Raidium

« Cette levée de fonds nous permettra d’être plus compétitifs au niveau mondial »

La start-up française medtech Raidium lève 16 millions d'euros pour déployer le premier modèle de fondation au monde dédié à la radiologie de précision, intégré à un viewer PACS natif en IA. Cette solution, présentée au congrès annuel de la RSNA à Chicago, assure, selon le cofondateur de Raidium Paul Hérent, une précision radiologique grâce à une approche holistique et multimodale.

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Le 03/01/25 à 7:00 Lecture 3 min.

« Notre objectif est d’abord de nous faire connaître, de présenter ce qu’est un modèle de fondation, de nouer des partenariats académiques, et de commencer à tisser des relations business avec des industriels. » D. R.

Docteur Imago / Vous avez cofondé en 2022, la start-up Raidium, qui a développé le premier modèle de fondation 3D pour la radiologie de précision. Comment fonctionne cette technologie ? Paul Hérent / Raidium développe une nouvelle génération d'intelligence artificielle. Il s’agit du premier modèle de fondation en radiologie qui s’appuie sur des algorithmes d’IA similaires aux algorithmes derrière Chat GPT, qui est un modèle de fondation entraîné sur des données d'Internet. Nous entraînons notre modèle de fondation sur les données de plusieurs services de radiologie. Ce sont des données massives, d'images et de textes combinés ainsi que des données multimodales. À partir de ce self-supervised learning, un algorithme qui s'entraîne tout seul, on peut analyser plusieurs cas, contrairement à la première génération. Nous avons donc cette fois un modèle qui peut adresser potentiellement toute la radiologie. D. I. / Cette plateforme sera également composée d'une interface interactive ?

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Auteurs

Solenn Duplessy

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Le fil Docteur Imago

12 Juin

16:00

Une approche basée sur l’IA améliore la détection des lésions mammaires incidentes significatives sur les scanners thoraciques, indique une étude. Malgré une hausse des faux positifs, le tri automatisé a permis de réduire de 97,3 % les examens à relire par rapport à une approche hypothétique de double lecture complète.  

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