AZmed est une entreprise française, fondée par Julien Vidal, Alexandre Attia et le docteur Elie Zerbit-Attal en 2018. Ensemble, ils ont mis au point un nouvel outil d’imagerie médicale capable de détecter des fractures plus rapidement. Avec l’aide de nombreux investisseurs, la start-up vient de lever 15 millions d’euros.
L’intelligence artificielle au service des radiologues
AZmed utilise le deep learning, et plus précisément la computer vision, pour entraîner des algorithmes de détection d’anormalités et de pathologies pour des radiologies standard. L’outil, nommé Rayvolve, permet de détecter des fractures sur des rayons X avec une taille réduite du fichier et une amélioration de la précision.
Il a, par ailleurs, été validé par la FDA (Food and Drug Administration), l’autorité réglementaire américaine sur l’utilisation de médicaments et de produits alimentaires.
Lorsqu’une imagerie médicale est réalisée, la solution développée par la start-up étudie en temps réel afin d’identifier les potentielles pathologies.
Une levée de fonds pour lancer le déploiement aux États-Unis
Le 20 février dernier, AZmed a annoncé, via une publication sur LinkedIn, avoir bouclé une levée de fonds de 15 millions d’euros grâce à l’entrée au capital de Techstars, Teampact Ventures et le family offices Maison Worms.
Ces nouveaux fonds devraient permettre à l’entreprise d’accélérer sa montée en puissance en France, mais aussi à l’international et notamment aux États-Unis où elle ambitionne d’ouvrir un bureau. « On rentre tout juste sur le marché américain et on va ouvrir un bureau là-bas dans les prochains mois. Quant au Moyen-Orient et en Asie, on démarre également dans ces deux zones » ajoute Julien Vidal, co-fondateur de l’entreprise, pour Maddyness.
Déjà présents dans près de 1 000 établissements en France et dans près de 40 pays, la start-up a pour objectif de devenir leader sur son segment et de révolutionner l’imagerie médicale en permettant aux professionnels médicaux d’accélérer leurs analyses et de permettre aux patients d’avoir un diagnostic plus rapide.
