MD.ai Annotator est une plateforme complète conçue pour faciliter la création de jeux de données étiquetés de haute qualité et le développement de flux de travail cliniques pilotés par l'IA. Elle permet aux professionnels de la santé et aux chercheurs d'annoter efficacement des images médicales, de déployer et de valider des modèles d'IA, et d'intégrer ces modèles dans la pratique clinique.
Caractéristiques clés et fonctionnalités :
- Support natif DICOM : Conçue pour prendre en charge la norme DICOM, la plateforme s'adapte à la plupart des modalités d'imagerie DICOM. Les utilisateurs peuvent créer des jeux de données via des téléchargements directs, des connexions de stockage en nuage ou via le protocole DICOM C-STORE. De plus, elle prend en charge les images non-DICOM (JPEG, PNG, TIFF) et les vidéos (MP4, AVI, MOV) dans des structures de fichiers personnalisées centrées sur le patient.
- Visionneuse approuvée par la FDA 510(k) : La visionneuse DICOM basée sur le web est approuvée par la FDA 510(k), permettant l'interprétation clinique des images, la révision, l'annotation et le reporting. Elle prend en charge diverses modalités, le zoom/pan/fenêtrage standard, les protocoles de suspension, la reconstruction multiplanaire et les outils de mesure, entièrement intégrés avec les outils d'annotation.
- Évolutivité : L'infrastructure cloud à mise à l'échelle automatique permet une mise à l'échelle transparente à des millions d'examens, des téraoctets de données et des milliers d'utilisateurs simultanés. Le système de gestion des utilisateurs offre un contrôle d'accès aux données granulaire et des affectations de tâches d'étiquetage distribuées.
- Annotation assistée par l'IA et déploiement de modèles : Les utilisateurs peuvent déployer des modèles et exécuter des inférences distribuées sur leurs données, en utilisant des modèles pour la pré-annotation ou l'annotation assistée par l'IA. La plateforme prend en charge la validation fédérée sur plusieurs sites sans partage de données.
- Outils d'IA intégrés : La plateforme propose des outils de segmentation de masques alimentés par l'IA pour une annotation efficace, ainsi que des outils intégrés de détection et de dé-identification des PHI pour prévenir les fuites de données sensibles.
- API pour développeurs : Des API flexibles, y compris un outil CLI et une bibliothèque cliente Python, permettent la gestion et le contrôle programmatiques des projets.
Valeur principale et solutions pour les utilisateurs :
MD.ai Annotator répond au besoin critique d'annotation efficace et précise des données d'imagerie médicale, une étape fondamentale dans le développement de modèles d'IA fiables pour les applications cliniques. En fournissant une plateforme évolutive, sécurisée et conviviale, elle permet aux professionnels de la santé et aux chercheurs de construire des jeux de données de haute qualité, de déployer et de valider des modèles d'IA, et d'intégrer ces modèles dans les flux de travail cliniques. Cela accélère le développement et l'adoption de l'IA en médecine, améliorant ainsi les soins et les résultats pour les patients.
