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Intelligence Artificielle appliquée à la détection des cancers

Les cancers du Pancréas

sont associés à un mauvais pronostic en raison de l'incidence élevée des récidives locorégionales et des métastases.
Le pronostic global du cancer du pancréas ne s'est pas amélioré au cours des 20 dernières années.

Les patients ayant un cancer du Pancréas
ont un taux de survie relative à 5 ans de
12.8%1

Le cancer du pancréas est l'un des rares cancers dont l'incidence continue d'augmenter, avec 66 440 nouveaux cas aux États-Unis en 2024.2 On estime que d'ici 2030, il sera la deuxième cause de décès par cancer.3 Le pronostic global associé au cancer du pancréas ne s'est pas amélioré au cours des 20 dernières années.4 Comme les premiers stades de la maladie sont asymptomatiques, la plupart des patients reçoivent un diagnostic lorsque la maladie est déjà à un stade avancé.

Statistiques de l'Institut National du Cancer
Les patients ayant un cancer des Poumons
ont un taux de survie relative à 5 ans de
26.7%5

Le cancer du poumon est la première cause de mortalité par cancer dans le monde.2 Il est souvent diagnostiquée à un stade avancé, lorsque les possibilités de traitement sont limitées.6 Les types les plus courants de cancer du poumon sont le carcinome non à petites cellules (CNPC) et le carcinome à petites cellules (CPPC). Le CPNPC est plus fréquent et se développe lentement, tandis que le CPPC est moins fréquent mais se développe souvent rapidement.7

Statistiques de l'Institut National du Cancer
Pourcentage d'hommes diagnostiqués avec
un cancer de la Prostate durant leur vie
12.5%8

Au total, 1 414 259 nouveaux cas de cancer de la prostate ont été diagnostiqués et 375 304 décès liés à cette maladie ont été signalés en 2020 dans le monde.9 Le cancer de la prostate est le deuxième cancer le plus fréquemment diagnostiqué et reste la cinquième cause de décès par cancer chez les hommes dans le monde.9 Au cours des deux dernières décennies, les taux d'incidence standardisés selon l'âge ont augmenté dans 65 pays.10

Statistiques de l'Institut National du Cancer

Révolutionner les soins de santé avec l'AI

SKOVEN est une startup disruptive dans le domaine des technologies médicales, spécialisée dans les domaines de L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE (IA) entièrement consacrée au domaine de l'aide au diagnostic ainsi qu'à la détection précoce des tumeurs et autres pathologies afin d'améliorer de manière significative les taux de survie des patients. Nous avons développé des modèles d'IA (classification, régression, segmentation) et des algorithmes d'apprentissage automatique de pointe pour relever des défis cruciaux dans un large éventail de maladies, notamment : différents types de cancer, la maladie d'Alzheimer et le diabète.

Notre objectif est de fournir aux professionnels de santé des outils permettant d'être plus performants dans la détection et la prédiction des maladies.

Notre Vision

Révolutionner le domaine de la santé grâce à la puissance de l'IA, en créant un avenir où les maladies sont détectées à un stade précoce, traitées efficacement et finalement évitées.

En quoi SKOVEN bouleverse le domaine ?

Icon Détection de multiples cancers :

Grâce à notre expertise en intelligence artificielle, nous pouvons analyser des millions de données cliniques, d'images IRM ou d'échantillons histopathologiques pour détecter différents types de cancer (poumon, colon, pancréas, peau, etc.) à des stades précoces, ce qui augmente considérablement les chances de survie des patients.

Icon Identification des risques de cancer du pancréas :

Les IA développées par Skoven détectent les personnes à risque avant même l'apparition des symptômes en analysant les biomarqueurs présents dans l'urine. Cela permet une intervention précoce, augmentant considérablement le pronostic vital des malades.

Icon Identification des prédiabetiques :

Skoven dispose d'une famille d'algorithmes permettant de détecter et de classer les individus présentant un risque de développer un diabète grâce à l'analyse de biomarqueurs critiques. Cela permet une intervention précoce, réduisant ainsi les complications à long terme.

Icon Suivi de l'évolution de la maladie d'Alzheimer :

Notre IA est capable de détecter les premiers signes de la maladie d'Alzheimer et de suivre son évolution, fournissant ainsi aux médecins des informations précieuses pour adapter les traitements et ralentir la progression.

Notre expertise AI s'articule autour de :

  • AI/ML Icon

    Une expertise de pointe en matière d'IA/ML :

    Une équipe de passionnés de classe mondiale spécialisée dans l'intelligence artificielle
  • AI/ML Icon

    Une solide fondation en science des données :

    Nous nous appuyons sur des ensembles de données massives et des analyses avancées pour développer des modèles d'IA extrêmement précis et fiables.
  • AI/ML Icon

    Concentration sur l'impact clinique :

    Nous collaborons étroitement avec les cliniciens et les chercheurs pour améliorer nos solutions.
  • AI/ML Icon

    Une approche éthique de l'IA :

    Nous donnons la priorité à la confidentialité des données, à la sécurité et au développement responsable de l'IA dans toutes nos activités.
Expertise

Applications de nos différents modèles d'IA dans la détection du cancer

Nous avons développé une « forêt » de différents modèles d'intelligence artificielle entraînés pour répondre à plusieurs domaines de l'oncologie.

Brain
Cancer du Cerveau : Un premier modèle d'intelligence artificielle permet d'analyser les images IRM et d'identifier les tumeurs avec la plus grande précision.
Skin
Cancer de la Peau : Un deuxième outil basé sur l'IA analyse des photos de lésions cutanées pour classer les tumeurs malignes.
Lung
Cancer du Poumon : Une troisième famille d'algorithmes de Deep Learning traite les échantillons histologiques pour détecter et classer les tumeurs.
Colon
Cancer Colorectal : Un autre modèle d'algorithme de Réseaux de Neurones Convolutifs a été entraîné pour détecter le cancer colorectal.
Cervical
Cancer de l'Uterus : Une quatrième famille de modèles de Deep Learning est spécialisée dans l'analyse des colorations hystologiques H&E pour détecter les signes précoces du cancer du col de l'utérus.
Prostate
Cancer de la Prostate : Nous disposons d'un modèle d'apprentissage automatique formé pour classer les variables qualitatives des patients afin de diagnostiquer la malignité des tumeurs de la prostate.
Prostate
Cancer de la Prostate : Une famille spécifique de modèles de Deep Learning est responsable de la détection et de la classification des signes précoces du cancer de la prostate sur les images hystopathologiques.
Pancreas
Cancer du Pancréas : Une famille dédiée d'algorithmes d'apprentissage automatique est consacrée à la détection des signes précoces d'adénocarcinome pancréatique dans les biomarqueurs urinaires.
Breast
Cancer du Sein : Une dernière famille d'algorithmes d'apprentissage automatique est chargée de détecter les tumeurs bénignes ou malignes dans les tissus hystologiques H&E.

Révolutionner la détection d'autres maladies

Nous avons appliqué notre expertise dans plusieurs domaines de l'intelligence artificielle
comme détecter et surveiller d'autres maladies telles que la maladie d'Alzheimer

Maladie d'Alzheimer

MRI image
Segmentation des images IRM : Notre IA générative permet d'améliorer les images IRM par suppression du crâne. Ce processus est utilisé en imagerie médicale pour retirer le crâne et d'autres tissus non cérébraux des images IRM. Cette technique améliore la précision du second modèle et facilite l'étude des changements structurels ou des anomalies, tels que les tumeurs, les lésions ou les maladies neurodégénératives.
Maladie d'Alzheimer : Après la phase de suppression de la boîte crânienne, notre deuxième modèle basé sur un reseau convolutif entre en action pour classer les images IRM du cerveau en vue d'une détection précoce de la progression de la maladie d'Alzheimer.

Unique en son genre


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Rencontrez les visionnaires à l'origine de notre succès

les principaux avantages :

SKOVEN

Une précision exceptionnelle :

Des taux de précision de diagnostic supérieurs, allant de 92 à 100 %, surpassant les outils traditionnels.

Des coûts de santé réduits :

La détection précoce permet des traitements moins invasifs et bien moins coûteux.

Amélioration du diagnostic :

Optimiser le temps du praticien au profit du patient.
Expertise

Perspectives d'avenir

L'intégration de l'IA dans le diagnostic du cancer progresse rapidement, sous l'impulsion de percées technologiques. Nous sommes à la pointe dans ce domaine grâce à nos multiples modèles, qui sont capables de découvrir ce qui est trop souvent imperceptible pour l'homme. A cela, s'ajoutent la pénurie de praticiens et l'augmentation significative du vieillissement de la population dans les pays de l'OCDE, nous pensons que le besoin de solutions d'IA ne fera que croître dans l'avenir.

Notre gamme d'outils d'Intelligence Artificielle permettent de suivre l'évolution d'une pathologie comme le cancer au fil du temps. En analysant des scanners séquentiels, des tests sanguins ou d'autres données, ces outils peuvent détecter des changements subtils dans la taille, la forme ou la composition de la tumeur. En cela ils aident les cliniciens à déterminer si un traitement fonctionne ou si des ajustements sont nécessaires, ce qui permet des interventions plus adaptatives et plus opportunes.


Illustration of AI in cancer diagnostics