Santé · Vision par ordinateur · Deep learning · Détection d’objets

Un système d’IA de détection et de comptage de comprimés atteint 99,9 % de précision pour un fournisseur de technologies de santé

Un système de vision par ordinateur qui identifie, classe et compte les comprimés par National Drug Code (NDC) à partir de photos, en remplacement d’un comptage manuel sujet aux erreurs.

99,9 % de précision, de rappel et de score F1 sur l’ensemble des prédictions
Comprimés détectés et classés par le système d’IA, entourés de boîtes englobantes
Client
Fournisseur de technologies et d’analyses de santé pour l’industrie pharmaceutique
Secteur
Santé
Technologie
Vision par ordinateur, Deep learning, Détection d’objets
Également applicable aux secteurs
Hôtellerie
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Le défi

Un grand fournisseur de technologies et de services de santé, spécialisé dans les solutions pharmaceutiques et l’analyse de données de santé, comptait encore les comprimés à la main.

Le comptage manuel est lent et source d’erreurs. Il crée des goulets d’étranglement qui pèsent sur la gestion des stocks, la sécurité des patients et la conformité réglementaire. Le client avait besoin d’un proof of concept capable de reconnaître et de compter des produits pharmaceutiques précis par code NDC à partir de photos, y compris sur des images réunissant plusieurs types de comprimés, avec une précision de niveau pharmaceutique.

02

Notre solution

Nous avons développé un système de vision par ordinateur fondé sur un réseau de neurones profond, affiné pour la détection et le comptage de comprimés et entraîné sur des images haute résolution couvrant plusieurs catégories.

Le pipeline d’inférence produit des boîtes de prédiction assorties d’un score de confiance, évaluées par rapport à la vérité terrain à l’aide des métriques de précision, de rappel et de score F1.

  • Variantes de modèle petite et grande pour équilibrer précision et besoins en puissance de calcul
  • Interface utilisateur pour charger des images, ajuster le seuil de confiance et visualiser les résultats en temps réel
  • Documentation technique complète et code source remis au client
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Le résultat

99,9 % de précision, de rappel et de score F1 sur l’ensemble des prédictions

Le système a dépassé 99,9 % de précision, de rappel et de score F1 sur l’ensemble des prédictions, un net progrès par rapport aux méthodes manuelles. Les organisations de santé peuvent automatiser la gestion de leurs stocks pharmaceutiques, réaffecter leur personnel à des soins aux patients à plus forte valeur et garantir une conformité homogène et auditable.

La même approche s’applique plus largement au contrôle qualité dans la santé, par exemple l’inspection de dispositifs médicaux, la validation de la fabrication de médicaments ou l’automatisation des essais cliniques. Elle peut aussi être déployée à grande échelle tout au long de la chaîne d’approvisionnement pharmaceutique, de la production jusqu’à la pharmacie d’officine.

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