Philips và Ibex Medical Analytics hợp tác đẩy nhanh ứng dụng kỹ thuật số trong giải phẫu bệnh với sự hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI)

• Philips và Ibex Medical Analytics hợp tác để thương mại hóa toàn cầu các giải pháp giải phẫu bệnh kỹ thuật số với sự hỗ trợ của AI và đã được chứng thực lâm sàng, cho phép thương mại hóa trên toàn cầu.

• Sự kết hợp giữa các giải pháp giải phẫu bệnh kỹ thuật số của Philips và nền tảng Galen được hỗ trợ bởi AI của Ibex đã cải thiện 27% hiệu quả báo cáo, tăng 37% năng suất, đồng thời cải thiện tính nhất quán và độ chính xác nhằm nâng cao sự tự tin trong chẩn đoán

• Sự hợp tác thúc đẩy cam kết của Philips hơn nữa đối với chẩn đoán tích hợp, tạo lộ trình rõ ràng để chẩn đoán chính xác

Joseph Mossel, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập của Ibex Medical Analytics cho biết: “Giải phẫu bệnh đang thay đổi ngày càng nhanh và AI là một trong những động lực chính, hỗ trợ chẩn đoán ung thư nhanh chóng và chính xác hơn”. “Bằng cách hợp tác với Philips, công ty hàng đầu trong việc triển khai giải phẫu bệnh kỹ thuật số, chúng tôi có thể cung cấp các giải pháp tổng thể, cho phép các bác sĩ giải phẫu bệnh triển khai quy trình làm việc tích hợp, được hỗ trợ bởi AI trên một phân khúc rộng hơn trong lộ trình chẩn đoán, cải thiện chất lượng chăm sóc bệnh nhân và củng cố sức mạnh của doanh nghiệp trong quá trình số hóa.”

Nền tảng Galen của Ibex bổ sung khả năng phát hiện ung thư với sự hỗ trợ của AI, ưu tiên trường hợp, phân loại và các thông tin chi tiết giúp nâng cao hiệu suất. Người dùng đã báo cáo những cải thiện đáng kể về hiệu quả chẩn đoán, với việc giảm tới 27% thời gian chẩn đoán so với việc xem bằng kính hiển vi thông thường, giảm tổng thời gian cho ra kết quả từ 1 đến 2 ngày và tăng hiệu suất tới 37% [3]. Bên cạnh ung thư, nền tảng AI hỗ trợ các bác sĩ giải phẫu bệnh trong việc phân loại chính xác, cũng như phát hiện và chẩn đoán nhiều đặc điểm lâm sàng, chẳng hạn như kích thước khối u, xâm lấn tầng sinh môn, mã PIN mô tuyến lan tỏa (Prostatic Intraepithelial Neoplasia) và nhiều hơn thế nữa. Mức độ chính xác của Galen Prostate để phát hiện ung thư là mức cao nhất được báo cáo trong lĩnh vực này, với độ nhạy là 98,46%, độ đặc hiệu là 97,33% và AUC là 0,991 [4]. Khi được sử dụng như một 'lần đọc thứ hai tự động.”

Delphine Raoux, MD, nhà nghiên cứu giải phẫu bệnh, Trưởng bộ phận Công nghệ đổi mới tại Medipath, mạng lưới các phòng thí nghiệm giải phẫu bệnh tư nhân lớn nhất ở Pháp cho biết: “Chúng tôi đã và đang sử dụng Giải pháp giải phẫu bệnh IntelliSite của Philips cùng với nền tảng Galen ™ của Ibex như một phần trong quá trình thăm khám thường quy của chúng tôi kể từ năm 2020 và việc triển khai 'đọc lần hai' này đã giúp chúng tôi cải thiện chất lượng chẩn đoán của mình. Công trình mà chúng tôi đã trình bày gần đây cho thấy rằng nền tảng AI của Ibex có thể mang lại hiệu quả về hiệu suất đáng kể khi được sử dụng trong quá trình chẩn đoán chính và giúp chúng tôi giảm tổng thời gian cho ra kết quả. Đây là một bước tiến quan trọng khi chúng tôi tìm kiếm các công nghệ mới có thể giúp đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về các dịch vụ giải phẫu bệnh và có thể cho phép đọc sinh thiết từ xa liền mạch trong giai đoạn hạn chế tiếp xúc bởi COVID.”

Giải pháp giải phẫu bệnh kỹ thuật số của Philips là giải pháp chìa khóa trao tay toàn diện, giúp đẩy nhanh tốc độ và đơn giản hóa việc truy cập thông tin mô bệnh học trong quá trình chẩn đoán ung thư và hơn thế nữa, hỗ trợ số hóa mô học toàn diện trong các phòng thí nghiệm giải phẫu bệnh và mạng lưới phòng thí nghiệm, đồng thời giúp tăng hiệu quả quy trình làm việc. Giải pháp giải phẫu bệnh IntelliSite của Philips bao gồm một máy quét slide bệnh lý cực nhanh, một hệ thống quản lý hình ảnh và hiển thị[6], bao gồm các công cụ phần mềm tiên tiến để quản lý quét slide, lưu trữ hình ảnh, xem xét các ca và chia sẻ thông tin bệnh nhân. Bằng cách số hóa hoàn toàn mô bệnh học sau khi chuẩn bị mẫu, giải pháp tạo điều kiện thuận lợi cho việc hợp lý hóa quy trình làm việc giải phẫu bệnh và cho phép kết nối cần thiết giữa các nhóm và chuyên khoa khi đưa ra các quyết định chẩn đoán và điều trị bệnh lý ung thư phức tạp,

Thông qua các đổi mới đột phá và quan hệ đối tác, Philips tích hợp trí tuệ và tự động hóa vào danh mục Chẩn đoán chính xác của mình, bao gồm các hệ thống chẩn đoán thông minh, các giải pháp quy trình làm việc tích hợp giúp thay đổi việc vận hành của các phòng ban, ứng dụng CNTT tiên tiến mang lại sự tự tin trong chẩn đoán và các lộ trình chăm sóc, cho phép các chuyên gia y tế điều chỉnh phương pháp điều trị phù hợp với từng cá nhân người bệnh. Bằng cách phát triển và tích hợp các ứng dụng hỗ trợ AI này, công ty nhằm mục đích nâng cao khả năng biến dữ liệu thành thông tin chi tiết và  đưa ra lộ trình chăm sóc phù hợp theo quy trình phù hợp vào đúng thời điểm.

Thông báo hợp tác hôm nay với Ibex tiếp nối các thông báo hợp tác AI gần đây của Philips với Phân tích hình ảnh DiA cho các ứng dụng siêu âm được hỗ trợ bởi AI, và Nhà cung cấp phần mềm AI Lunit, tích hợp mô đun chẩn đoán vùng ngực vào thiết bị X-quang của Philips. Các giải pháp đối tác này bổ sung cho chính các giải pháp AI của Philips về chăm sóc sức khỏe cá nhân, chẩn đoán, điều trị chính xác, và giải pháp y tế kết nối.

[1] Galen Prostate được đánh dấu CE và phê duyệt ở các lãnh thổ khác. Galen Prostate không được FDA chấp thuận và chỉ dành cho Nghiên cứu Sử dụng (RUO) tại Hoa Kỳ.

[2] Khảo sát với 52 bác sĩ ở Châu Âu, 2018. Kết quả dành riêng cho cơ sở mà họ được lấy và có thể không phản ánh kết quả có thể đạt được ở các cơ sở khác.

[3] Raoux D và cộng sự, Giải pháp dựa trên AI mới để hỗ trợ chẩn đoán chính bệnh ung thư tuyến tiền liệt Tăng độ chính xác và hiệu quả của việc báo cáo trong quy trình lâm sànghttps://uscap.econference.io/public/fYVk0yI/main/sessions/9644/31166

[4] LANCET Digital Health, tháng 8 năm 2020, Pantanowitz và cộng sự, Một thuật toán trí tuệ nhân tạo để chẩn đoán ung thư tuyến tiền liệt trong toàn bộ hình ảnh slide của sinh thiết kim lõi: một nghiên cứu triển khai và xác nhận lâm sàng bị mù https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(20)30159-X/fulltext

[5] Laifenfeld D và cộng sự, Hiệu suất của hệ thống chẩn đoán ung thư dựa trên AI trong mạng lưới các viện bệnh học lớn nhất của Pháp https://ibex-ai.com/wp-content/uploads/2019/09/poster-v6-web.pdf

[6] Màn hình là một phần của thiết bị y tế ở Hoa Kỳ.

Thông tin về Ibex Medical Analytics