DRéPANOAI — DéTECTION AUTOMATIQUE DES CELLULES FALCIFORMES
Application d'intelligence artificielle pour la détection de la drépanocytose sur des images microscopiques de frottis sanguins. Précision de 94%.
Contexte et problématique
Notre client faisait face à des défis complexes dans un marché africain en rapide évolution. Les processus manuels limitaient leur croissance et leur capacité à servir efficacement leur clientèle. La concurrence accrue dans le secteur numérique exigeait une modernisation urgente de leur infrastructure technologique.
L'enjeu principal était de livrer une solution robuste, scalable et adaptée aux contraintes locales (connectivité variable, diversité des appareils, exigences de sécurité des données) tout en respectant des délais et un budget serrés.
L'approche Digital Vogue
Un réseau de neurones convolutif (CNN) analyse les images de frottis sanguins en moins de 30 secondes et identifie les cellules falciformes avec une précision de 94%, comparable à un hématologue senior.
Ce que ce projet a accompli
Infos du projet
- Client CHU de Conakry
- Catégorie IA Médicale
-
Technologies
Python TensorFlow OpenCV Flask React
- Année 2024
- Statut Livré ✓
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