Subestimada durante mucho tiempo, la salud de la piel está ganando terreno en la era de la imagen reina. Según la firma Xerfi, se espera que su facturación crezca un 8,5% anual en todo el mundo hasta 2027. Un mercado de futuro en el que QuantifiCare quiere aportar un enfoque diferenciador. Originaria del proyecto colaborativo PLICIA, acrónimo de Clinical Imaging Software Platform que integra Inteligencia Artificial, la biotecnológica con sede en Sophia Antipolis quiere convertirse en la referencia mundial en el análisis de imágenes médicas.
Solo en el mundo (o casi)
Fundada en 2001, la empresa es una spin-off de INRIA, un instituto público de investigación en informática y automatización. Sus especialidades: procesamiento de imágenes médicas, sistemas 3D e IA a partir de las que desarrolla servicios y productos dedicados al diagnóstico. Trabaja así con dos tipos de clientes: por un lado, los laboratorios farmacéuticos, a los que evalúa, en particular mediante scoring, los medicamentos y tratamientos candidatos durante los estudios clínicos, y, por otro, los dermatólogos estéticos y los cirujanos plásticos, a quienes ofrece soluciones que permiten simulaciones en 3D. a realizar antes y después de la intervención. Un nicho ocupado por sólo dos empresas en el mundo, incluida QuantifiCare, que despliega esta doble actividad en unos sesenta países a través de cinco filiales (2 en Brasil, una en Estados Unidos, Filipinas y Japón) y oficinas comerciales en Corea o incluso en Dubai. En total, la biotecnológica emplea a 140 personas y en 2019 recaudó un presupuesto total de 10 millones de euros, de los cuales 5 millones en fondos propios de LBO Francia, para consolidar y reforzar sus posiciones.
La estrategia de Innate Pharma para hacerse un lugar entre las biotecnológicas de inmunooncología
Anonimización de datos
Por lo tanto, con PLICIA, QuantifiCare quiere explorar más a fondo las posibilidades que ofrece la inteligencia artificial. “ El diagnóstico por IA ya está a la par del de los expertos médicos, y en algunos casos incluso lo supera. Reforzando la herramienta de forma muy específica y combinándola con las percepciones de los médicos, que siguen siendo esenciales, aún podemos lograr enormes avances, en particular hacia subpoblaciones que, por presentar tal o cual característica, escapan o no tienen resultados tan eficaces. trato que el resto de la población », Explica Jean-Philippe Thirion, director fundador de la biotecnológica.
Pero para ello es imprescindible un imperativo: el de la anonimización de los datos de los que aprenden las IA. Este es el objetivo del consorcio liderado por Quantificare, formado por la PYME Hosteur, especializada en alojamiento de datos, INRIA y el laboratorio I3S (de Informática, Señales y Sistemas de Sophia Antipolis) que aportará su experiencia. en aprendizaje profundo, aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. El grupo obtuvo un apoyo financiero de 3 millones de euros durante 3 años en el marco de la segunda convocatoria de proyectos i-Démo, apoyada por la Región Sur y resultante de Francia 2030. “ La dotación sigue siendo modesta, pero los socios tienen un poder de fuego importante. “. Sobre todo, el proyecto difiere del enfoque de Gafam, cuyo “ Las violaciones de seguridad les han costado recientemente unos 3.400 millones de euros en multas. “, dice el directivo.
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Tercero de confianza
« PLICIA se construye alrededor de 3 ladrillos, explica Jean-Philippe Thirion. El primero se centra en la recopilación de datos médicos muy amplios de hospitales y médicos, de forma segura. El segundo toma la forma de un lago de datosun espacio cerrado donde se ejecutan las IA de aprendizaje. No sale nada excepto los datos aprendidos de las imágenes. El médico sólo necesita enviar una imagen tomada con su teléfono, por ejemplo, y el sistema funciona para determinar la patología o dar una puntuación patológica. Imposible rastrear hasta la fuente. Finalmente, el tercero permite que las diferentes IA operen dentro del sistema.. » En definitiva, una caja fuerte productiva y colaborativa que tenga como objetivo evitar ampliar la brecha con respecto a los enfoques estadounidenses y chinos en materia de IA, respetando al mismo tiempo la ética europea. El consorcio también pretende abrir el sistema a hospitales universitarios que tengan muchos datos médicos sin saber qué hacer con ellos ni cómo procesarlos. “ Es una herramienta segura de almacenamiento de datos que ayudará a avanzar en la ciencia y el diagnóstico. “. En otras palabras, un tercero de confianza cuyas primeras pruebas de concepto están en curso. Se espera que la versión final implementable esté disponible en 2027.
