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Raidium ou comment utiliser l’IA pour soutenir les radiologues

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Raidium ou comment utiliser l’IA pour soutenir les radiologues

Posté le par Camille PASCHAL dans Informatique et Numérique

La popularité des intelligences artificielles ne cesse de croître, notamment avec l’avènement de ChatGPT. Et la start-up Raidium surfe sur la vague puisqu’elle propose de faciliter le travail des radiologues. Aide au diagnostic, à la réalisation de bilan, Raidium veut intégrer l’IA au médical. Focus sur cette jeune entreprise.

En janvier 2022, Pierre Manceron, diplômé de CentraleSupélec et de l’ENS Paris-Saclay, et le radiologue Paul Hérent, tous les deux anciens employés de la licorne de technologie médicale Owkin, fondent la start-up Raidium. Leur objectif ? Utiliser l’IA pour faciliter le travail des radiologues. La nouvelle génération d’intelligence artificielle qui voit le jour au début des années 2020 et l’attractivité suscitée par celle-ci leur permet de se lancer dans l’aventure en profitant des meilleures conditions.

De nos jours, le travail des radiologues se densifie, malgré certains algorithmes de reconnaissance vocale qui allègent déjà un peu le travail. Mais avec l’augmentation de la rapidité de l’imagerie médicale, les médecins sont contraints d’étudier plus de dossiers par heure qu’auparavant. Les fondateurs de Raidium veulent résoudre ce problème en accélérant le temps d’analyse des radiologues grâce à des modèles d’IA. Il s’agirait ainsi de générer directement le bilan radiologique ou de détecter des anomalies sur les images, toujours sous le contrôle du médecin. De plus, avec cette compression du temps, les radiologues n’ont pas la possibilité d’étudier certains éléments comme la taille des organes et des tumeurs. La quantité de données à examiner est énorme, de même que la charge mentale des spécialistes.

Des milliers de données à compiler

Afin de répondre à ses objectifs qu’elle s’est fixée, Raidium utilise des modèles de fondation. Il s’agit de modèles qui apprennent de façon non supervisée avec une quantité de paramètres qui se compte en milliards. Ces programmes sont capables d’assimiler un nombre très important d’informations en mélangeant leur type. Ils peuvent ainsi traiter des images avec du texte. Un atout majeur en imagerie médicale puisque les clichés sont toujours accompagnés d’un rapport. Cette capacité d’apprentissage de l’IA engendre une meilleure représentation des données et une plus grande finesse dans l’analyse.

Après avoir récolté des milliers de données auprès de différents hôpitaux, les cofondateurs vont maintenant proposer un modèle de leur produit, afin de montrer sa polyvalence. Raidium a déjà un partenariat avec les hôpitaux parisiens pour s’attaquer aux maladies du foie comme l’hypertension portale (complication majeure de la cirrhose) ou la Nash (stéatohépatite non alcoolique également nommée « maladie du foie gras »). Ces pathologies sont mal diagnostiquées et donc mal soignées. Le produit développé par la start-up pourrait aussi être utile dans le diagnostic de certains cancers. Quand la maladie se métastase, les analyses sont compliquées, car l’évolution des tumeurs dans les différents organes doit être étudiée, chose que les IA actuelles ne sont pas aujourd’hui capables de faire. L’IA proposée par Raidium pourra servir afin de réaliser des biopsies virtuelles pour la Nash, prédire de façon non invasive des marqueurs invasifs ou encore mieux évaluer le volume tumoral dans le cadre d’essais cliniques.

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Posté le par Camille PASCHAL


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