SANKOF AI

YULCOM développe SANKOF AI, un Système d’intelligence artificielle d’aide au diagnostic par analyse multivariée de données d’équipements IoT médicale

Le problème que SANKOF AI va résoudre

Dans le domaine médical, l’imagerie médicale (IM) est très utilisée pour le diagnostic et le suivi de nombreuses maladies (nombreux types de cancers, de certaines maladies gastro-intestinales, etc.), les suivis de grossesse, etc. Toutefois, les équipements d’IM sont onéreux et l’expertise d’analyse clinique de ces images est assez rare. Ceci a un impact sur tout le système de santé en termes de durée, de coût et d’efficacité de prise en charge. Le problème est général mais plus marqué dans les zones vulnérables, les zones éloignées, les pays en voie de développement.
Ainsi, selon l’Organisation Mondiale de la Santé environ 830 femmes meurent chaque jour de causes évitables liées à la grossesse et à l’accouchement. La plupart de ces décès (99 %) surviennent dans les pays en développement (Rapport Maternal mortality – World Health Organization – WHO).

Chez YULCOM Technologies nous sommes convaincus que notre projet de R&D qui s’appuie sur l’imagerie médicale en la reliant à une IA dans l’objectif de contribuer à résoudre certains des défis les plus pressants auxquels sont confrontés le système de santé canadien ainsi que d’autres systèmes de
santé mondiaux. En effet, les besoins en matière de diagnostic par imagerie médicale sont importants dans certaines régions du Canada, en particulier dans les régions éloignées ou sous-desservies en matière de personnel médical spécialisé.

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Imagerie médicale  
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Notre solution

SANKOF AI est un logiciel s’intégrant au PACS et prévu pour assister les radiologues dans leur flux de travail clinique.

SANKOF.IA propose un paradigme qui combine :
▪ Des équipements IoT portatifs éprouvés d’IM (moins onéreux et très performants) en mode multimodale
▪ Des modèles IA (Edge & Cloud) de traitement, d’optimisation et d’analyse des images.
▪ Des applications (Edge & Cloud) est un système d’aide à décision utilisable par des cliniciens et sera doté des modèles innovants en IA pour le traitement de l’IM pour permettre d’établir des diagnostics précis et/ou plus précoces et prendre des décisions cliniques connexes. Également, de mieux surveiller et gérer/traiter les maladies déjà diagnostiquées, et d’identifier les patients à risque pour des maladies/affections spécifiques – ce qui permet une prévention proactive.

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