Étude de faisabilité pour le développement d’un système de diagnostic à distance et en temps réel des échantillons cytologiques de frottis cervico-vaginaux fixés (PAP), assisté par l’intelligence artificielle.
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Dirigé par le Center for Artificial Intelligence and Health for Latin America and the Caribbean, le projet développe la première analyse de faisabilité assistée par l’IA pour le diagnostic du cancer du col de l’utérus, fondée sur des données nationales. La solution repose sur deux axes interconnectés : la constitution d’une vaste banque d’images numériques à partir d’échantillons biologiques archivés au Pathology Department of Bernardino Rivadavia Hospital à Buenos Aires, et l’intégration de ces images dans une base de données multimodale anonymisée combinant des données visuelles avec des informations patients telles que l’âge, les dépistages antérieurs, les résultats des tests HPV et le niveau de vulnérabilité sociale.
Le modèle résultant vise à rationaliser et standardiser l’analyse diagnostique et à se connecter directement au système de dépistage du Argentina National Ministry of Health, permettant ainsi la collecte de données pouvant orienter les politiques publiques en matière de traitement et de prévention du cancer du col de l’utérus à grande échelle.