Una startup francesa construyó un visor de radiología desde cero con IA en su núcleo. El Centro Oncológico Moffitt ya lo está utilizando.

      TL;DR Raidium, con sede en París, lanzó su plataforma de radiología nativa de IA en el Centro Oncológico Moffitt. Su modelo Curia automatiza el seguimiento de tumores y reduce la variabilidad entre lectores en 3x. Raidium, una startup de radiología con sede en París y Silicon Valley, ha lanzado su plataforma de imágenes nativa de IA en EE. UU. en el Centro Oncológico Moffitt, una de las principales instituciones de investigación oncológica del país. La plataforma, llamada Raidium Read, reemplazó las aplicaciones de radiómica heredadas de Moffitt y actualmente está disponible para ensayos clínicos y uso en investigación. Se espera la autorización 510(k) de la FDA antes de finales de 2026. El sistema está construido alrededor de Curia, el modelo de base propietario de Raidium entrenado con más de 200 millones de cortes de TC y RM de 150,000 exámenes. En lugar de superponer herramientas de IA sobre un visor PACS existente, la empresa construyó el visor desde cero con el modelo integrado. Curia realiza mediciones RECIST automatizadas y agnósticas a órganos, el método estandarizado para rastrear la respuesta tumoral al tratamiento, a través de múltiples puntos en el tiempo. Raidium afirma que esto reduce la variabilidad entre lectores en un factor de tres. El problema práctico que Raidium está resolviendo es tedioso y significativo. Los radiólogos oncológicos rastrean manualmente las lesiones a través de exploraciones secuenciales, extrayendo mediciones de estudios anteriores y comparándolas con nuevas imágenes. Este flujo de trabajo consume tiempo y es inconsistente entre los lectores. Raidium Read lo automatiza: el sistema escanea entradas de imágenes de gran volumen, detecta y segmenta lesiones a través de regiones anatómicas y mapea datos históricos de lesiones contra nuevas exploraciones de seguimiento. La IA Symphony de Corti tomó un enfoque similar para la codificación médica, tratando una tarea clínica propensa a errores como un problema de razonamiento en lugar de uno de etiquetado. “Durante veinte años, los visores PACS estándar han resistido la evolución”, dijo Paul Herent, CEO y cofundador de Raidium. El Dr. Cesar Lam, radiólogo en Moffitt, dijo que la plataforma permite proyectos de investigación que “habrían parecido imposibles no hace mucho tiempo”. El sistema no requiere integración en el backend, lo que hace que la implementación sea más rápida que las instalaciones tradicionales de PACS. La IA ya ha demostrado que puede superar las biopsias en la clasificación de cánceres raros, pero la mayoría de esas herramientas siguen siendo prototipos de investigación. La apuesta de Raidium es que construir el visor alrededor del modelo, en lugar de añadir el modelo al visor, es lo que finalmente llevará la radiología de IA al flujo de trabajo clínico diario.

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