Blinded independent central review of oncology trials: the monitoring of reader performance

Nous transformons les images médicales en informations décisionnelles pour mieux diagnostiquer, traiter et suivre les patients. Nous déployons nos technologies propriétaires d’intelligence artificielle, de computer vision et de traitement du signal pour développer des tests et des services d’imagerie, répondant à des besoins médicaux non satisfaits pour des maladies potentiellement mortelles.

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Avec eyonis™, nous révolutionnons la prise en charge de maladies graves comme le cancer du poumon et le cancer du foie. Nous déployons des logiciels dispositifs médicaux mettant à profit les technologies de l’Intelligence Artificielle et du Machine Learning pour aider les professionnels de santé à diagnostiquer les patients plus tôt et à mieux les traiter. Nous apportons de nouveaux espoirs dans la prise en charge de ces pathologies. eyonis™ est en cours de développement

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Services d’imagerie pour les essais cliniques

Les services d’imagerie iCRO de Median permettent à nos partenaires du monde pharmaceutique d’accélérer le développement et la mise à disposition de traitements anticancéreux, avec une excellence opérationnelle et une fiabilité inégalées. Et ce n’est pas tout ! A travers nos services avancés iCRO basés sur les technologies de l’IA, nous offrons aux sociétés biopharmaceutiques du monde entier de nouvelles possibilités pour obtenir des informations analytiques décisionnelles concernant la conduite de leurs essais cliniques en oncologie.

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Poster presented at the ESMO Asia meeting – November 20-22, 2020

The poster presents results from a study dealing with inter-reader discrepancies in image-based oncology trials in BICR settings. Inter-reader discrepancy is a metric of choice for detecting quality issues in clinical trials. The study provides reference values metrics to monitor reader performance with double read plus adjudication in clinical trials using RECIST 1.1.