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Raidium est lauréat du prestigieux Challenge "AI for Health" organisé par la Région Île-de-France et remporte 600 000 euros pour un projet sur la sclérose en plaques, cette maladie touche environ 2,8 millions de personnes dans le monde.
PARIS - WisconsinEagle -- Raidium annonce avoir été désigné lauréat du prestigieux Challenge IA organisé par la Région Île-de-France pour son projet SEPIA, une avancée majeure dans le diagnostic de la sclérose en plaques (SEP). Ce financement significatif, d'un montant de 600 000 €, témoigne de la confiance placée dans les solutions technologiques innovantes de Raidium et dans son partenariat stratégique avec l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild.
La SEP est une maladie inflammatoire chronique du système nerveux central qui touche environ 2,8 millions de personnes dans le monde, dont 130 000 en France. Elle représente la première cause de handicap chez les jeunes adultes. Face à ce défi de santé publique majeur, Raidium et l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild s'engagent à transformer l'approche diagnostique grâce à l'intelligence artificielle, contribuant ainsi à l'amélioration de la santé des patients et au développement de solutions innovantes en IA appliquée à la neurologie.
Le projet SEPIA : améliorer la détection de la sclérose en plaques avec de nouveaux biomarqueurs
Le projet SEPIA vise à développer un algorithme de pointe pour la lecture automatique des études d'imagerie de la sclérose en plaques. L'objectif est de créer un modèle d'IA de pointe capable de détecter et de quantifier avec une précision inégalée les lésions de la SEP. Alors que les outils actuellement disponibles se limitent souvent à mesurer le nombre et la taille des lésions, SEPIA ira bien au-delà en intégrant la mesure de deux biomarqueurs avancés essentiels : le signe de la veine centrale (CVS) et les lésions à anneau paramagnétique (PRLs). Ces biomarqueurs, qui viennent d'être intégrés dans les critères diagnostiques de la maladie mais ont aussi un potentiel de prédiction du pronostic et de personnalisation des traitements, sont puissants mais leur évaluation manuelle est souvent fastidieuse, sujette à des erreurs de classification, à des seuils absolus arbitraires et à une variabilité inter-lecteurs.
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Grâce à l'automatisation par IA, la détection exhaustive et fiable de ces biomarqueurs, qui nécessitent actuellement une lecture manuelle par des experts, deviendra non seulement plus précise mais aussi accessible à un plus grand nombre de patients, y compris en dehors des centres spécialisés. Ces avancées s'appuient sur la séquence d'IRM SWI-EPI (susceptibility-weighted imaging - echo planar) récemment développée, que l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild a été un des premiers à intégrer dans toutes les imageries de suspicion ou de suivi de SEP. L'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild sera d'ailleurs le premier utilisateur de ce produit innovant.
Une solide expertise pour accompagner le projet
Le projet bénéficiera du soutien du Professeur Pascal Sati du Cedars-Sinai Medical Center de Los Angeles, directeur du programme de neuro-imagerie du Cedars-Sinaï Medical Center. Le Pr Sati a inventé la séquence SWI-EPI pour visualiser les veinules qui centrent les lésions inflammatoires et agira en tant que conseiller clé sur ce projet de 18 mois. Son expertise est une pierre angulaire qui contribuera à l'évolution du "gold standard" en matière de diagnostic de la sclérose en plaques.
Pr Pascal Sati, directeur du programme de neuro-imagerie de Cedars-Sinaï Medical Center : "Je suis ravi de collaborer avec Raidium et l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild sur le projet SEPIA. L'intégration de l'IA pour la détection automatisée des biomarqueurs comme le signe de la veine centrale représente un pas de géant pour la standardisation et l'accessibilité du diagnostic de la SEP. C'est une opportunité unique d'accélérer la recherche et d'améliorer concrètement la prise en charge des patients."
Dr Julien Savatovsky, Chef du service imagerie de l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild, ajoute: "En tant que concepteurs de ce Data Challenge, nous sommes fiers d'être à la pointe de l'innovation et d'accompagner Raidium dans ce projet. Grâce à une collaboration fluide entre notre équipe (tout particulièrement Emilie Poirion, PhD), l'Unité Data Science (Dr Gutton), les services de neurologie (Pr Anne-Caroline Papeix) et de recherche clinique (Dr Amélie Yavchitz, Assia Nouar), Raidium a pu rapidement travailler sur des images de qualité et produire des premiers résultats très prometteurs. L'IA de SEPIA va non seulement améliorer la précision de nos diagnostics pour les patients atteints de SEP, mais aussi nous permettre d'intégrer plus largement ces biomarqueurs cruciaux dans notre pratique clinique, au bénéfice de nos patients. Nous sommes impatients de déployer cette technologie."
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Dr Paul Hérent, CEO de Raidium et radiologue, conclut : "Grâce à ce Challenge, nous allons pouvoir mener une collaboration à impact avec l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild, déjà précurseur dans l'adoption de nouvelles modalités d'images pour la détection précoce de la SEP. Avec SEPIA, nous avons l'ambition de développer un nouveau standard dans la détection de la SEP et de contribuer à la construction d'un copilote IA adressant l'ensemble du workflow de la radiologie."
Ce projet ambitieux aura un double impact : permettre un accès plus simple aux biomarqueurs issus des nouveaux critères de McDonalds et une amélioration significative des soins aux patients, notamment aux femmes, plus touchées par cette maladie.
La SEP est une maladie inflammatoire chronique du système nerveux central qui touche environ 2,8 millions de personnes dans le monde, dont 130 000 en France. Elle représente la première cause de handicap chez les jeunes adultes. Face à ce défi de santé publique majeur, Raidium et l'Hôpital Fondation Adolphe de Rothschild s'engagent à transformer l'approche diagnostique grâce à l'intelligence artificielle, contribuant ainsi à l'amélioration de la santé des patients et au développement de solutions innovantes en IA appliquée à la neurologie.
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Source: Raidium
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