Infoscribe prend en charge les principales modalités d’imagerie médicale utilisées pour l’entraînement, la validation et l’évaluation de modèles d’intelligence artificielle en santé. Nos équipes réalisent des prestations d’annotation d’images médicales en 2D et 3D sur des radiographies, scanners (CT), IRM, échographies, images endoscopiques, images dermatologiques, données ophtalmologiques et lames d’histopathologie numérisées.

Pour les radiographies, l’annotation médicale peut notamment concerner la détection et la délimitation de fractures, d’anomalies pulmonaires, de structures dentaires, de corps étrangers ou d’autres régions d’intérêt. Selon la complexité clinique du projet, l’annotation ou le contrôle peut être confié à des étudiants en médecine, des médecins, des radiologues ou des chirurgiens-dentistes.

Pour les scanners (CT) et les IRM, Infoscribe peut travailler sur des séries complètes et des volumes médicaux afin de réaliser des annotations 2D ou 3D : segmentation d’organes et de structures anatomiques, délimitation de lésions ou de tumeurs, détection et segmentation de nodules pulmonaires, contourage de volumes cibles ou d’organes à risque et autres régions d’intérêt définies par le client.

Les échographies peuvent être traitées sous forme d’images ou de séquences. L’annotation peut porter sur l’identification et la segmentation de structures anatomiques ou de zones d’intérêt, y compris lorsque les contours sont peu contrastés ou variables d’une acquisition à l’autre.

Infoscribe traite également des données d’endoscopie, notamment des images et vidéos gastro-intestinales pour la détection ou la segmentation de polypes, lésions et structures anatomiques. Les séquences peuvent être annotées frame par frame lorsque le projet d’IA médicale le nécessite.

En ophtalmologie, nous pouvons annoter des photographies du fond d’œil, des examens OCT et d’autres images ophtalmologiques. En dermatologie, les prestations peuvent inclure la classification, la détection ou la segmentation de lésions cutanées. En histopathologie, nos équipes peuvent travailler sur des lames numérisées haute résolution pour annoter des cellules, tissus, régions tumorales ou autres structures d’intérêt.

Selon les modalités, Infoscribe travaille notamment avec des données aux formats DICOM et NIfTI, ainsi qu’avec les formats d’images et de vidéos utilisés par le client. L’environnement et les outils d’annotation sont définis pendant le pilote en fonction de la modalité, du type d’annotation attendu et du niveau d’expertise médicale nécessaire.

Infoscribe prend en charge les principaux formats utilisés pour l’annotation de données médicales et l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle en santé. Les formats acceptés et livrés sont définis avec le client en fonction de la modalité d’imagerie médicale, des outils d’annotation et du pipeline de machine learning ou de Computer Vision utilisé.

Le DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) est l’un des principaux formats traités par Infoscribe. Utilisé notamment pour les radiographies, scanners (CT), IRM et certaines échographies, il permet de travailler directement sur des séries d’imagerie médicale et de conserver, lorsque le projet le nécessite, les informations techniques utiles au traitement des images.

Pour l’annotation et la segmentation de volumes médicaux en 3D, Infoscribe prend également en charge le format NIfTI (.nii et .nii.gz), couramment utilisé en neuro-imagerie, en IRM 3D et pour la segmentation volumétrique d’organes, de lésions ou d’autres structures anatomiques.

Les projets d’annotation d’images médicales en 2D peuvent également utiliser des formats comme PNG, JPEG ou TIFF, notamment pour la radiographie, la dermatologie, l’ophtalmologie, l’endoscopie ou certaines applications d’histopathologie. Nous pouvons également traiter des séquences vidéo lorsque le projet nécessite une annotation temporelle ou frame par frame.

Les annotations et segmentations peuvent être livrées sous différentes formes : masques de segmentation 2D ou 3D, coordonnées de bounding boxes, polygones, points d’intérêt, classifications, fichiers structurés ou autres représentations demandées par le client. Selon le workflow, les livrables peuvent notamment être produits en JSON, XML, COCO, masques PNG ou volumes NIfTI.

Infoscribe peut également travailler directement dans l’environnement d’annotation du client. Dans ce cas, les données médicales et leurs annotations peuvent rester dans les formats natifs de la plateforme, sans imposer une conversion ou un export intermédiaire.

Le format des données sources, le format des annotations et le format final de livraison sont validés pendant le pilote d’annotation médicale afin de vérifier leur compatibilité avec les outils du client et son pipeline d’entraînement ou d’évaluation de modèles d’IA.

Chez Infoscribe, le profil des annotateurs est défini en fonction de la complexité de la tâche, de la modalité d’imagerie médicale et du niveau d’expertise clinique nécessaire. Un projet d’annotation médicale peut ainsi mobiliser des annotateurs spécialisés, des étudiants en 5e année de médecine, des médecins généralistes ou spécialistes, des radiologues, des chirurgiens-dentistes ou d’autres professionnels de santé.

Pour les tâches d’annotation ne nécessitant pas d’interprétation clinique complexe, des annotateurs spécialisés en données médicales peuvent intervenir à partir de consignes précises et d’exemples validés. Cette organisation permet notamment de traiter des volumes importants de données tout en réservant l’intervention des professionnels de santé aux tâches qui nécessitent réellement leur expertise.

Lorsque l’annotation nécessite des connaissances médicales plus avancées, nous pouvons mobiliser des étudiants en 5e année de médecine ou des médecins pour réaliser directement les annotations, effectuer les contrôles ou traiter les cas ambigus.

Pour les projets d’imagerie médicale nécessitant une expertise spécialisée, Infoscribe peut faire intervenir des radiologues ou d’autres médecins spécialistes. C’est notamment le cas pour certaines annotations sur scanners (CT), IRM, radiographies ou échographies. Des chirurgiens-dentistes peuvent également intervenir sur les projets d’imagerie dentaire.

Au-delà des spécialités déjà mobilisées régulièrement, notre réseau de professionnels de santé nous permet de sourcer à la demande des médecins et spécialistes correspondant aux besoins spécifiques d’un projet. Nous pouvons ainsi constituer une équipe adaptée à la pathologie, à la modalité d’imagerie ou au domaine clinique concerné.

Le niveau d’expertise peut également différer entre la production et le contrôle. Un projet peut, par exemple, combiner une première annotation réalisée par une équipe formée avec une validation par un médecin spécialiste, ou prévoir une double annotation et un arbitrage des désaccords pour les cas les plus complexes.

Cette organisation est définie pendant le pilote d’annotation médicale afin d’adapter le niveau d’expertise au besoin réel du projet, plutôt que d’appliquer le même processus à toutes les données.

Infoscribe est certifiée ISO 27001:2022. Notre système de management de la sécurité de l’information encadre la protection des données tout au long du projet d’annotation médicale, depuis leur réception jusqu’à leur livraison et, lorsque le projet le prévoit, leur suppression.

Les accès aux données médicales et aux outils d’annotation sont limités aux personnes autorisées selon les besoins du projet. Les échanges de données peuvent être réalisés au moyen de transferts chiffrés, avec contrôle de l’intégrité des fichiers par checksum. Les accès et les environnements de travail sont définis en fonction du niveau de sensibilité des données.

Lorsque des données de santé doivent être hébergées dans un environnement répondant aux exigences françaises applicables à leur hébergement, Infoscribe peut mettre en place un hébergement HDS en France. Infoscribe ne se présente pas comme hébergeur certifié HDS : nous pouvons recourir à une infrastructure HDS lorsque le projet l’exige.

Lorsque les données doivent rester au sein de l’Union européenne, l’environnement de travail peut également être hébergé sur nos infrastructures situées en France. Pour les données médicales les plus sensibles, qui ne doivent pas quitter les serveurs du client, nous pouvons installer ou configurer les outils d’annotation directement sur son infrastructure et permettre à nos équipes d’y travailler à distance, sans transfert du dataset vers nos serveurs.

Une étape de dé-identification, anonymisation ou pseudonymisation des données médicales peut également être intégrée en amont de l’annotation afin de réduire l’exposition des données personnelles. Selon les données concernées, cette préparation peut notamment porter sur les métadonnées DICOM, les informations directement visibles dans les images ou documents, ou d’autres éléments identifiants.

L’architecture de sécurité, les modalités de transfert, les droits d’accès, la localisation des données et les règles de conservation sont définis avec le client en fonction de son projet, de ses exigences contractuelles et du cadre réglementaire applicable.

Oui. Infoscribe peut intégrer une étape de dé-identification des données médicales avant leur mise à disposition des équipes d’annotation. L’objectif est de supprimer ou masquer les informations permettant d’identifier directement ou indirectement un patient tout en préservant les données nécessaires au projet d’intelligence artificielle.

Pour les données d’imagerie médicale au format DICOM, la dé-identification peut notamment porter sur les métadonnées contenant des informations relatives au patient, à l’établissement ou à l’examen. Lorsque des informations identifiantes sont directement intégrées dans les pixels de l’image, elles peuvent également être détectées et masquées avant l’annotation.

Infoscribe peut aussi intervenir sur des documents et données cliniques textuelles afin de supprimer, masquer ou remplacer les informations identifiantes selon les règles définies avec le client. Pour les vidéos médicales ou chirurgicales, le traitement peut inclure le masquage ou le floutage d’éléments identifiants lorsque cela est nécessaire.

Selon les objectifs du projet, le processus peut relever de la dé-identification, de la pseudonymisation ou de l’anonymisation. Les règles à appliquer sont définies avec le client en fonction de la nature des données, de leur utilisation prévue et de ses exigences de confidentialité.

Lorsque les données identifiantes ne doivent pas quitter l’infrastructure du client, la dé-identification peut être réalisée directement sur ses propres serveurs. Infoscribe peut accompagner la mise en place des outils et du workflow nécessaires, puis intervenir à distance dans cet environnement sécurisé. Seules les données préalablement dé-identifiées peuvent ensuite, si l’architecture du projet le prévoit, être mises à disposition de l’environnement d’annotation.

Cette organisation permet de dé-identifier les données au plus près de leur source, avant leur transfert éventuel et avant leur accès par les équipes d’annotation.

Oui. Infoscribe peut réaliser un projet d’annotation de données médicales directement dans l’environnement technique du client. Nos équipes peuvent utiliser vos plateformes d’annotation existantes, vos outils propriétaires ou un environnement spécifiquement déployé pour le projet.

Lorsque des données de santé sensibles ne peuvent pas quitter vos serveurs, Infoscribe peut vous accompagner dans l’installation et la configuration des outils nécessaires directement sur votre infrastructure. Nos équipes peuvent ensuite accéder à cet environnement à distance, avec des droits limités aux besoins du projet, pour réaliser l’annotation et le contrôle qualité sans transférer le dataset vers les serveurs d’Infoscribe.

Cette architecture peut être utilisée pour des données DICOM, NIfTI, images médicales 2D ou 3D, vidéos chirurgicales ou données cliniques, selon les outils retenus et les contraintes du projet.

Lorsque les données peuvent être externalisées mais doivent rester dans l’Union européenne, Infoscribe peut également mettre à disposition un environnement hébergé sur ses infrastructures en France. Pour les projets nécessitant un hébergement spécifique des données de santé, nous pouvons recourir à un hébergement HDS en France.

L’architecture, les outils d’annotation, les modalités d’accès et le workflow de production et de contrôle sont définis pendant le pilote afin d’adapter l’environnement aux exigences techniques, réglementaires et de sécurité du projet.

La qualité d’un dataset médical dépend à la fois de la précision des annotations, de la clarté des consignes et du niveau d’expertise clinique mobilisé. Infoscribe propose trois niveaux de qualité contractuelle pour l’annotation de données médicales : 95 %, 97 % ou 99 %, définis avec le client en fonction de la complexité et des objectifs du projet.

Chaque projet commence par un pilote d’annotation médicale sur un échantillon représentatif. Cette phase permet d’identifier les cas ambigus, de préciser les règles d’annotation, de mesurer la cadence et de déterminer quels profils doivent intervenir dans la production et le contrôle qualité.

Selon le projet, les annotations peuvent être réalisées ou contrôlées par des annotateurs spécialisés, étudiants en 5e année de médecine, médecins, radiologues, chirurgiens-dentistes ou autres spécialistes. Le niveau d’expertise peut être différent entre l’annotation initiale et sa validation afin d’utiliser l’expertise médicale là où elle apporte réellement de la valeur.

Le processus de contrôle peut associer contrôle des annotations, contrôle indépendant par une seconde équipe, validation médicale, double annotation ou arbitrage des désaccords. Le taux d’échantillonnage et le niveau de contrôle sont adaptés au niveau de qualité contractuel retenu et aux risques identifiés pendant le projet.

Les erreurs et non-conformités détectées sont documentées et analysées afin d’en identifier la cause et d’éviter leur répétition. Si la qualité mesurée est inférieure au niveau contractuel de 95 %, 97 % ou 99 %, les données concernées sont corrigées ou réannotées sans frais supplémentaires, puis soumises à un nouveau contrôle.

Notre objectif est de produire un dataset médical exploitable au niveau de qualité attendu dès la première livraison, plutôt que de faire reposer le contrôle final sur les équipes du client.

Oui. À la demande, Infoscribe peut intégrer au projet d’annotation de données médicales un dispositif de traçabilité destiné à contribuer à la constitution de votre dossier de gouvernance des données pour l’AI Act.

Nous pouvons notamment documenter la provenance des données, les versions des consignes d’annotation, les règles appliquées, les opérations de préparation et de dé-identification, les profils d’annotateurs et d’experts mobilisés, les contrôles qualité réalisés, les taux de conformité mesurés ainsi que les non-conformités, corrections et réannotations effectuées.

Pour un projet d’IA médicale, cette documentation permet notamment de conserver l’historique des opérations réalisées sur les datasets d’entraînement, de validation ou de test et de documenter les processus d’annotation, d’étiquetage, de nettoyage ou d’enrichissement des données.

Ces informations peuvent être consolidées dans un dossier de gouvernance des données remis avec le dataset afin d’alimenter la documentation AI Act du client et de faciliter la traçabilité des opérations réalisées par Infoscribe.

Cette prestation contribue à la préparation de votre documentation réglementaire mais ne constitue pas, à elle seule, une certification de conformité AI Act du dispositif médical ou du système d’intelligence artificielle dans son ensemble.