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La start-up Milvue lève 8 millions d'euros pour son logiciel d'aide au diagnostic radiologique

Levée de fonds La start-up française Milvue a bouclé une série A de 8 millions d'euros pour exporter sa solution sur le marché nord-américain. Elle a développé un logiciel capable de détecter automatiquement les pathologies osseuses et pulmonaires sur les radiographies. 
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La start-up Milvue lève 8 millions d'euros pour son logiciel d'aide au diagnostic radiologique
La start-up Milvue lève 8 millions d'euros pour son logiciel d'aide au diagnostic radiologique © Milvue

La start-up Milvue, spécialisée dans la détection automatisée des pathologies osseuses et pulmonaires grâce à l'IA, annonce ce mardi 15 décembre une levée de fonds en série A de 8 millions d'euros. Le tour de table a été mené par 58 radiologues français et un fonds d'investissements européen spécialisé dans l'intelligence artificielle.

Milvue est hébergée par la pépinière de l'hôpital Cochin. Elle a été fondée en 2018 par Alexandre Parpaleix, radiologue et docteur en neurosciences, Malo Huard, Ronan Riochet, tous deux polytechniciens, ainsi que Thomas Gavoille, diplômé de l'Ecole nationale de la statistique et de l'administration (ENSAE).

Faciliter le travail des radiologues
Elle a développé un logiciel, doté du marquage CE 2A depuis février 2020, pour automatiser la détection des pathologies osseuses (fracture, luxation et épanchement articulaire) et pulmonaires (nodule, pneumothorax, épanchement pleural et opacités) sur les radiographies. Le but : soulager le travail quotidien des radiologues et des cliniciens en priorisant les images et en fournissant un premier diagnostic. "Ils peuvent ainsi se concentrer sur tous les examens pathologiques ou difficiles, comme les cas douteux", détaille Aïssa Khelifa, le directeur général de la jeune pousse, à L'Usine Digitale

Le logiciel possède deux fonctionnalités. La première, baptisée "SmartUrgences", est dédiée à la détection des pathologies sur les radiographies en les détourant. La seconde "SmartXpert" est dédiée au calcul de mesures qui permet notamment de faire de "la détection par déduction", explique Aïssa Khelifa. Cette technique s'adresse aux pathologies dans lesquelles le professionnel de santé n'est pas certain de voir la fracture mais où il existe "un potentiel de fracture" à travers "des mesures anormales". Par exemple, en cas fracture du calcaneum (articulation à l'intérieur du talon), difficile à déceler, "il y a un angle d'inclinaison du pied qui va avoir une mesure très atypique". 
 


Près d'un million de données pour développer l'algorithme
"Le logiciel a un couple sensibilité/spécificité de 99% et 97%, note le directeur général. En d'autres termes, nous ne laissons passer quasiment aucune pathologie." Pour développer le système d'apprentissage automatique, Milvue a récupéré des données de vie réelle grâce à des "sites partenaires" (des hôpitaux et des cabinets de radiologie). "Une première vague d'annotation à la main a été faite sur 600 000 examens pour apprendre à l'algorithme à reconnaître des pathologies puis 400 000 examens pour la phase d'apprentissage supervisé", détaille Aïssa Khelifa. 

Plusieurs communications scientifiques sont en préparation. Un partenariat a été signé avec l'Assistance Publique-Hôpitaux de Paris (AP-HP) pour "une étude d'évaluation médico-économique" des bénéfices de l'usage de l'IA dans les services d'urgence. En collaboration avec le service de radio-pédiatrie du CHU de Bordeaux, Milvue va évaluer "de manière indépendante" le logiciel.

Près de 5000 examens par jour
Aujourd'hui, le logiciel est utilisé sur près de 5000 examens par jour par une vingtaine de clients (établissements publics et privés, des cabinets de ville) en France. Milvue a également des clients à l'étranger. Grâce à cette levée, elle veut désormais s'attaquer au marché nord-américain avec une implantation prévue au 1er trimestre 2022. Composée aujourd'hui de 19 salariés, elle compte accroître ses équipes pour arriver à 30 personnes. 

Les fonds serviront également à renforcer la R&D pour développer à l'avenir des logiciels dédiés à la détection de pathologies pulmonaires et cérébrales pour l'imagerie en coupe (scanner et IRM). 

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