Des informations inédites et instantanées sur la tumeur du patient.
Notre mission est d’optimiser la prise en charge des patients atteints d’un cancer. Grâce à l’IA et à la pathologie numérique, nous proposons un support à la Réunion de Concertation Pluridisciplinaire en intégrant le diagnostic, la biologie moléculaire et les recommandations thérapeutiques directement sur l’image de la biopsie numérisée.
Nous définissons une nouvelle approche
L’Apprentissage Profond est capable d’identifier des anomalies morphologiques aujourd’hui inconnues des classifications anatomopathologiques. En le combinant à l’expertise médicale, nous proposons de nouveaux biomarqueurs tumoraux affinant le diagnostic et prédisant la réponse du patient à l’arsenal thérapeutique à la disposition des médecins.
Notre technologie
Nous rendons accessibles les innovations en oncologie.
Les images d’anatomopathologie sont des trésors d’informations. Le médecin analyse l’architecture du tissu, les anomalies des cellules et des noyaux, leurs relations dans l’espace à faible et grande échelle. La puissance de calcul des réseaux de neurones que nous concevons permettent d'aller décoder des informations visuellement imperceptibles.
Nos algorithmes sont conçus pour être un support de la RCP, pour l’oncologue, le chirurgien, le radiothérapeute et l’anatomopathologiste. Ils incluent une aide au diagnostic pour le pathologiste et une analyse de biologie moléculaire virtuelle sur l’image (NGS, transcriptomique, épigénétique …) pour aider l’oncologue à choisir les bons examens complémentaires à réaliser. A partir de ces informations, de nos bases de données et de la littérature, nous estimons statistiquement quelles sont les options thérapeutiques ayant le plus de chance de fonctionner.
Nos produits
Lecteurs automatiques d’images de biopsies et de frottis marqués CE et protégés par des brevets.
Nos logiciels-dispositifs médicaux améliorent la fiabilité du dépistage et du diagnostic en proposant une double lecture rapide et automatisée. Ils montrent ensuite les zones les plus à risque au médecin pathologiste, qui décidera du diagnostic. Ces outils fiabilisent la lecture en se comportant comme des
contrôles qualités en support du médecin.
Ce programme a fait l’objet d’une Bourse French Tech Emergence et du soutien de la région Bourgogne-Franche-Comté.
Nous développons une solution de biologie moléculaire virtuelle prédisant la présence d’altérations moléculaire tumorales (séquençage ADN, transcriptomique, épigénétique…) à partir de l’analyse d’anomalies morphologiques. L’objectif est d’optimiser l’accès aux plateformes de biologie moléculaire, pour orienter en urgence les patients pouvant répondre à des thérapies ciblées innovantes. Nous travaillons sur toutes les tumeurs solides, pour plus d’informations nous vous invitons à consulter nos publications.
Ce projet est lauréat 2022 du concours national d’innovation i-Lab de Bpifrance.
L’utilisation des réseaux de neurones en routine reste encore à l’heure actuelle un défi. En effet, les performances des algorithmes ont tendance à chuter une fois utilisés dans la vie réelle en raison de la variabilité des données à prendre en compte (type de scanner, automate de coloration, technicien…). De plus, les réseaux de neurones sont souvent très confiants dans leurs prédictions, même quand ils ont tort. Nous proposons UmmonQC, un ensemble d’outils permettant de contrôler les performances de nos algorithmes d’IA, de leur phase d’entrainement à leur utilisation quotidienne. En effet, la confiance qu’accorde un médecin, un patient ou un représentant d’un organisme de santé dans des résultats générés par une solution d’IA doit être méritée à chaque usage.
Ce projet a reçu une subvention du Fonds Régional d’Aide à l’Innovation de la région Bourgogne-Franche-Comté.
Si vous êtes intéressés pour en savoir plus sur nos produits ou si vous êtes à la recherche de compétences comme les nôtres pour vos propres solutions, nous serons ravis de discuter avec vous.
Ce qu’apportent nos solutions
Diagnostiquer plus
finement.
200 %
d’optimisation des plateformes de biologie moléculaire.
Baisser les coûts.
+1 milliard $
d’économies annuelles pour les systèmes de santé.
UMMON HealthTechEn Quelques Chiffres...
2020
Année de création
10
Salariés
30 ans
de moyenne d'âge
7
nationalités
4
Brevets
+4'000
images de tissue
analysées
2
Publications
1
Certification Qualité :
ISO 13485
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