Medizinische Bildgebung ist ein breiter Begriff, der mehrere verschiedene Technologien umfasst. Nach der Arbeit an KI-gestützten Tools zur Verbesserung von Röntgen- und Mammographiebildern hat das französische Startup Gleamer nun das Ziel, sich mit der Magnetresonanztomographie (MRT) zu befassen.
Statt von vorne anzufangen, hat Gleamer ein Startup übernommen, das bereits an KI-gestützter MRT-Analyse gearbeitet hat, Caerus Medical, und fusioniert mit Pixyl.
Gleamer ist Teil der zweiten Welle von Startups, die versuchen, die medizinische Bildgebung mithilfe künstlicher Intelligenz zu verbessern. Mehrere Tech-Gründer gründeten um dieses Thema herum Startups im Jahr 2014 oder 2015. Während die meisten von ihnen erfolglos waren, gab es einige Konsolidierungen in diesem Bereich. Zum Beispiel wurden Zebra Medical Vision und Arterys beide von Nanox bzw. Tempus übernommen.
Gegründet im Jahr 2017, hat Gleamer einen KI-Assistenten für Radiologen entwickelt, eine Art Copilot für medizinische Bildgebung. Mit Gleamer können Radiologen theoretisch die diagnostische Genauigkeit bei der Interpretation medizinischer Bilder verbessern.
Das Startup konnte bereits 2.000 Einrichtungen in 45 Ländern dazu überreden, seine Softwarelösung zu nutzen. Insgesamt hat Gleamer 35 Millionen Untersuchungen durchgeführt. Das Unternehmen hat CE- und FDA-Zertifizierungen für sein Produkt zur Interpretation von Knochenverletzungen erhalten. In Europa bietet es auch Produkte an, die speziell auf Brust-Röntgenaufnahmen, orthopädische und Knochenaltersmessungen mit CE-Zertifizierung ausgerichtet sind.
„Leider funktioniert der Einheitsansatz für Radiologie nicht“, sagte Christian Allouche, Mitbegründer und CEO von Gleamer, gegenüber TechCrunch. „Es ist sehr kompliziert, ein großes Modell zu haben, das alle medizinischen Bildgebungsbereiche abdeckt und die erwartete Leistung der Ärzte liefert.“
Das Unternehmen hat kleine interne Teams für Mammographien und CT-Scans geschaffen. „Vor drei Wochen haben wir unser Mammographie-Produkt veröffentlicht, an dem wir 18 Monate gearbeitet haben“, sagte Allouche. Es basiert auf einem proprietären KI-Modell, das auf 1,5 Millionen Mammographien trainiert wurde.
„Wir haben eine Partnerschaft mit Jean Zay, dem GPU-Cluster der französischen Regierung“, sagte Allouche. Das Unternehmen arbeitet auch an CT-Scans für Krebserkrankungen.
Aber was ist mit MRT? „MRT ist ein anderer technologischer Bereich“, sagte Allouche. „In der MRT gibt es viele Aufgaben. Es geht nicht nur um die Erkennung, sondern auch um Segmentierung, Erkennung, Charakterisierung, Klassifizierung, Bilder aus mehreren Sequenzen.“
Deswegen erwirbt Gleamer ein kleines Startup (Caerus Medical) und fusioniert mit einem größeren (Pixyl), um schneller voranzukommen. Diese beiden Unternehmen arbeiten seit mehreren Jahren in diesem Bereich. Gleamer gibt die Bedingungen der Deals nicht bekannt.
„Diese beiden Unternehmen werden unsere zwei MRT-Plattformen, mit der klaren Ambition, alle Anwendungsfälle in den nächsten zwei bis drei Jahren abzudecken“, sagte Allouche.
Vorbeugende medizinische Bildgebung
Obwohl die Modelle von Gleamer vielversprechende Ergebnisse zeigen, sind sie noch nicht perfekt. Zum Beispiel behauptet das Unternehmen mit seinem neuen Mammographiemodell, dass es vier von fünf Krebserkrankungen erkennen kann. Im Vergleich dazu identifiziert ein menschlicher Radiologe ohne KI-Unterstützung typischerweise Krebs in drei von fünf Fällen.
Die Produktivitätsgewinne durch ein Tool wie Gleamer könnten jedoch die medizinische Bildgebung radikal verändern. Ein übersehener Tumor wird wahrscheinlich bei einer Nachuntersuchung einige Monate später erscheinen.
„In naher Zukunft denke ich, dass wir alle routinemäßige Ganzkörper-MRT-Untersuchungen von unseren Krankenversicherungen bezahlt bekommen - da sie nicht bestrahlt werden“, so Allouche.
In einigen Städten gibt es jedoch bereits zu wenige Radiologen, um der Nachfrage nach reaktiver Bildgebung gerecht zu werden. Wenn die Branche sich hin zur präventiven Bildgebung entwickelt, werden KI-Tools unverzichtbar.
Der CEO von Gleamer glaubt, dass KI ein „Orchestrierungs- und Triage“-Werkzeug werden könnte. Die meisten medizinischen Bilduntersuchungen werden durchgeführt, um einige Diagnosen auszuschließen. „Daher gibt es einen echten Bedarf, all dies mit einem sehr soliden KI-Modell zu automatisieren, das eine viel höhere Empfindlichkeit als ein Mensch hat“, sagte Allouche.
