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HealthTech | SaaS
L'IA pour la classification d'échographies prénatales — où la précision et la conformité réglementaire sont non négociables.
MonEcho développe des logiciels pour les praticiens de soins prénatals. Ils voulaient explorer si l'IA pouvait assister la classification d'images échographiques — l'un des domaines les plus sensibles de la santé, où la précision impacte directement les résultats pour les patients et les exigences réglementaires sont strictes.
Rakam a construit un pipeline d'exploration complet — fine-tuning avec balayages d'hyperparamètres, évaluation zero-shot de modèles fondamentaux, stratification personnalisée des données et benchmarking — le tout livré sous forme d'images Docker avec la conformité réglementaire intégrée dès le départ.
« MonEcho explore l'IA dans l'un des domaines les plus sensibles de la santé — la classification d'échographies prénatales, où précision et conformité sont non négociables. »
MonEcho
Partenariat client
Fine-tune
Pipeline avec balayages
Zero-shot
Modèles fondamentaux testés
Docker
Livré sous forme d'images
Conforme
Réglementaire dès le jour 1
Business
Impact Business
MonEcho dispose désormais d'un pipeline d'exploration IA valide qui démontre si la classification d'échographies est faisable avec leurs données. Cela dérisque la décision d'investir davantage dans des fonctionnalités d'IA médicale, avec des benchmarks clairs comparant les approches par fine-tuning et modèles fondamentaux.
La conformité réglementaire a été intégrée dès le jour 1 — pas ajoutée après coup. Le modèle de livraison basé sur Docker garantit la reproductibilité et l'auditabilité, des exigences critiques pour toute IA de dispositif médical selon les réglementations européennes.
Produit
Ce que nous avons construit
Classificateur d'échographies
Modèle de classification d'images pour les échographies prénatales. Entraîné sur des données médicales spécifiques au domaine avec une attention particulière à l'équilibre des classes, aux cas limites et à la pertinence clinique des prédictions.
Pipeline de fine-tuning avec balayages
Pipeline d'optimisation automatisée des hyperparamètres qui explore systématiquement les configurations de modèles. Les balayages testent les taux d'apprentissage, les architectures, les stratégies d'augmentation et la régularisation pour trouver les réglages optimaux pour la précision en imagerie médicale.
Évaluation zero-shot de modèles fondamentaux
Benchmarking de modèles de vision fondamentaux de pointe en mode zero-shot par rapport aux approches par fine-tuning. Fournit une comparaison claire des compromis précision, latence et coût pour le cas d'usage spécifique de MonEcho.
Stratification personnalisée des données & benchmarking
Stratification de données adaptée au domaine qui garantit que les splits d'entraînement, de validation et de test respectent les catégories cliniques. Framework de benchmarking complet avec des métriques pertinentes pour l'imagerie médicale — pas seulement la précision, mais la sensibilité et la spécificité par classe.
Technique
Architecture Technique
Le pipeline utilise une stratification personnalisée des données conçue pour l'imagerie médicale — garantissant des splits cliniquement significatifs qui empêchent les fuites de données entre les études patients. Toutes les expériences sont suivies dans MLflow pour la reproductibilité.
Les modèles sont livrés sous forme d'images Docker via le registre OVH, garantissant des environnements cohérents de l'entraînement à l'inférence. Kubernetes gère l'orchestration, et l'ensemble du pipeline est auditable pour la revue réglementaire.
# Stack
Stratification personnalisée des données
Docker / OVH Container Registry
MLflow (suivi d'expériences)
Kubernetes (orchestration)
# Approche
Fine-tuning avec balayages HP
Modèles fondamentaux zero-shot
Benchmarking de grade médical
# Conformité
Conforme réglementairement dès le jour 1
Livraison Docker reproductible
Suivi d'expériences auditable
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