L’imaging medico è un termine ampio che comprende diverse tecnologie distinte. Dopo aver lavorato su strumenti basati sull’intelligenza artificiale per migliorare raggi X e mammografie, la startup francese Gleamer ora punta ad affrontare la risonanza magnetica per immagini (MRI).
Invece di partire da zero, Gleamer ha acquisito una startup che lavorava già sull’analisi MRI basata sull’intelligenza artificiale, Caerus Medi cal , e si sta fondendo con Pixyl .
Gleamer fa parte della seconda ondata di startup che cercano di migliorare l’imaging medico usando l’intelligenza artificiale. Diversi fondatori di aziende tecnologiche hanno creato startup su questo argomento nel 2014 o nel 2015. Mentre la maggior parte di loro non è andata da nessuna parte, c’è stata una certa concentrazione nello spazio. Ad esempio, Zebra Medical Vision e Arterys sono state entrambe acquisite da Nanox e Tempus , rispettivamente.
Fondata nel 2017, Gleamer ha sviluppato un assistente AI per radiologi, una sorta di copilota per l’imaging medico. Con Gleamer, i radiologi possono teoricamente migliorare l’accuratezza diagnostica durante l’interpretazione delle immagini mediche.
La startup ha già convinto 2.000 istituzioni in 45 paesi a utilizzare la sua soluzione software. In totale, Gleamer ha elaborato 35 milioni di esami. L’azienda ha ricevuto le certificazioni CE e FDA per il suo prodotto di interpretazione dei traumi ossei. In Europa, offre anche prodotti specificamente focalizzati su radiografie del torace, ortopedia e misurazioni dell’età ossea con certificazione CE.
“Purtroppo, l’approccio one-size-fits-all alla radiologia non funziona”, ha detto a TechCrunch il co-fondatore e CEO di Gleamer, Christian Allouche. “È molto complicato avere un modello di grandi dimensioni che copra tutta l’imaging medico e fornisca il livello di prestazioni atteso dai dottori”.
Ecco perché l’azienda ha creato piccoli team interni focalizzati su mammografie e scansioni TC. “Tre settimane fa abbiamo rilasciato il nostro prodotto per la mammografia, su cui lavoriamo da 18 mesi”, ha affermato Allouche. Si basa su un modello di intelligenza artificiale proprietario che è stato addestrato su 1,5 milioni di mammografie.
“Abbiamo una partnership con Jean Zay, il cluster GPU del governo francese”, ha detto Allouche. L’azienda sta anche lavorando sulle scansioni TC per i tumori.
Ma che dire della risonanza magnetica? “La risonanza magnetica è uno spazio tecnologico diverso”, ha detto Allouche. “Ci sono molti compiti nella risonanza magnetica. Non è solo rilevamento; hai segmentazione, hai rilevamento, hai caratterizzazione, classificazione, imaging multi-sequenza”.
Ecco perché Gleamer sta acquisendo una piccola startup (Caerus Medical) e si sta fondendo con una più grande (Pixyl) per muoversi più velocemente. Queste due aziende lavorano in questo settore da diversi anni. Gleamer non sta divulgando i termini degli accordi.
“Queste due aziende diventeranno le nostre due piattaforme MRI, con la chiara ambizione di coprire tutti i casi d’uso nei prossimi due o tre anni”, ha affermato Allouche.
Immagini mediche preventive
Sebbene i modelli di Gleamer mostrino risultati promettenti, non sono ancora perfetti. Ad esempio, con il nuovo modello di mammografia dell’azienda, la startup afferma di poter rilevare quattro tumori su cinque. In confronto, un radiologo umano senza l’assistenza dell’intelligenza artificiale in genere identifica il cancro in tre casi su cinque.
Tuttavia, i guadagni di produttività di uno strumento come Gleamer potrebbero cambiare radicalmente l’imaging medico. Un tumore non individuato è probabile che compaia in un esame di follow-up qualche mese dopo.
“In un futuro non troppo lontano, penso che saremo tutti sottoposti a risonanze magnetiche totali di routine, pagate dalle nostre compagnie assicurative, poiché non sono irradianti”, ha affermato Allouche.
Tuttavia, in alcune città, ci sono già troppi pochi radiologi per soddisfare la domanda di imaging reattivo. Se il settore si sposterà verso l’imaging preventivo, gli strumenti di intelligenza artificiale diventeranno indispensabili.
Il CEO di Gleamer pensa che l’intelligenza artificiale potrebbe diventare uno strumento di “orchestrazione e triage”. La maggior parte degli esami di imaging medico vengono condotti come un modo per escludere alcune diagnosi. “Quindi, c’è una reale necessità di automatizzare tutto questo con un modello di intelligenza artificiale molto solido che abbia un livello di sensibilità molto più elevato di un essere umano”, ha affermato Allouche.
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