Pitch Minute
- L'équipe fondatrice
Julien Vidal, 25 ans, CEO, diplomé de GEM (Grenoble Ecole de management)
Alexandre Attia, 25ans, CTO, diplomé des Ponts et Chaussées et du MVA (Master Mathématiques, Vision, Apprentissage de l’ENS Cachan)
Elie Zerbib-Attal, 25 ans, Chief Medical Officer, interne des hôpitaux de Paris (AP-HP)
- Date de création & siège social
Création officielle : Août 2018 à Paris.
- Concept
AZmed détecte automatiquement les fractures sur les radiographies standards pour permettre aux médecins d’être toujours plus précis dans leur diagnostiques, tout en leur faisant gagner un temps précieux.
- Comment ça marche?
AZmed utilise des algorithmes de deep learning pour :
1/ Détecter, localiser et identifier les fractures sur les radiographies standards.
2/ Proposer un compte-rendu facilement modifiable.
Bénéfices observés avec les radiologues partenaires :
1/ 10 fois moins de temps pour analyser une radiographie avec suspicion de fracture.
2/ 50% d’erreurs évités sur certains types de lésions.
- Taille & pertinence du marché
-Le Marché mondial de l’imagerie médicale est de 34 milliards de dollars aujourd’hui. C’est un marché en forte croissance: en 2025 il est estimé à 60 milliards de dollars. La radiographie est l’examen le plus fréquemment effectué en Europe, représentant 55% du nombre total d’acte d’imageries médicales produits chaque année.
-Les médecins sont surchargés; ils font face à une explosion de la demande des soins de santé, alors que leur nombre est en stagnation. Par ailleurs 92% des radiographies ne présentent aucune lésion, les médecins perdent trop de temps à effectuer et analyser des examens fastidieux, à faible valeur ajoutée.
- Pourquoi ça marchera?
Notre solution technique s'appuie sur des algorithmes de pointes, entraînés sur une base de données importante et de qualité. Les collaborations que nous avons établies avec nos centres de radiologie nous ont permis de bien comprendre leurs demandes afin d’intégrer le plus naturellement nos algorithmes dans le flux de travail des radiologues.
A l’image de ses co-fondateurs provenant des mondes du Business, de l’IA et de la Médecine, AZmed rassemble toutes les compétences pour révolutionner le monde de la radiologie.
- Concurrents et différenciation/atouts
La très grande majorité des start-ups appliquant l’IA à l’imagerie médicale se concentrent sur le scanner et l’imagerie par résonance magnétique (IRM) associées aux diagnostiques complexes à forte valeur ajoutée.
AZmed se positionne sur les radiographies standards. En effet, il est, dans un premier temps, beaucoup plus simple de gagner la confiance du radiologue sur des examens très chronophages par leurs nombres et répétitifs dans leurs diagnostics. La particularité d’AZmed, en plus d’une réduction du nombre d’erreurs, réside donc dans sa capacité à faire gagner un temps précieux sur des examens basiques, afin de se concentrer sur l’essentiel : le patient.
- Business Model/ monétisation
SaaS, avec abonnement mensuel pour les centres de radiologie, d’urgence et les hôpitaux.
Revenue Sharing from Licensing : pour l'intégration directe de la solution AZmed dans les logiciels et machines de constructeurs hardware.
- Accompagnement
AZmed fait partie des 1% des start-ups sélectionnés par Techstars Paris, pour suivre leur programme d’accélération, dans les locaux du Partech Shaker.
- Financement
Pre-seed effectuée avec Techstars (à hauteur de $120k).
Seed round en cours.
- Site web
Par ici pour découvrir la startup !
- Chiffres Clés
Nous avons établi un partenariat avec 10 centres de radiologie, et possédons une database de + de 120 000 radiographies annotées par des radiologues.
- Prochaines étapes du projet
Recruter des data scientists experts en deep learning, front-end développeurs, et business developers pour développer la technologie le plus rapidement possible et scaler le business.
Closer un seed round de 750K d’ici septembre 2019.
Besoins de la startup: Financement, Recrutement
- Un mot aux investisseurs
Nous sommes actuellement en recherche de fond à hauteur de 750 000 euros.
- Un poste pour les futurs stagiaires/ employés
Stagiaire fin d’étude Data science:
Stagiaire fin d’étude Front-end development
Stagiaire fin d’étude Business development:
Nous sommes une équipe enthousiaste, passionnée et ambitieuse, nous recherchons ces même caractéristiques. Cliquez ici pour postuler.