Fornecedor de software de IA em Radiologia Gleamer expande-se para RM com duas transações de fusão e aquisição

A imagem médica é um termo amplo que abrange várias tecnologias distintas. Após trabalhar em ferramentas impulsionadas por IA para melhorar raios-X e mamografias, a startup francesa Gleamer agora visa enfrentar a ressonância magnética (MRI).

Em vez de começar do zero, a Gleamer adquiriu uma startup que já estava trabalhando na análise de MRI com IA, a Caerus Medical, e está se fundindo com a Pixyl.

A Gleamer faz parte da segunda onda de startups que buscam melhorar a imagem médica usando inteligência artificial. Vários fundadores de tecnologia criaram startups sobre este tema em 2014 ou 2015. Enquanto a maioria delas não teve sucesso, houve alguma consolidação no setor. Por exemplo, Zebra Medical Vision e Arterys foram adquiridas pela Nanox e Tempus, respectivamente.

Fundada em 2017, a Gleamer tem desenvolvido um assistente de IA para radiologistas, uma espécie de copiloto para imagem médica. Com a Gleamer, os radiologistas podem teoricamente melhorar a precisão diagnóstica ao interpretar imagens médicas.

A startup já conseguiu convencer 2.000 instituições em 45 países a utilizar sua solução de software. No total, a Gleamer processou 35 milhões de exames. A empresa recebeu certificações CE e FDA para seu produto de interpretação de traumas ósseos. Na Europa, também oferece produtos focados especificamente em raios-X de tórax, ortopedia e medições de idade óssea com certificação CE.

“Infelizmente, a abordagem padrão para a radiologia não funciona”, disse Christian Allouche, cofundador e CEO da Gleamer, ao TechCrunch. “É muito complicado ter um grande modelo que cubra toda a imagem médica e entregue o nível de desempenho esperado pelos médicos.”

É por isso que a empresa criou pequenas equipes internas focadas em mamografias e tomografias. “Três semanas atrás, lançamos nosso produto de mamografia, no qual trabalhamos por 18 meses”, disse Allouche. É baseado em um modelo de IA proprietário que foi treinado em 1,5 milhão de mamografias.

“Temos uma parceria com Jean Zay, o cluster de GPU do governo francês,” acrescentou Allouche. A empresa também está trabalhando em tomografias para cânceres.

Mas e a MRI? “MRI é um espaço tecnológico diferente,” disse Allouche. “Você tem muitas tarefas na MRI. Não é apenas detecção, você tem segmentação, detecção, caracterização, classificação e imagens de múltiplas sequências.”

É por isso que a Gleamer está adquirindo uma pequena startup (Caerus Medical) e se fundindo com uma maior (Pixyl) para acelerar seu progresso. Essas duas empresas já estavam atuando nesse espaço há vários anos. A Gleamer não divulgou os termos dos negócios.

“Essas duas empresas se tornarão nossas duas plataformas de MRI, com a clara ambição de cobrir todos os casos de uso nos próximos dois a três anos,” disse Allouche.

Imagem médica preventiva

Embora os modelos da Gleamer mostrem resultados promissores, eles ainda não são perfeitos. Por exemplo, com o novo modelo de mamografia da empresa, a startup afirma que pode detectar quatro em cinco cânceres. Em comparação, um radiologista humano sem assistência de IA geralmente identifica câncer em três de cinco casos.

No entanto, os ganhos de produtividade de uma ferramenta como a Gleamer poderiam mudar radicalmente a imagem médica. Um tumor perdido provavelmente aparecerá em um exame de seguimento alguns meses depois.

“Em um futuro não muito distante, acho que todos nós estaremos fazendo rotineiramente ressonâncias magnéticas de corpo inteiro pagas por nossas seguradoras — já que não estão irradiando,” disse Allouche.

No entanto, em algumas cidades, já há poucos radiologistas para atender à demanda por imagem reativa. Se a indústria mudar para a imagem preventiva, as ferramentas de IA se tornarão indispensáveis.

O CEO da Gleamer acredita que a IA pode se tornar uma ferramenta de “orquestração e triagem”. A maioria dos exames de imagem médica é realizada para descartar alguns diagnósticos. “Portanto, há uma necessidade real de automatizar tudo isso com um modelo de IA muito sólido que tenha um nível de sensibilidade muito maior do que um humano,” afirmou Allouche.