Comment un algorithme d'apprentissage profond peut-il améliorer la détection des fractures sur les rayons X aux urgences ?

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.

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).

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.