L'imagerie médicale est cruciale pour l'identification en temps opportun de maladies graves comme le cancer. Cependant, l'interprétation manuelle des analyses est un processus prolongé. Les professionnels de la santé utilisent de plus en plus des outils alimentés par l'IA à des fins de diagnostic, car ces technologies peuvent être très efficaces pour détecter et catégoriser les maladies.
Une startup basée à Sydney, en Australie, Harrison.ai, a construit des logiciels et services de diagnostic médical compatibles avec l'IA pour analyser les tomodensitométrie, les rayons X et les diapositives de pathologie pour les radiologues et les médecins légistes. Mardi, la startup a déclaré qu'elle avait levé 112 millions de dollars, équivalent à 179 millions d'AUD, dans le financement de la série C, pour évoluer sa portée internationale sur les marchés clés, notamment les États-Unis, l'EMEA et l'Asie-Pacifique. Il a refusé de commenter son évaluation lorsqu'on lui a demandé.
Aware Super, ECP Asset Management et Horizons Ventures ont co-dirigé le tour de financement avec de nouveaux investisseurs, notamment le National Reconstruction Fund, Ord Minnett, Wollemi Capital Group et des investisseurs de retour tels qu'Alpha JWC Ventures et Blackbird Ventures.
Harrison.ai propose deux produits différents: un logiciel de diagnostic axé sur la radiologie, appelée Annalise.ai, et une offre axée sur la pathologie, Franklin.ai – tous deux dans l'objectif global d'aider les cliniciens à diagnostiquer les conditions médicales plus précisément et efficacement. La startup estime que les outils d'IA peuvent aider à la détection précoce des conditions médicales, accélérer les décisions de traitement et réduire le temps d'attente pour les patients.
'Une deuxième paire d'yeux'
«La radiologie (rayons X, tomodensitométrie) et pathologie (biopsies tissulaires) servent d'outils de diagnostic critiques pour confirmer les diagnostics médicaux», a déclaré le Dr Aengus Tran, PDG et co-fondateur de Harrison.ai, dans une interview exclusive avec TechCrunch. «Les solutions (Harrison) agissent également comme une deuxième paire d'yeux pour les radiologues et les pathologistes, améliorant l'efficacité du flux de travail tout en réduisant les risques erronés pour un diagnostic pour le cancer et d'autres maladies critiques – améliorant finalement les résultats des patients.»
La startup souhaite que sa technologie aide à répondre à la pénurie mondiale de cliniciens qualifiés et à la forte augmentation de la demande de diagnostic qui a un impact sur les systèmes de santé développés et sous-développés.
Harrison.ai a été fondée en 2018 par les frères Dr Aengus Tran et Dimitry Tran, qui a grandi au Vietnam avant de déménager en Australie. Aengus, un médecin formé à Sydney, a connu des contraintes de capacité dans le diagnostic et le traitement qui ont conduit à de mauvais résultats pour les patients. Dimitry et Aengus se sont associés pour créer Harrison.ai, en utilisant leur expérience respective de la stratégie de santé et de l'expertise médicale / IA dans le but de stimuler la capacité des soins de santé grâce à l'automatisation de l'IA.
Le dernier financement de la startup, qui fait que le total de Harrison.ai a levé à 240 millions de dollars, survient environ trois ans après sa série B (environ 92,3 millions de dollars, en novembre 2021).
Depuis sa série B, la startup a créé Franklin.ai, sa solution de pathologie; Bien que son premier produit en biopsie de la prostate soit en développement et sera disponible en 2025, par Tran.
Il a commencé à monétiser Annalise.ai en 2022 – et a triplé chaque année des revenus récurrents annuels contractuels au cours des trois dernières années consécutives pour l'offre de radiologie, a-t-il ajouté. Annalise.ai est actuellement opérationnelle dans plus de 1 000 établissements de santé dans divers pays, soutenant le traitement de plus de 6 millions de patients par an.
La startup, qui compte maintenant environ 200 employés, s'est étendue au-delà de l'Australie et opère désormais dans 15 pays, dont le Royaume-Uni, les États-Unis, l'Italie, l'Allemagne, l'Espagne, les EAU, la Nouvelle-Zélande, Singapour, l'Inde, la Malaisie et le Vietnam. Il a une autorisation réglementaire pour une utilisation clinique dans 40 pays, dont 12 autorisations de la FDA aux États-Unis, et prévoit de mettre en place une présence nord-américaine à Boston cette année.
«Nous avons un modèle de revenus logiciel typique – similaire à de nombreuses sociétés SaaS – ce qui permet à nos clients d'acheter et de se déployer pour une utilisation dans la pratique clinique», a déclaré le PDG de Harrison.ai.
Concours
Il y a un éventail de joueurs dans l'espace, y compris Aidoc, Gleemer, Rad Ai et Zebra. Mais Tran soutient qu'il a été en mesure de se distinguer des concurrents car son produit de rayons X thoracique a obtenu un dégagement réglementaire dans 40 pays pour la détection de jusqu'à 124 résultats, qui, selon lui, est environ 4x ce que les rivaux peuvent faire.
La startup affirme également que la recherche montre que l'IA de Harrison pour la radiographie thoracique peut aider à détecter le cancer du poumon plus tôt, diagnostiquant potentiellement plus de 32% des cas 16 mois plus tôt. (Ces informations sont basées sur une étude menée par l'Institut asiatique pour l'enseignement à distance chez le fournisseur de soins de santé Alfred Health en 2024.)
De même, son produit CT Brain a obtenu une clairance réglementaire pour la détection de jusqu'à 130 résultats, encore une fois, un nombre qui est environ 4x supérieur à celui des concurrents, selon Tran.
« Cela est rendu possible grâce à notre accès à de vastes ensembles de données qui ont été affinés par plus de 250 médecins spécialisés, sur plus de 240 000 heures », a-t-il déclaré, ajoutant que la startup utilisera certains des nouveaux financements à construire même même Plus d'automatisation de l'IA dans plus de tests de diagnostic autres que la radiologie et la pathologie.
L'année dernière, la société a lancé Harrions.rad.1, un modèle de langue visuelle spécifique à la radiologie qui peut répondre à des questions visuelles ouvertes sur les images radiologiques, détecter les résultats et fournir des descriptions. Ce modèle, qui n'est pas disponible dans le commerce – mais est accessible aux chercheurs, aux partenaires de l'industrie et aux régulateurs – les pouvoirs des produits de la startup et surpasse d'autres modèles fondamentaux, ainsi que les examens de radiologie standard menés par des radiologues humains, selon la société.
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