A imagem médica é um termo amplo que abrange diversas tecnologias distintas. Depois de desenvolver ferramentas impulsionadas por inteligência artificial para aprimorar raios-X e mamografias, a startup francesa Gleamer agora busca avançar na área de ressonância magnética (RM).
Em vez de começar do zero, a Gleamer adquiriu duas startups que já atuavam com análises de RM baseadas em IA: Pixyl e Caerus Medical.
A Gleamer faz parte da segunda onda de startups que tentam melhorar a imagem médica por meio da inteligência artificial. Vários empreendedores de tecnologia lançaram startups nesse segmento por volta de 2014 ou 2015. Embora a maioria não tenha obtido grandes resultados, o setor passou por um processo de consolidação. Por exemplo, a Zebra Medical Vision e a Arterys foram adquiridas, respectivamente, pela Nanox e pela Tempus.
Fundada em 2017, a Gleamer vem desenvolvendo um assistente de IA para radiologistas, funcionando como um copiloto na interpretação de imagens médicas. Dessa forma, os radiologistas podem, teoricamente, aumentar a precisão diagnóstica.
A startup convenceu 2.000 instituições em 45 países a utilizarem sua solução de software e já 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 em raios-X de tórax, mensuração ortopédica e avaliação da idade óssea, todos com certificação CE.
“Infelizmente, a abordagem única para todos na radiologia não funciona”, afirmou o cofundador e CEO Christian Allouche. “É muito complicado ter um grande modelo que abranja todas as imagens médicas e entregue o nível de desempenho que os médicos esperam.”
Por essa razão, a empresa criou pequenas equipes internas para focar em mamografias e tomografias computadorizadas (TC). “Há três semanas lançamos nosso produto de mamografia, no qual trabalhamos por 18 meses”, ressaltou Allouche, explicando que o produto se baseia em um modelo de IA proprietário treinado com 1,5 milhão de mamografias.
“Temos uma parceria com o Jean Zay, o cluster de GPUs do governo francês”, completou Allouche, acrescentando que a empresa também trabalha no desenvolvimento de soluções de TC para a detecção de câncer.
Mas e a ressonância magnética? “A RM é um espaço tecnológico diferente”, explicou Allouche. “Existem muitas tarefas envolvidas: não se trata apenas de detecção, mas também de segmentação, caracterização, classificação e imagens multisséquencia.”
Por isso, a Gleamer está adquirindo duas pequenas startups que atuam nesse nicho há vários anos, com o objetivo de acelerar seu desenvolvimento. A empresa não divulgou os termos dos acordos.
“Essas duas empresas se tornarão nossas duas plataformas de RM, com a clara ambição de abranger todos os casos de uso nos próximos dois a três anos”, afirmou Allouche.
Imagem Médica Preventiva
Apesar dos resultados promissores dos modelos da Gleamer, eles ainda não são perfeitos. Por exemplo, com o novo modelo de mamografia, a startup afirma conseguir detectar quatro em cada cinco cânceres, enquanto um radiologista operando sem o auxílio da IA normalmente identifica o câncer em três de cada cinco casos.
No entanto, os ganhos de produtividade proporcionados por uma ferramenta como essa podem transformar radicalmente a área de imagem médica. Um tumor não identificado em um exame provavelmente será detectado em um acompanhamento alguns meses depois.
“Num futuro não muito distante, acredito que todos nós faremos exames de ressonância magnética de corpo inteiro de rotina, custeados pelos nossos planos de saúde — já que não emitem radiação”, previu Allouche.
Em algumas cidades, já há poucos radiologistas para atender à demanda dos exames reativos. Caso a indústria se direcione para a imagem preventiva, as ferramentas de IA se tornarão indispensáveis.
O CEO da Gleamer acredita que a inteligência artificial poderá funcionar como uma ferramenta de orquestração e triagem. Como a maioria dos exames de imagem é realizada para descartar determinados diagnósticos, “há uma necessidade real de automatizar todo esse processo com um modelo de IA robusto, que ofereça uma sensibilidade muito maior do que a humana”, concluiu Allouche.
Romain Dillet é repórter sênior no TechCrunch. Ele já escreveu mais de 3.000 artigos sobre tecnologia e startups, consolidando-se como uma voz influente na cena tecnológica europeia. Com amplo conhecimento sobre startups, privacidade, segurança, fintech, blockchain, mobile, social e mídia, Romain acumula doze anos de experiência na publicação, tornando-se uma figura conhecida no cenário que cobre obsessivamente o Vale do Silício e a indústria de tecnologia. Sua carreira começou no TechCrunch aos 21 anos e, baseado em Paris, ele é considerado por muitos como o jornalista de tecnologia mais bem informado da cidade. Romain se destaca por identificar importantes startups antes de seus concorrentes, tendo sido o primeiro a cobrir N26, Revolut e DigitalOcean, além de publicações exclusivas sobre grandes aquisições envolvendo Apple, Microsoft e Snap. Além de repórter, ele também é desenvolvedor e possui um profundo conhecimento sobre a tecnologia que move os bastidores da indústria. Seu conhecimento histórico da computação ao longo dos últimos 50 anos o permite conectar inovações com seus impactos na sociedade. Formado pela Emlyon Business School, uma renomada instituição francesa focada em empreendedorismo, Romain também tem colaborado com diversas organizações sem fins lucrativos, como a StartHer, que promove a educação e o empoderamento de mulheres na tecnologia, e a Techfugees, que apoia pessoas deslocadas por meio da tecnologia.
