MonEcho
HealthTech | SaaS
L'IA pour la classification d'échographies prénatales. ou la précision et la conformité réglementaire sont non négociables.
MonEcho developpe 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 sante, ou 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 livre sous forme d'images Docker avec la conformité réglementaire intégrée des le départ.
« MonEcho explore l'IA dans l'un des domaines les plus sensibles de la sante. la classification d'échographies prénatales, ou précision et conformité sont non négociables. »
MonEcho
Partenariat client
Fine-tune
Pipeline avec balayages
Zero-shot
Modeles fondamentaux testes
Docker
Livre sous forme d'images
Conforme
Reglementaire des le jour 1
Business
Impact Business
MonEcho dispose désormais d'un pipeline d'exploration IA valide qui demontre si la classification d'échographies est faisable avec leurs données. Cela dereisque la decision d'investir davantage dans des fonctionnalites d'IA médicale, avec des benchmarks clairs comparant les approches par fine-tuning et modèles fondamentaux.
La conformité réglementaire a été intégrée des le jour 1. pas ajoutee apres coup. Le modèle de livraison base sur Docker garantit la reproductibilite et l'auditabilite, des exigences critiques pour toute IA de dispositif médical selon les reglementations europeennes.
Produit
Ce que nous avons construit
Classificateur d'échographies
Modèle de classification d'images pour les échographies prénatales. Entraine sur des données medicales spécifiques au domaine avec une attention particuliere a l'equilibre des classes, aux cas limites et a la pertinence clinique des predictions.
Pipeline de fine-tuning avec balayages
Pipeline d'optimisation automatisée des hyperparamètres qui explore systematiquement les configurations de modèles. Les balayages testent les taux d'apprentissage, les architectures, les strategies d'augmentation et la regularisation pour trouver les reglages 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 cout pour le cas d'usage spécifique de MonEcho.
Stratification personnalisée des données & benchmarking
Stratification de données adaptee au domaine qui garantit que les splits d'entrainement, de validation et de test respectent les categories cliniques. Framework de benchmarking complet avec des métriques pertinentes pour l'imagerie médicale. pas seulement la précision, mais la sensibilite et la specificite par classe.
Technique
Architecture Technique
Le pipeline utilisé une stratification personnalisée des données concue pour l'imagerie médicale. garantissant des splits cliniquement significatifs qui empechent les fuites de données entre les etudes patients. Toutes les expériences sont suivies dans MLflow pour la reproductibilite.
Les modèles sont livres sous forme d'images Docker via le registre OVH, garantissant des environnements coherents de l'entrainement a l'inference. 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
Modeles fondamentaux zero-shot
Benchmarking de grade médical
# Conformité
Conforme reglementairement des le jour 1
Livraison Docker reproductible
Suivi d'expériences auditable
Passez du buzz à l'impact réel
Laissez-nous vos coordonnées, nous vous recontactons sous 24h.