L’intelligence artificielle s’invite de plus en plus dans les hôpitaux, et l’entreprise israélienne Aidoc en est un exemple frappant. Forte de 370 millions de dollars de financement et de plus de 150 contrats avec des établissements de santé prestigieux, la startup aide les radiologues à accélérer l’analyse des examens médicaux et à prioriser les cas urgents.
Selon Tom Valent, directeur commercial d’Aidoc, le succès de l’entreprise repose sur plusieurs facteurs clés. Interrogé lors de la conférence annuelle de la Société radiologique d’Amérique du Nord à Chicago début septembre, il a souligné l’importance d’être arrivé sur le marché au bon moment, en tant qu’acteur de « deuxième génération » de l’IA médicale.
« La première génération a permis de sensibiliser et d’ouvrir le champ des possibles avec l’IA, et nous avons pu capitaliser sur ces avancées en nous concentrant davantage sur l’exécution et l’innovation », a-t-il expliqué. Aidoc a ainsi pu se focaliser sur le développement de produits performants plutôt que sur l’éducation du marché.
Un autre atout majeur a été la concentration initiale sur les situations cliniques aiguës. Ces cas, souvent critiques, permettent de démontrer rapidement la valeur ajoutée de l’IA et de gagner la confiance des professionnels de santé. « Dans ces situations, l’impact clinique est immédiat et évident, contrairement à des applications à long terme qui nécessitent des études approfondies pour prouver leur efficacité », a précisé M. Valent.
L’entreprise accorde également une importance primordiale à la recherche et au développement. Plutôt que de miser sur un marketing agressif, Aidoc privilégie la création d’outils d’IA qui s’intègrent de manière fluide aux flux de travail existants, sans alourdir la charge de travail des équipes médicales.
La sécurité des patients et la transparence des algorithmes sont au cœur des préoccupations d’Aidoc. L’entreprise insiste sur la nécessité d’une grande précision des outils d’IA. « Il est crucial que nos produits présentent des taux de précision élevés. Une faible sensibilité pourrait entraîner la non-détection de problèmes importants, tandis qu’une faible spécificité risquerait de générer de nombreux faux positifs, incitant les médecins à ignorer les recommandations de l’IA », a-t-il averti.
Pour garantir cette transparence, Aidoc met à disposition des « cartes modèles » qui expliquent clairement le fonctionnement de ses algorithmes, leurs limites et les attentes des cliniciens. Une surveillance continue de l’utilisation et des performances dans le monde réel permet également de s’assurer que les outils d’IA sont utilisés de manière appropriée.
Tom Valent est convaincu que cet engagement envers la sécurité des patients et la transparence sera déterminant pour la pérennité du succès d’Aidoc.
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