Una startup francesa ha creado un visor de radiología desde cero con IA en su núcleo. Moffitt Cancer Center ya lo está utilizando.
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Radium Moffitt, con sede en París, lanzó su plataforma de radiología nativa de IA en el Centro Oncológico. Su modelo Curia automatiza el seguimiento de tumores y reduce 3 veces la variabilidad del lector.
Raidium, una startup de radiología con sede en París y Silicon Valley, lanzó su plataforma de imágenes nativas de IA en los EE. UU. en el principal instituto de investigación oncológica del país, el Moffitt Cancer Center. La plataforma, llamada Raidium Read, reemplazó las aplicaciones radiómicas heredadas de Moffitt y actualmente está disponible para ensayos clínicos y uso en investigación. Se espera la aprobación 510(k) de la FDA antes de finales de 2026
El sistema se basa en Curia, el modelo básico patentado de Radium entrenado en más de 200 millones de cortes de CT y MRI de 150.000 exámenes. En lugar de superponer herramientas de inteligencia artificial a un visor PACS existente, la empresa creó el visor desde cero con modelos integrados. Curia mide RECIST automatizado e independiente de los órganos, el método estandarizado para rastrear la respuesta del tumor en múltiples momentos. Radium dice que reduce la variabilidad entre lectores en un factor de tres.
El problema práctico que está resolviendo el radio es a la vez tedioso y gratificante. Los radiólogos oncológicos rastrean manualmente las lesiones a través de exploraciones seriadas, extraen mediciones de estudios anteriores y las comparan con nuevas imágenes. Este flujo de trabajo requiere mucho tiempo y es inconsistente entre los lectores. Radium Read automatiza esto: el sistema escanea entradas de imágenes de gran volumen, detecta y segmenta lesiones en regiones anatómicas y mapea datos históricos de lesiones contra nuevos escaneos de seguimiento. Symphony AI de Corti adopta un enfoque similar a la codificación médica, tratando una tarea clínica propensa a errores como un problema de razonamiento en lugar de etiquetado.
"Durante veinte años, los visores PACS estándar se han resistido a la evolución," dijo Paul Herrent, director ejecutivo y cofundador de Radium. El Dr. Cesar Lam, radiólogo de Moffitt, dijo que la plataforma permite proyectos de investigación que "No hace mucho eso hubiera parecido imposible."El sistema no requiere integración de backend, lo que hace que su implementación sea más rápida que las instalaciones PACS tradicionales. La IA ya ha demostrado que puede superar a las biopsias en la clasificación de cánceres raros, pero la mayoría de estas herramientas siguen siendo prototipos de investigación. La apuesta de Raidium es construir el visor alrededor del modelo, en lugar de sincronizar los labios del modelo con el visor, lo que lo convierte en lo último en radiología cotidiana.
