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MAEA

Concevez et déployez l'IA médicale dans un seul workflow.

Préparez les données, accélérez l'annotation, entraînez les modèles, validez les performances et déployez avec une trace de chaque étape.

MAEA est la plateforme de bout en bout de ModAstera pour les équipes d'IA médicale. Elle réunit l'annotation, l'expérimentation, l'évaluation, le déploiement et la documentation dans un même environnement.

Plateforme MAEA
Plateforme d'ingénierie IA
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Entraînement et évaluation
Déploiement de modèles

Pourquoi quitter les workflows fragmentés

Les équipes d'IA médicale jonglent souvent entre plusieurs outils pour l'annotation, l'entraînement, le déploiement et la documentation. MAEA réunit ces étapes dans un seul espace de travail pour réduire les délais et les dépendances.

Annotation, entraînement et déploiement vivent dans des outils séparés.

Les équipes perdent du temps dans les configurations manuelles et les allers-retours.

Les traces opérationnelles et de conformité sont reconstituées après coup.

Les experts métier dépendent fortement d'un support ML/infrastructure rare.

Annotation

Commencez avec des données prêtes pour l'entraînement

L'IA médicale de qualité commence par une préparation de données de qualité. MAEA inclut des workflows d'annotation assistée par IA pour créer des jeux de données plus propres sans faire de l'étiquetage tout le projet.

  • Une annotation plus rapide grâce à l'assistance et aux boucles de revue
  • Des jeux de données plus propres avec historique, versions et auditabilité
  • Une transition plus fluide entre préparation des données, entraînement et déploiement

Capacités d'annotation dans MAEA

Étiquetage assisté à partir de peu d'exemples

Commencez avec un petit nombre d'exemples et étendez le travail à des jeux de données plus larges avec des brouillons générés par l'IA.

Apprentissage actif et revue

Concentrez l'attention des experts sur les cas incertains, validez rapidement les corrections et améliorez les lots suivants.

Contrôle qualité pour les données cliniques

Appuyez-vous sur des revues, le versioning et la traçabilité pour préparer les étapes d'évaluation et de conformité.

Comment se déroule l'étape d'annotation

01

Importer les données et cadrer la tâche

Chargez vos jeux de données d'imagerie ou cliniques et définissez l'objectif d'étiquetage du projet.

02

Relire les brouillons assistés par IA

Les experts corrigent les contours, valident les suggestions et se concentrent sur les cas où le jugement humain est indispensable.

03

Passer directement à l'entraînement

Utilisez les données préparées dans le même produit pour entraîner, évaluer et déployer les modèles.

Données et modalités prises en charge

Radiologie : rayons X, CT, IRM, échographie et exports d'images issus de DICOM/NIfTI
Pathologie : workflows d'imagerie plein champ et revue d'images tuilées
Ophtalmologie et autres modalités visuelles telles que le fond d'œil ou l'OCT
Types d'annotation tels que segmentation, détection, classification et points-clés

Commencez petit. Élargissez quand ça fonctionne.

Chaque projet commence par une conversation. Nous fixons le périmètre et le prix avec vous avant tout travail.

Premier échange

Un appel pour comprendre vos données, votre objectif et vos contraintes.

  • Types, volume et emplacement de vos données
  • Ce que le modèle doit faire, et pour qui
  • Exigences de revue, de confidentialité et de déploiement
  • Une prochaine étape claire, que nous travaillions ensemble ou non

Pilote cadré

Un cas d'usage, de vos données à un modèle validé sur MAEA.

  • Périmètre, calendrier et critère de réussite fixés dès le départ
  • Étiquetage, entraînement et validation sur MAEA
  • Une model card et un dossier de validation
  • Une recommandation sur la suite à donner

Programme élargi

Plusieurs modèles, équipes ou sites, avec déploiement et support définis par contrat.

  • Plusieurs cas d'usage ou sites
  • Déploiement dans votre cloud ou en edge
  • Niveaux de service définis par contrat
  • Un interlocuteur dédié
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MAEA, la plateforme d'ingénierie IA | ModAstera