomosynthèse (DBT) aident les radiologues à améliorer la détection du cancer du sein.

S’appuyant sur plusieurs millions d’images cliniques validées par biopsies, ProFound AI analyse de manière rapide et précise chaque image de mammographie 2D ou coupe de tomosynthèse, détecte et évalue les masses et calcifications, même sur les seins denses.

Les solutions s’intègrent parfaitement au parcours diagnostique et offre une grande compatibilité avec les leaders du marché (mammographes, PACS, stations de lectures).

BrochureDemander une démonstrationExemples casPress ReleaseWhite Paper

NOUVEAU ! ProFound AI 3ème génération :

La toute nouvelle version de ProFound AI, offre des perfomances encore plus élévées, en sensibilité et spécificité, avec une forte diminution du nombre de faux positifs1,2

Up to 10% improvement in specificity performanceJusqu’à 10% de gain de spécificitéUp to 1% improvement in sensitivityJusqu’à 4% de gain de sensibilitéUp to 40% faster processing Traitement 40% plus rapide

Bénéfices Patients

  • Aide à la détection précoce du cancer du sein permettant une prise en charge plus efficace
  • Moins de faux positifs / moins de rappels inutiles
  • Offre une détection plus précise
  • Permet une meilleure tranquillité d’esprit

Bénéfices Radiologues

  • Améliore la détection du cancer du sein
  • Optimise le flux de travail
  • Améliore la confiance diagnostique au quotidien
  • S’intègre à des environnements multi-fournisseurs

ProFound AI pour la tomosynthèse améliore les performances cliniques.3

+8%
de sensibilité
-7%
de rappels
-52.7%de temps de lecture

ProFound AI pour la mammographie 2D est cliniquement prouvé pour :

• Offrir une sensibilité supérieure, jusqu’à 91.5 %4

• Détecter avec précision 48% des cancers d’intervalle, selon une étude rétrospective.5

Evaluation des cas et des lésions par ProFound AI

L’algorithme attribue un score à chaque cas. Compris entre 0% et 100%, il correspond à la certitude de l’algorithme que le cas dans sa totalité est malin.

Le score du cas permet :

  • D’évaluer la priorité des examens dans les listes de travail
  • De confirmer rapidement l’absence de cancer pour les cas normaux
  • D’avoir plus de temps pour approfondir l’analyse des cas complexes
  • De réduire la charge de travail associée à la lecture

L’algorithme attribue  un score à chaque lésion suspecte identifiée. Compris entre 0 % et 100 %, il représente la confiance de l’algorithme que la lésion est maline.

Scores de lésion, exemples de masses et de calcifications

Score-lésion de 85 %Score-lésion de 48 %

Exemples de scores de lésion pour la détection de masses et de calcifications

Score-lésion de 97 %Score-lésion de 43 %

Le score de lésion permet :

  • D’aider au diagnostic de la lésion
  • De déterminer si une lésion suspecte a besoin d’une évaluation plus approfondie
  • D’améliorer les performances diagnostiques
  • D’optimiser le flux de travail

Exemples de cas cliniques

Cas présentés par le Dr Toubiana aux JFR 2021.

Les solutions d’iCAD pour la détection précoce du cancer du sein comprennent également :

Nouveau ! ProFound AI® Risk

ProFound AI® Risk Risk est le premier et le seul outil d’aide à la décision clinique à fournir une estimation précise du risque de cancer du sein vraiment personnalisée pour chaque femme.

  • Outil unique basé uniquement sur les caractéristiques mammographiques et l’âge
  • Donne une estimation du risque sur un, deux ou trois ans
  • Une performance supérieure par rapport aux autres modèles de risque6

Brochure

Le Pr Per Hall explique comment ProFound AI Risk peut améliorer les programmes de dépistage pour une détection précoce le cancer du sein (video en anglais)

PowerLook® Density Assessment

Mesure automatique de la densité mammaire

Cette solution permet d’évaluer et de classer la densité mammaire des patientes avec une méthode fiable et reproductible dont le résultat est associé à la classification BI-RADS.

Brochure

Plateforme PowerLook®

Les solutions ProFound AI fonctionnent sur la plateforme PowerLook® utilisant les processeurs graphiques de pointe (GPU) NVIDIA®. PowerLook est une plateforme DICOM flexible et fiable qui s’intègre facilement aux modalités d’imagerie, stations de lecture, PACS et systèmes de stockage d’images. En s’appuyant sur ces technologies avancées de GPU, l’algorithme peut traiter rapidement les cas de tomosynthèse et de mammographie à 4 vues, et afficher les résultats rapidement.

Contactez-nous pour découvrir comment ProFound AI peut vous aider

dans votre pratique clinique au quotidien

Références :

  1. Données internes iCAD®. La performance autonome varie selon le fournisseur. Approuvé par la FDA et marqué CE.
  2. Par rapport aux versions précédentes du logiciel, l’algorithme ProFound AI 3.0 offre jusqu’à 10 % d’amélioration des performances de spécificité, jusqu’à 1 % d’amélioration de la sensibilité avec ProFound AI pour la tomosynthèse et jusqu’à 4% avec ProFound AI pour la mammographie 2D, et un traitement 40% plus rapide sur la nouvelle plateforme.
  3. Conant, E et al. (2019). Improving Accuracy and Efficiency with Concurrent Use of Artificial Intelligence for Digital Breast Tomosynthesis. Radiology: Artificial Intelligence. 1 (4). Accessed via https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.2019180096
  4. The value of 2D-AI-based CAD for second or third reading tested on 17,910 screening mammograms [RPS 702-4] by Sylvia H. HeyWang-Köbrunner MD, head of Referenzzentrum Mammographie München. https://event.crowdcompass.com/ecr2020/activity/78pY0IUG4N
  5. Graewingholt A, Rossi PG. (2021). Retrospective analysis of the effect on interval cancer rate of adding an artificial intelligence algorithm to the reading process for two-dimensional full-field digital mammography. J Med Screen. 0(0) 1-3. Accessed via https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0969141320988049
  6. Eriksson M, Czene K, Strand F, et al. Identification of Women at High Risk of Breast Cancer Who Need Supplemental Screening. [published online ahead of print September 8, 2020]. Radiology. Accessed via https://doi.org/10.1148/radiol.2020201620

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