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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13 Juil

13:00

Trois systèmes de détection assistée par ordinateur (AI-CAO) basés sur l’IA ont démontré leur potentiel à détecter les signes précoces du cancer du sein jusqu’à 6 ans avant le diagnostic sur des examens de mammographie provenant d’une grande population de dépistage en Suède (communiqué).

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Le scanner corps entier à ultra-basse dose associé à un algorithme de reconstruction par intelligence artificielle (SR-DLR) permet de réduire d'environ 70 % l'exposition aux rayonnements tout en conservant une excellente qualité d'image et des performances diagnostiques élevées pour la détection des maladies viscérales et métastatiques des tissus mous chez les patients sous surveillance du cancer, indique une étude parue dans European Journal of Radiology.
10 Juil

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l'IRM mammaire préopératoire ne serait pas associée à une amélioration de la survie sans récidive ou de la survie globale chez les femmes atteintes de carcinome canalaire in situ (DCIS) (étude).

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Une étude indienne suggère que l'IRM multiparamétrique permettrait de distinguer les cancers du sein luminaux des cancers du sein non luminaux à partir de marqueurs non invasifs.

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