Lange unterschätzt, gewinnt die Hautgesundheit im Zeitalter der Image Queen an Bedeutung. Nach Angaben des Unternehmens Xerfi soll der Umsatz bis 2027 weltweit um 8,5 % pro Jahr wachsen. Ein Zukunftsmarkt, in dem QuantifiCare einen differenzierenden Ansatz verfolgen möchte. Als Ursprung des Verbundprojekts PLICIA, Akronym für Clinical Imaging Software Platform integrating Artificial Intelligence, möchte das in Sophia Antipolis ansässige Biotech-Unternehmen zur weltweiten Referenz bei der Analyse medizinischer Bilder werden.
Allein auf der Welt (oder fast)
Das 2001 gegründete Unternehmen ist ein Spin-off von INRIA, einem öffentlichen Forschungsinstitut für Informatik und Automatisierung. Seine Spezialgebiete: medizinische Bildverarbeitung, 3D-Systeme und KI, aus denen das Unternehmen Dienstleistungen und Produkte für die Diagnose entwickelt. Es arbeitet daher mit zwei Arten von Kunden zusammen: Pharmalabors auf der einen Seite, für die es, insbesondere durch Scoring, mögliche Medikamente und Behandlungen im Rahmen klinischer Studien bewertet, und ästhetische Dermatologen und plastische Chirurgen auf der anderen Seite, denen es Lösungen bietet, die 3D-Simulationen ermöglichen vor und nach dem Eingriff durchzuführen. Eine Nische, die weltweit nur von zwei Unternehmen besetzt wird, darunter QuantifiCare, das diese Doppelaktivität in rund sechzig Ländern über fünf Tochtergesellschaften (zwei in Brasilien, eine in den USA, den Philippinen, Japan) und Vertriebsbüros in Korea oder noch in Dubai betreibt. Insgesamt beschäftigt das Biotech-Unternehmen 140 Mitarbeiter und hat 2019 ein Gesamtbudget von 10 Millionen Euro aufgebracht, darunter 5 Millionen Eigenkapital von LBO France, um seine Positionen zu festigen und zu stärken.
Die Strategie von Innate Pharma, sich einen Platz unter den Biotech-Unternehmen im Bereich der Immunonkologie zu sichern
Datenanonymisierung
Mit PLICIA möchte QuantifiCare daher die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz weiter ausloten. „ Die KI-Diagnose liegt bereits auf Augenhöhe mit der Diagnose medizinischer Experten und übertrifft diese teilweise sogar. Durch die gezielte Stärkung des Instruments und die Kombination mit den nach wie vor wesentlichen Erkenntnissen der Ärzte können wir dennoch enorme Fortschritte erzielen, insbesondere in Bezug auf Teilpopulationen, die aufgrund dieser oder jener Eigenschaft entkommen oder nicht so wirksam sind Behandlung wie der Rest der Bevölkerung », erklärt Jean-Philippe Thirion, der Gründungsdirektor des Biotech-Unternehmens.
Um dies zu erreichen, ist jedoch eine zwingende Notwendigkeit erforderlich: die Anonymisierung der Daten, aus denen die KIs lernen. Dies ist der ganze Zweck des Konsortiums, dessen Federführung Quantificare übernommen hat. Es besteht aus dem auf Datenhosting spezialisierten SME Hosteur, INRIA und dem I3S-Labor (für Informatik, Signale und Systeme von Sophia Antipolis), das sein Fachwissen zur Verfügung stellen wird In tiefes Lernen, maschinelles Lernen und Bildbearbeitung. Die Gruppe erhielt im Rahmen des 2. i-Démo-Projektaufrufs, der von der Region Süd unterstützt wird und aus Frankreich 2030 resultiert, über einen Zeitraum von drei Jahren eine finanzielle Unterstützung in Höhe von 3 Millionen Euro. Der Umfang bleibt bescheiden, aber die Partner verfügen über erhebliche Schlagkraft „. Das Projekt unterscheidet sich vor allem vom Ansatz von Gafam, dessen „ Sicherheitsverstöße kosteten sie zuletzt rund 3,4 Milliarden Euro an Bußgeldern “, sagt der Manager.
Die Strategie von Innate Pharma, sich einen Platz unter den Biotech-Unternehmen im Bereich der Immunonkologie zu sichern
Vertrauenswürdiger Dritter
« PLICIA besteht aus 3 Ziegelsteinen, erklärt Jean-Philippe Thirion. Der erste Schwerpunkt liegt auf der sicheren Erfassung sehr umfassender medizinischer Daten von Krankenhäusern und Ärzten. Der zweite hat die Form eines Datenseeein geschlossener Raum, in dem lernende KIs ausgeführt werden. Es kommt nichts heraus außer den aus den Bildern gelernten Daten. Der Arzt muss beispielsweise nur ein mit seinem Telefon aufgenommenes Bild senden, und das System ermittelt die Pathologie oder gibt einen pathologischen Score ab. Eine Rückverfolgung zur Quelle ist nicht möglich. Der dritte schließlich ermöglicht es den verschiedenen KI, innerhalb des Systems zu agieren.. » Kurz gesagt, ein produktiver und kollaborativer Safe, der darauf abzielt, eine Vergrößerung der Kluft gegenüber amerikanischen und chinesischen KI-Ansätzen zu vermeiden und gleichzeitig die europäische Ethik zu respektieren. Das Konsortium beabsichtigt, das System auch für Universitätskliniken zu öffnen, die viele medizinische Daten haben, ohne zu wissen, was sie damit machen oder wie sie sie verarbeiten sollen. „ Es handelt sich um ein sicheres Datenspeichertool, das zur Weiterentwicklung von Wissenschaft und Diagnostik beiträgt „. Mit anderen Worten, ein vertrauenswürdiger Dritter, dessen erste PoCs im Gange sind. Die endgültige, einsetzbare Version wird für 2027 erwartet.
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