Assistance au diagnostic par computer vision certifiable

1. Contexte opérationnel

  • Secteur : Santé / Imagerie médicale
  • Type d’acteur : Centre hospitalier universitaire européen
  • Contraintes clés :
    • RGPD et données de santé (HDS)
    • Traçabilité des décisions
    • Maintien du rôle décisionnel du praticien

Le service de radiologie traitait plusieurs milliers d’examens par mois avec une hétérogénéité forte des équipements et des formats d’images.

2. Problématique métier

  • Saturation des équipes face à l’augmentation du volume d’imagerie
  • Variabilité inter-opérateurs dans l’analyse
  • Difficulté à prioriser les examens critiques

3. Solution Euriya

Architecture déployée :

  • Traitement on-premise (serveurs hospitaliers)
  • Pipeline IA Euriya interfacé avec le PACS existant
  • Modèles de vision spécialisés par modalité (IRM, scanner)

Fonctionnalités clés :

  • Pré-analyse automatique des images
  • Détection d’anomalies potentielles avec score de confiance
  • Journalisation complète pour audit clinique

4. Gouvernance des données

  • Aucune donnée transférée hors du SI hospitalier
  • Chiffrement des flux internes
  • Journal d’accès et d’inférences conservé selon les durées réglementaires

5. Résultats mesurés

  • -30 % sur le temps moyen d’analyse par examen
  • Amélioration de la détection précoce sur pathologies ciblées
  • Acceptation élevée par les praticiens (outil d’aide, non décisionnel)

6. Facteurs clés de succès

  • Co-conception avec les équipes médicales
  • Transparence des résultats IA
  • Déploiement progressif et contrôlé
Assistance au diagnostic par computer vision certifiable

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