Laife Reply et IEO lancent une solution d'intelligence artificielle pour améliorer le dépistage du cancer du sein

Turin, en Italie — Laife Reply, une entreprise du groupe Reply spécialisée dans les solutions d'intelligence artificielle et de big data pour la santé, collabore avec l'IEO (Institut européen du cancer) pour développer un projet innovant qui utilise un réseau d'agents intelligents basés sur l'IA afin d'aider les radiologues lors des examens de mammographie. Ce projet répond à un besoin d'optimiser les processus cliniques liés au dépistage du cancer du sein, une activité essentielle pour un diagnostic précoce, mais encore très manuelle. Dans un contexte de progrès technologiques constants, l'IEO a choisi de renforcer sa collaboration avec Laife Reply, en participant au développement de X-RAIS, la plateforme d'IA de Laife Reply qui soutient les examens de mammographie. Grâce aux réseaux de neurones et aux techniques de radiomique, X-RAIS intègre un système multi-agents capable d'analyser en temps réel les images de mammographie, d'identifier avec précision les lésions ou les zones suspectes, et de les classer comme bénignes ou malignes. Ce système s'intègre pleinement au processus clinique et offre un soutien aux radiologues à chaque étape, permettant d'améliorer l'efficacité des ressources et de réduire le temps nécessaire aux examens. Un agent aide à la génération des rapports en utilisant les résultats de l'analyse automatique des images, et, si nécessaire, enrichit le contexte avec l'historique médical du patient. Un autre agent priorise les cas en attribuant des scores, ce qui facilite l'identification des cas les plus urgents. Le système repose sur une approche « human-in-the-loop », en plaçant le radiologue au cœur du processus, assurant ainsi un haut niveau de sécurité et de précision clinique. Il s'intègre facilement dans les systèmes existants grâce à l'utilisation d'API conformes aux normes FHIR. Ce projet illustre concrètement les avantages apportés par l'intelligence artificielle basée sur des agents, en améliorant l'efficacité du dépistage, en réduisant les délais de rappel pour les cas critiques, et en soutenant mieux la gestion des patients complexes.