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Deemea est une PharmaTech qui a développé une suite logicielle unique basée sur des modèles de base d'IA pour un accès, une collecte, une interprétation et une prédiction multi-sites évolutifs sur les données d'imagerie médicale. Cette solution eClinical répond aux besoins des cliniciens, des CRO, des sociétés biopharmaceutiques et de dispositifs médicaux en fournissant des analyses RWE et d'essais rapides, conformes, fiables et rentables.
Deemea est stratégiquement positionnée à l'intersection de l'IA et de l'imagerie médicale, améliorant la valeur des examens d'imagerie stockés localement dans les centres cliniques. Cette capacité répond aux besoins de diverses parties prenantes : qu'il s'agisse d'assurer le contrôle de la qualité médicale dans les contextes cliniques de routine, de fournir des analyses pour les essais cliniques qui s'appuient sur l'imagerie médicale comme critères d'évaluation critiques, ou de permettre une médecine de précision grâce au co-développement de nouveaux biomarqueurs ou à un pré-dépistage opportuniste.
Qu'est-ce qui a motivé votre investissement ?
1. Une équipe d'experts dirigée par Charlotte Pouchy, PhD (CEO) ayant une expérience en recherche clinique (chez GSK, puis INSERM) ainsi que dans le développement d'applications basées sur l'IA pour l'imagerie médicale (chez Therapixel, puis Incepto). Les autres membres de l'équipe viennent de centres cliniques de premier plan ou de sociétés de développement de logiciels de santé. Et tous apportent une grande connaissance des besoins des clients cibles de Deemea.
2. Des technologies de rupture pour répondre aux besoins des clients de Deemea :
a. Serena : un PACS de recherche intégré à l'IA basé sur une API universelle pour la collecte et l'agrégation de données multi-sources, utilisant des modèles de base d'IA de modalité d'imagerie pour le contrôle de la qualité et l'indexation des données. Il garantit la confidentialité et la souveraineté, en prenant en charge une gestion robuste des données et des flux de travail sécurisés.
b. Harmony : un visualiseur d'images alimenté par l'IA, enrichi par une bibliothèque croissante d'algorithmes d'IA propriétaires, d'applications open source et partenaires pour l'analyse d'images spécifiques à des situations cliniques. Aujourd'hui, l'entreprise répond déjà aux besoins d'une variété d'utilisateurs en orthopédie, rhumatologie, oncologie, neurologie et plusieurs maladies rares.
Un positionnement très pertinent validé par des collaborations initiales marquantes, et bénéficiant d'un effet multiplicateur de réseau : la technologie est actuellement déployée dans 12 centres répartis dans 4 pays. 16 centres supplémentaires seront opérationnels d'ici fin 2024, offrant un accès évolutif au RWD. L'entreprise a également démontré une capacité rapide à générer des revenus, car son produit répond à un besoin immédiat et pressant au sein de la R&D des industries biopharmaceutiques et des dispositifs médicaux.
3.
Un marché PharmaTech en pleine effervescence avec une forte demande mondiale de la part des CRO, des sociétés biopharmaceutiques et de dispositifs médicaux pour un accès RWD à capillarité fine ainsi que pour une nouvelle solution d'analyse évolutive et fiable, dans le but d'accélérer et de fournir des économies considérables sur les essais cliniques multicentriques.
Comment cet investissement s'inscrit-il dans la philosophie de Karista ?
PharmaTech est une catégorie cible de Karista, investissant dans des outils modernes pour les processus les plus stratégiques des industries biopharmaceutiques et des dispositifs médicaux : développement clinique et surveillance post-commercialisation.
Deemea a déjà démontré sa capacité à répondre aux besoins de ces clients exigeants et à déployer un modèle économique évolutif et solvable.
Outre la croissance globale du secteur, nous assistons aux premières fusions et acquisitions marquantes dans cette catégorie, avec différents types de majors acquéreuses.
De plus, avec cet investissement, nous pouvons également atteindre notre ambition de rendements non financiers, en permettant de meilleurs soins (la médecine de précision en est un exemple parmi d’autres), en réduisant le coût de développement des produits médicaux (donc leur coût final), et en accélérant leur disponibilité pour une utilisation clinique, ainsi qu’en diffusant des outils et des données modernes aux chercheurs à grande échelle.
Source : Communiqué de presse
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