Jacob pense qu'en combinant l'IA et les ultrasons portables, nous pouvons développer le stéthoscope du XXIe siècle, transformant ainsi l'imagerie médicale sur le lieu de soins.

Un nouveau stéthoscope

Les recherches de Jacob Jaremko portent sur la radiologie musculo-squelettique adulte et pédiatrique et sur l'utilisation de l'intelligence artificielle pour l'analyse des images médicales, notamment dans le domaine de l'échographie 3D. Ces dernières années, il a travaillé à l'amélioration de l'acquisition et de l'analyse des images échographiques et à la quantification des anomalies observées sur les images médicales. Il utilise de plus en plus l'apprentissage automatique pour ces tâches, en tenant compte des problèmes associés à la confidentialité des données et à l'éthique. Actuellement, il cherche à réunir des équipes interdisciplinaires d'informaticiens, de cliniciens, d'organisations de services de santé, d'institutions universitaires et de partenaires industriels pour développer une IA efficace et pertinente pour l'imagerie médicale. Travaillant dans le domaine de l'échographie, Jacob cherche à réduire les obstacles à l'adoption généralisée de l'échographie en utilisant l'analyse d'images par l'IA pour transformer la médecine au point de service. Il pense qu'en combinant l'IA et les ultrasons portables, les ultrasons pourraient devenir le stéthoscope du XXIe siècle.

Jacob Jaremko est professeur de radiologie et professeur adjoint d'informatique à l'université de l'Alberta, radiologue pédiatrique et musculo-squelettique certifié par le conseil d'administration, partenaire de Medical Imaging Consultants et cofondateur de trois jeunes entreprises, dont MEDO.ai. Il est titulaire d'un doctorat en génie biomédical. Il est titulaire d'une chaire CIFAR d'IA au Canada et membre de l'Alberta Machine Intelligence Institute. Ses recherches se sont concentrées sur le développement d'outils diagnostiques d'imagerie médicale objective au point de soins cliniques - la construction du stéthoscope du 21e siècle -, sur les biomarqueurs de maladie en échographie et en IRM, et sur la mise en œuvre de l'IA augmentée.