Investissement

Les acteurs et les stratégies de financiarisation

Fonds d’investissements, groupes de cliniques, réseaux européens, ou formules hybrides… tour d’horizon des acteurs qui investissent dans les structures d’imagerie et de leurs modèles de financiarisation.

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Le 26/05/21 à 7:00, mise à jour aujourd'hui à 14:10 Lecture 3 min.

Des investisseurs extérieurs proposent d'accompagner les structures d'imagerie pour développer leur activité et générer de la valeur (photo d'illustration). D. R.

Les fonds d’investissement

Des fonds tels que UI Investissement ou Azulis Capital investissent depuis quelques années dans l’imagerie médicale et jouent un rôle de partenaire financier dans le développement et la croissance des centres. « Nous travaillons avec l’argent d’investisseurs majoritairement français (banques, assurances, caisses de retraite, mutuelles, etc.), précise Christine Mariette, associée au sein d’Azulis Capital. Notre métier, c’est d’investir à une valorisation X et de sortir à une valorisation Y qui est en principe plus élevée. Nous voulons que le groupe dans lequel nous investissons soit le plus ambitieux possible et devienne un vrai leader sur son secteur. »

Les plateformes européennes

Des groupes financiers européens tels que Unilabs et RAD-X ont pour objectif de créer des réseaux de services diagnostiques à grande échelle. Le groupe suisse Unilabs se décrit comme « un fournisseur européen de services d'analyses de laboratoire et d'imagerie médicale aux prestataires

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Auteurs

Carla Ferrand

Journaliste cheffe de rubrique

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21 Nov

15:34

Des chercheurs ont examiné l’association entre la charge allostatique (AL), un indicateur de dysrégulation physiologique liée au stress, et la présence de pathologie maligne lors de biopsies mammaires guidées par imagerie. Les résultats suggèrent qu’une AL plus élevée est liée à un risque accru de pathologie maligne, ce qui pourrait guider des stratégies de dépistage personnalisées, indique une étude publiée dans JACR.

13:17

L’IRM rapide avec la reconstruction par apprentissage profond (DLR) améliore la qualité d’image et la précision diagnostique pour l’appendicite complexe par rapport à l’IRM non DLR et à la tomographie par contraste, offrant une alternative précieuse pour les patients sensibles aux radiations. (Étude).

7:09

Une étude évaluant plusieurs grands modèles de langage a montré que le modèle OpenAI o3 obtenait la meilleure précision à l’examen national japonais des techniciens en radiologie, atteignant 90 % de réussite.
20 Nov

15:06

Une étude montre que l’angioscanner coronaire à détecteur photonique, réalisée avec des doses réduites de rayonnement et de produit de contraste, offre une excellente qualité d’image et une précision diagnostique élevée, en particulier avec les reconstructions en VMI à 55 keV. Cette technique permet de détecter avec fiabilité les sténoses obstructives et les resténoses intrastent chez des patients souffrant d’une maladie coronarienne associée à l’inflammation.
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