Gleamer erweitert KI-gestützte Radiologie auf MRT durch strategische Übernahmen

PARIS / MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Die französische Firma Gleamer, bekannt für ihre KI-gestützten Lösungen in der Radiologie, hat kürzlich zwei strategische Übernahmen getätigt, um ihre Expertise auf den Bereich der Magnetresonanztomographie (MRT) auszuweiten.

Die französische Firma Gleamer, die sich auf KI-gestützte Lösungen in der Radiologie spezialisiert hat, hat kürzlich zwei strategische Übernahmen getätigt, um ihre Expertise auf den Bereich der Magnetresonanztomographie (MRT) auszuweiten. Gleamer hat die Startups Pixyl und Caerus Medical übernommen, die bereits an der KI-gestützten Analyse von MRT-Daten arbeiten. Diese Akquisitionen ermöglichen es Gleamer, schneller in den MRT-Markt einzutreten, ohne von Grund auf neu beginnen zu müssen.

Gleamer gehört zur zweiten Welle von Startups, die versuchen, die medizinische Bildgebung durch Künstliche Intelligenz zu verbessern. Während viele dieser Startups in den Jahren 2014 und 2015 gegründet wurden und nicht erfolgreich waren, hat sich der Markt inzwischen konsolidiert. So wurden beispielsweise Zebra Medical Vision und Arterys von Nanox bzw. Tempus übernommen.

Seit seiner Gründung im Jahr 2017 hat Gleamer eine KI-gestützte Assistenzlösung für Radiologen entwickelt, die als eine Art Co-Pilot für die medizinische Bildgebung fungiert. Diese Lösung soll die diagnostische Genauigkeit bei der Interpretation medizinischer Bilder verbessern. Gleamer hat bereits 2.000 Institutionen in 45 Ländern von seiner Softwarelösung überzeugt und insgesamt 35 Millionen Untersuchungen verarbeitet.

Das Unternehmen hat CE- und FDA-Zertifizierungen für sein Produkt zur Interpretation von Knochenverletzungen erhalten. In Europa bietet es zudem Produkte an, die sich speziell auf Thorax-Röntgenaufnahmen, orthopädische und Knochenaltersmessungen konzentrieren und ebenfalls CE-zertifiziert sind.

Christian Allouche, Mitbegründer und CEO von Gleamer, betont, dass ein universelles Modell für die Radiologie nicht funktioniert. Daher hat das Unternehmen kleine interne Teams geschaffen, die sich auf Mammographien und CT-Scans konzentrieren. Vor drei Wochen hat Gleamer sein Mammographie-Produkt veröffentlicht, das auf einem proprietären KI-Modell basiert, das mit 1,5 Millionen Mammographien trainiert wurde.

Gleamer arbeitet auch an CT-Scans für Krebserkrankungen und hat eine Partnerschaft mit Jean Zay, dem GPU-Cluster der französischen Regierung, geschlossen. Der Bereich MRT stellt eine andere technologische Herausforderung dar, da er Aufgaben wie Segmentierung, Erkennung, Charakterisierung und Klassifizierung umfasst. Daher hat Gleamer die beiden kleinen Startups übernommen, um schneller voranzukommen.

Gleamer plant, diese beiden Unternehmen als Plattformen für MRT zu nutzen, mit dem klaren Ziel, alle Anwendungsfälle in den nächsten zwei bis drei Jahren abzudecken. Während die Modelle von Gleamer vielversprechende Ergebnisse zeigen, sind sie noch nicht perfekt. Zum Beispiel kann das neue Mammographie-Modell des Unternehmens vier von fünf Krebserkrankungen erkennen, während ein menschlicher Radiologe ohne KI-Unterstützung typischerweise drei von fünf Fällen identifiziert.

Die Produktivitätsgewinne durch ein Tool wie Gleamer könnten die medizinische Bildgebung radikal verändern. Ein übersehener Tumor wird wahrscheinlich in einer Nachuntersuchung einige Monate später auftauchen. Allouche prognostiziert, dass in naher Zukunft routinemäßige Ganzkörper-MRTs von den Versicherungsgesellschaften bezahlt werden könnten, da sie keine Strahlung verursachen.

In einigen Städten gibt es bereits zu wenige Radiologen, um die Nachfrage nach reaktiver Bildgebung zu decken. Wenn die Branche auf präventive Bildgebung umschwenkt, werden KI-Tools unverzichtbar. Gleamers CEO glaubt, dass KI zu einem “orchestrierenden und triagierenden” Werkzeug werden könnte. Die meisten medizinischen Bildgebungsuntersuchungen werden durchgeführt, um einige Diagnosen auszuschließen. Daher besteht ein echter Bedarf, all dies mit einem sehr soliden KI-Modell zu automatisieren, das eine viel höhere Sensitivität als ein Mensch aufweist.

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