Altis Labs, Inc.

Objet publié

L’utilisation de biomarqueurs d’imagerie pronostiques automatisés dans la pratique clinique peut améliorer la (re)stadification et l’évaluation de la réponse, car elle pourrait informer une sélection de traitement et un suivi des patients plus personnalisés, ce qui pourrait à son tour conduire à de meilleurs résultats pour les patients. L’objectif de ce projet est de développer des biomarqueurs d’imagerie automatisés, basés sur l’apprentissage profond, qui prédisent les résultats des patientes atteintes d’un cancer du sein avec des tumeurs solides sur la base de diverses modalités d’imagerie médicale. En permettant à un réseau neuronal artificiel d’« apprendre » quelles caractéristiques visuelles dans des milliers d’études d’imagerie sont associées aux résultats futurs réels des patients respectifs, l’algorithme d’apprentissage profond résultant sera en mesure de prédire la survie pour l’étude d’imagerie d’un nouveau patient.