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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11 Juin

16:00

L’ASNR a été informée d’une erreur de radiothérapie, classée au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO, survenue en mars 2026 au CHU de Saint-Étienne (42). Une dose de 9 Gy destinée à une vertèbre atteinte d’une métastase a été administrée par erreur à la vertèbre voisine saine en raison d’un mauvais positionnement du patient.

13:00

Des modèles d’intelligence artificielle évalués pour la classification de la malignité des nodules pulmonaires au scanner thoracique ont montré une sensibilité élevée (88 %) mais une spécificité modérée (75 %), soutenant un rôle potentiel dans les stratégies d’exclusion d'un cancer pulmonaire étude).

9:30

Selon une étude publiée dans The Journal of Nuclear Medicine, un nouveau système de TEP-TDM à champ de vision à long axe (LAFOV), utilisant des détecteurs de 30 mm au germanate de bismuth (BGO) avec des photomultiplicateurs au silicium offre une qualité d’image supérieure à la TEP-TDM à champ de vision court-axial (SAFOV) malgré des réductions marquées du temps d’acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables sur plusieurs radiopharmaceutiques.
10 Juin

16:00

La TEP-TDM à grand champ de vue axial (LAFOV) offrirait une qualité d'image supérieure à celle de la TEP-TDM conventionnelle (SAFOV), malgré une réduction significative du temps d'acquisition, avec des caractéristiques de bruit comparables pour plusieurs produits radiopharmaceutiques (étude).
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