Die medizinische Bildgebung ist ein breiter Begriff, der mehrere unterschiedliche Technologien umfasst. Nachdem Sie an KI-angetriebenen Werkzeugen gearbeitet haben, um Röntgenstrahlen und Mammographien zu verbessern, französisches Startup GLEAMER Ziel ist es, die Magnetresonanztomographie (MRT) anzugehen.
Anstatt von vorne zu beginnen, hat Gleamer zwei Startups erworben, die bereits an der KI-angetriebenen MRT-Analyse gearbeitet haben: Pixyl Und Caerus Medical.
Gleamer ist Teil der zweiten Startwelle, die versuchen, die medizinische Bildgebung mithilfe künstlicher Intelligenz zu verbessern. Mehrere technische Gründer haben in den Jahren 2014 oder 2015 Startups zu diesem Thema erstellt. Die meisten von ihnen gingen nirgendwo hin, aber es gab eine Konsolidierung im Raum. Zum Beispiel wurden die Zebra -medizinischen Sehvermögen und Arterys erworben von Nanox Und Tempusjeweils.
Gleamer wurde 2017 gegründet und hat einen AI -Assistenten für Radiologen gebaut, eine Art Copilot für die medizinische Bildgebung. Mit Gleamer können Radiologen bei der Interpretation medizinischer Bilder theoretisch die diagnostische Genauigkeit verbessern.
Das Startup hat bereits 2.000 Institutionen in 45 Ländern überredet, seine Softwarelösung zu verwenden. Insgesamt hat Gleamer 35 Millionen Prüfungen abgeschlossen. Das Unternehmen hat CE- und FDA -Zertifizierungen für sein Interpretationsprodukt des Knochentraumas erhalten. In Europa bietet es auch Produkte, die speziell auf Röntgenstrahlen, orthopädische und Knochenaltersmessungen mit CE-Zertifizierung ausgerichtet sind.
„Leider funktioniert der einheitliche Ansatz für die Radiologie nicht“, sagte Christian Allege, Mitbegründer und CEO von Gleamer, gegenüber Tech. „Es ist sehr kompliziert, ein großes Modell zu haben, das alle medizinischen Bildgebung abdeckt und das von Ärzten erwartete Leistungsniveau liefert.“
Aus diesem Grund hat das Unternehmen kleine interne Teams geschaffen, die sich auf Mammographien und CT -Scans konzentrierten. „Vor drei Wochen haben wir unser Mammographieprodukt veröffentlicht, an dem wir seit 18 Monaten arbeiten“, sagte Allouche. Es basiert auf einem proprietären KI -Modell, das auf 1,5 Millionen Mammographien geschult wurde.
„Wir haben eine Partnerschaft mit Jean Zay, dem GPU -Cluster der französischen Regierung“, sagte Allouche. Das Unternehmen arbeitet auch an CT -Scans für Krebsarten.
Aber was ist mit MRT? „Die MRT ist ein anderer technologischer Raum“, sagte Allouche. „Sie haben viele Aufgaben in der MRT. Es ist nicht nur Erkennung, Sie haben eine Segmentierung, Sie haben Erkennung, Sie haben Charakterisierung, Klassifizierung und Multi-Sequenz-Bildgebung. “
Deshalb kauft Gleamer zwei kleine Startups, die seit mehreren Jahren an diesem Raum arbeiten, um schneller zu bewegen. Gleamer offenbart nicht die Bedingungen der Angebote.
„Diese beiden Unternehmen werden zu unseren beiden MRT -Plattformen, mit dem klaren Ehrgeiz, alle Anwendungsfälle in den nächsten zwei bis drei Jahren abzudecken“, sagte Allouche.
Präventive medizinische Bildgebung
Während Gleamers Modelle vielversprechende Ergebnisse zeigen, sind sie noch nicht perfekt. Mit dem neuen Mammographiemodell des Unternehmens behauptet das Startup beispielsweise, dass es vier von fünf Krebsarten erkennen kann. Im Vergleich dazu identifiziert ein menschlicher Radiologe ohne KI -Unterstützung in drei von fünf Fällen typischerweise Krebs.
Die Produktivitätsgewinne aus einem Werkzeug wie Gleamer könnten jedoch die medizinische Bildgebung radikal verändern. Ein paar Monate später wird in einer Follow-up-Prüfung wahrscheinlich ein fehlender Tumor auftreten.
„In nicht allzu ferner Zukunft denke ich, dass wir alle von unseren Versicherungsunternehmen routinemäßige MRIS für die gesamte Körperschaft bezahlt werden-da sie nicht bestraft werden“, sagte Allouche.
In einigen Städten gibt es jedoch bereits zu wenige Radiologen, um die Nachfrage nach reaktiven Bildgebung zu befriedigen. Wenn sich die Branche in Richtung vorbeugender Bildgebung verlagert, werden KI -Tools unverzichtbar.
Der CEO von Gleamer ist der Ansicht, dass KI zu einem Tool „orchestrierend und Triagging“ werden könnte. Die meisten medizinischen Bildgebungsuntersuchungen werden durchgeführt, um einige Diagnosen auszuschließen. „Es ist also ein echtes Bedürfnis, all dies mit einem sehr soliden KI -Modell zu automatisieren, das eine viel höhere Sensibilität als ein Mensch aufweist“, sagte Allouche.