ChestView CE0476

Votre compagnon d'IA pour la détection de lésions pulmonaires

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1 .44

Milliards

de radiographies thoraciques par an dans le monde

16 %

Performance des radiologues

pour détecter des anomalies subtiles sans informations cliniques

40 %

des nodules pulmonaires

> 2 cm ne sont pas détectés sur les radiographies du thorax

Validation clinique

Les radiologues ont besoin des solutions fiables dont le bénéfice a été prouvé

marquage CE Classe IIA

Accompagnement des utilisateurs d'imagerie

ChestView fournit aux radiologues et aux urgentistes une 2e lecture instantanée et automatique des radiographies traumatiques, de manière entièrement intégrée au flux de lecture habituel. Il a pour but d'augmenter considérablement la sensibilité à la détection d'anomalies subtiles. L'un des avantages immédiats serait de détecter beaucoup plus tôt les signes potentiels de cancer.

Augmenter la sensibilité pour détecter les résultats critiques

Marie-Pierre Revel, PU-PH à l’hôpital Cochin - Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP), spécialisée en imagerie thoracique et membre de la Société d'imagerie thoracique

Le radiographie thoracique est l’examen de première intention pour de multiples indications, cependant, sa lecture est particulièrement difficile. L’IA a la capacité de détecter des anomalies subtiles qui nécessitent une prise en charge urgente ou qui peuvent avoir un impact important sur le pronostic du patient, y compris des signes potentiels de cancer.

Marie-Pierre Revel, Chef du service de Radiologie, Hôpital Cochin AP-HP, Paris, France

Ils nous font confiance

Votre flux de travail appuyé par l'IA

ChestView est un dispositif médical de classe IIA développé par GLEAMER et dont l'évaluation de la conformité a été effectuée par l'organisme notifié KIWA CERMET 0476. Il est destiné à fournir des données préliminaires pour le diagnostic de la radiographie standard. Veuillez lire attentivement le mode d'emploi.

Des résultats instantanés pour une interprétation plus fiable et plus précise

Utilisez ChestView comme deuxième lecteur afin d'éviter de manquer des lésions subtiles. ChestView détecte le pneumothorax, l'épanchement pleural, le syndrome alvéolaire, le nodule pulmonaire et la masse mediastinale.

Une liste de travail intelligente pour le triage et la priorisation

Utilisez ChestView pour trier et prioriser les interprétations. BoneView supporte l'intégration avec le RIS grâce à la fonctionnalité HL7.

Une intégration transparente dans votre flux de lecture

ChestView s'intègre parfaitement aux infrastructures SI et communique avec le PACS pour traiter les examens appropriés et afficher les résultats dans l'environnement habituel de l'utilisateur.


Publications associées

  • Bennani et. al,
  • ECR 2022

Evaluation of radiologists’ performance compared to a deep learning algorithm for the detection of thoracic abnormalities on chest X-ray

Cas cliniques

Naviguez parmi des exemples concrets.

Détecter un pneumothorax subtil

Indication
Homme de 81 ans avec une suspicion de cancer du poumon. Une radiographie du thorax est prescrite 6 heures après la biopsie pulmonaire avant que le patient puisse sortir.

Résultats avec ChestView
Pneumothorax subtil causé par la biopsie détecté par ChestView au-dessus de deux nodules, l’un étant plus discret et caché par une côte. Confirmé au scanner.

Détection des signes de Pneumopathie

Indication
Homme de 56 ans avec fièvre et toux depuis une semaine, fumeur actif, suspicion de pneumonie.

Résultats avec ChestView
ChestView détecte un syndrome alvéolaire. Le radiologue a demandé le CT pour différencier entre un modèle alvéolaire et une masse. Le CT confirme le motif alvéolaire. Après un traitement antibiotique, le CT de suivi était normal, ce qui montre que ChestView a correctement classé l’anomalie.

Détecter les Nodules plus tôt

Indication
Homme de 63 ans, radiographie pulmonaire en 2017 pour une toux chronique rapportée comme normale. Retour en 2019.

Résultats avec ChestView
ChestView a détecté plusieurs lésions en 2019, mais pouvait déjà voir un nodule pulmonaire en 2017. En 2019, le patient a été diagnostiqué avec un cancer du poumon métastatique (qui n’est plus opérable). Deux ans plus tôt, le patient aurait pu avoir un meilleur pronostic.

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