MAEA

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

Préparez les données, accélérez l'annotation, entraînez les modèles, validez les performances et déployez avec une traçabilité adaptée au secteur de la santé.

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.

MAEA Platform

AI Engineering Agent

Research

Model Training and evaluation

Model Deployment

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 une seule surface de travail pour réduire les délais et les dépendances.

Workflow fragmenté	Workflow MAEA
Annotation, entraînement et déploiement vivent dans des outils séparés.	Une seule plateforme relie la préparation des données, le travail sur les modèles et le déploiement.
Les équipes perdent du temps dans les configurations manuelles et les allers-retours.	Les expériences, la validation et les itérations avancent dans un flux continu.
Les traces opérationnelles et de conformité sont reconstituées après coup.	La traçabilité et la documentation restent proches du travail au moment où il est réalisé.
Les experts métier dépendent fortement d'un support ML/infrastructure rare.	Chercheurs, cliniciens et équipes techniques collaborent dans le même espace.

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 adapté aux usages 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

Importer les données et cadrer la tâche

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

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.

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

Une offre pour chaque taille d'équipe

Selectionnez l'offre la mieux adaptee a vos besoins en developpement d'IA medicale

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