Izotropic annonce une percée technologique majeure avec l’intégration de son algorithme d’intelligence artificielle (IA) propriétaire dans son système d’imagerie mammographique par tomographie (CT) IzoView, positionnant ainsi la plateforme au-devant des normes mondiales en matière de qualité d’image et de sécurité radiologique. Développé en collaboration avec l’École de médecine de l’Université Johns Hopkins, cet algorithme de reconstruction par apprentissage profond repense la manière dont les images CT sont traitées, en réduisant efficacement le bruit sans augmenter la dose de rayonnement — un défi persistant dans l’imagerie médicale. Le bruit d’image, caractérisé par une texture granuleuse, est une limitation inhérente aux scanners CT, particulièrement sensible lorsqu’on cherche à minimiser l’exposition aux rayons X. Les méthodes existantes, comme la reconstruction itérative basée sur un modèle (MBIR) ou la reconstruction par apprentissage profond (DMLR), présentent des limites majeures : la MBIR, bien qu’efficace, est extrêmement lente et exigeant en ressources informatiques, tandis que la DMLR nécessite souvent des paires d’images à haute et basse dose pour s’entraîner, ce qui augmente le risque pour les patients. De plus, ces approches peinent à préserver les détails fins dans les images de sein, cruciaux pour un diagnostic précis. En revanche, l’algorithme d’Izotropic repose sur une méthode d’apprentissage auto-supervisée qui agit directement sur les données brutes recueillies avant la reconstruction. Cette approche innovante permet une suppression du bruit de manière significative, tout en conservant les textures naturelles des tissus mammaires, sans compromettre la rapidité du traitement. Elle fonctionne à faible dose de rayonnement, s’intègre parfaitement aux flux cliniques quotidiens — notamment dans les programmes de dépistage du cancer du sein — et évite les problèmes de sur-lissage des images. L’algorithme est formé sur un ensemble de données exclusives de 15 ans d’imagerie CT du sein, un ensemble technique et cliniquement complexe. Protégé comme secret industriel, ce savoir-faire représente un avantage concurrentiel durable, difficile à reproduire pour les acteurs existants. À l’ère où les modèles d’IA généralistes deviennent commoditisés, les algorithmes spécialisés comme celui d’Izotropic deviennent des atouts stratégiques. Cette avancée ouvre la voie à une nouvelle génération d’imagerie intelligente, où les images de haute qualité, obtenues en toute sécurité, serviront de base à des systèmes d’aide au diagnostic assistés par IA. En intégrant ces données optimisées, les futurs outils d’IA pourront mieux détecter les anomalies subtiles, améliorant ainsi la précision du diagnostic. Izotropic se positionne ainsi comme un acteur clé dans la transformation de l’imagerie mammaire, en vue de définir de nouvelles normes mondiales pour la qualité, la sécurité et l’efficacité des examens de dépistage. Enfin, bien que l’appareil IzoView ne soit pas encore approuvé ou homologué pour la vente, cette percée technologique renforce la crédibilité de la société et ses perspectives de croissance dans un marché en pleine mutation. Avec un leadership technologique solide et une vision claire de l’avenir de l’imagerie médicale, Izotropic est bien placée pour influencer l’évolution de la détection précoce du cancer du sein.