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Libérer le potentiel d’archives d’images médicales pour la recherche
Pouvez-vous présenter Medexprim ?
K.S. : J’ai créé Medexprim fin 2015. Sa mission est de faciliter l’exploitation d’archives d’images biomédicales pour la recherche. Les hôpitaux disposent de millions d’examens d’imagerie archivés dans leurs PACS (Picture Archiving and Communication System). Ces données représentent une mine d’or pour la recherche, l’identification de biomarqueurs ou le développement d’outils d’aide à la décision, basé notamment sur des techniques deep-learning.
La difficulté est d’identifier les examens pertinents parmi l’ensemble des examens archivés, les extraire, les anonymiser, puis les traiter. Le processus d’extraction et d’anonymisation est traditionnellement extrêmement chronophage, puisqu’il est fait patient par patient avec les outils du PACS.
Notre solution Radiomics Enabler® permet d’automatiser ce processus. Ainsi, alors qu’il prenait jusque- de 4 à 6 mois, l’extraction et la mise à disposition des données pour traitement sont réalisés en quelques heures. Les chercheurs peuvent ainsi se consacrer à leur cœur de métier : l’analyse de données et la recherche.
Où en est votre développement produit ?
K.S. : Un premier prototype a été développé en 2015 en collaboration avec le CHU de Toulouse. Il a depuis été utilisé dans 4 études pilotes. Sur la base des retours utilisateurs, nous avons développé la version actuelle, livrée au CHU de Toulouse en mai, et qui a reçu un accueil très favorable des utilisateurs. Elle est désormais prête à être déployée. Le déploiement et paramétrage peuvent être réalisés à distance dans le monde entier.
Quel est votre modèle économique ?
K.S. : Radiomics Enabler® sera prochainement diffusé en open source pour promouvoir une adoption large et mondiale. Medexprim vend des services de déploiement, de paramétrage et de construction de requêtes spécifiques. Notre solution est également disponible en mode hébergé en association avec des hébergeurs PACS. Nous vendons pour l’instant en direct, mais cherchons à développer un réseau de partenaires : fournisseurs de services PACS, d’outils de post-traitements, de réseaux d’échanges d’images, d’entrepôts de données cliniques. Radiomics Enabler® est en effet très complémentaire des fonctionnalités actuellement proposées par ces acteurs.
Quel est le positionnement de votre solution dans le système d’information hospitalier ?
K.S. : Radiomics Enabler® est connecté au PACS via des requêtes DICOM, et vient naturellement compléter les fonctionnalités des entrepôts de données cliniques. Les chercheurs utilisent l’entrepôt pour identifier des cohortes de patients, et sur la base de leurs sélections, Radiomics Enabler® extrait les séquences pertinentes de ces patients. Les données quantitatives et autres descripteurs en sortie des pipelines de post-traitement sont ensuite réinjectés dans l’entrepôt, pour être croisées avec données cliniques et biologiques et identifier des corrélations.
Radiomics Enabler® sera prochainement diffusé en open source pour promouvoir une adoption large et mondiale. Medexprim vend des services de déploiement, de paramétrage et de construction de requêtes spécifiques. Notre solution est également disponible en mode hébergé en association avec des hébergeurs PACS. Nous vendons pour l’instant en direct, mais cherchons à développer un réseau de partenaires : fournisseurs de services PACS, d’outils de post-traitements, de réseaux d’échanges d’images, d’entrepôts de données cliniques. Radiomics Enabler® est en effet très complémentaire des fonctionnalités actuellement proposées par ces acteurs.
Vous avez gagné un prix à Boston. Pouvez-vous nous en parler ?
K.S. : Il s’agit du President’s startup challenge de la Pistoia Alliance, remporté en octobre dernier. La Pistoia Alliance est une organisation internationale regroupant de grands industriels de la santé et des académiques, et dont la mission est de lever les verrous existants pour le développement des sciences de la vie. Le prix était assorti d’une dotation de 20 000$US. Avant cela, Medexprim avait remporté le prix de l’Université d’été e-santé dans la catégorie Big Data (Castres, juillet 2016) et le Reverse Challenge e-santé organisé par M-Capital (Toulouse, octobre 2016).
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