1. Insitro

• Année de fondation : 2018

• Localisation : Californie, USA

• Taille : 201-500 employés

Insitro exploite le machine learning (ML) pour optimiser la découverte et le développement de médicaments.

En combinant l'analyse des cellules souches dérivées de patients, l’édition du génome et des algorithmes de ML, ils créent des modèles de maladies hautement prédictifs des résultats cliniques chez l’humain.

Leurs modèles permettent ainsi de : 

• différencier les états cellulaires d'une maladie

• découvrir des sous-types de maladie inédits

• découvrir de nouvelles interventions pour traiter une maladie

• identifier de nouvelles cibles dans une maladie

• proposer des stratégies de développement clinique innovantes.

2. Owkin

• Année de fondation : 2016

• Localisation : New York, USA

• Taille : 201-500 employés

La startup franco-américaine utilise l'IA pour atteindre un objectif ambitieux : trouver le bon traitement pour chaque patient en : 

• identifiant de nouveaux candidats-médicaments (drug discovery)

• dé-risquant et accélérant les essais cliniques

• construisant des outils de diagnostic pour les patients.

3. HelloSelf

• Année de fondation : 2018

• Localisation : Londres, Royaume-Uni

• Taille : 100-150 employés

HelloSelf est une startup qui propose des solutions en santé mentale. 

La mission de HelloSelf est de fournir à tout le monde un accès à des conseils psychologiques personnalisés.

L'entreprise utilise l'intelligence artificielle pour associer les patients à des thérapeutes et pour évaluer l'impact de leurs recommandations.

En utilisant les données des résultats et des retours des interventions, ils sont capables de personnaliser les plans de traitement et les services fournis.

Aussi, en tant que clinique indépendante, HelloSelf a la capacité de s'intégrer à des services de médecine générale et des applications de bien-être.

4. Overjet

• Année de fondation : 2018

• Localisation : Massachusetts, USA

• Taille : 150-200 employés

Les humains ne sont jamais parfaits et il n’est pas impossible pour un dentiste de négliger des signes subtils dans les radios dentaires qu’il examine. 

Grâce à l’IA, Overjet est capable d’analyser ces données, d'établir un diagnostic précis et de déterminer exactement les traitements nécessaires pour chaque patient.

5. Caption Health

• Année de fondation : 2013

• Localisation : Californie, USA

• Taille : 50-100 employés

La startup acquise par GE Healthcare vise à améliorer la précision et l'efficacité de l'interprétation des examens d'échographie.

Alors que les médecins expérimentés peuvent détecter et diagnostiquer ce qu’ils voient sur les échographies, Caption Health peut détecter les plus petits signes subtils que l’œil humain ne serait pas capable d'identifier par lui-même. 

6. Deepmind

• Année de fondation : 2010

• Localisation : Londres, Royaume-Uni

• Taille : > 1000 employés

L’entreprise rachetée par Google en 2014 a développé deux projets majeurs : AlphaFold & AlphaMissense, qui promettent de grands changements dans la recherche médicale.

Pour en savoir plus, découvrez notre article sur le sujet :

7. Freenome

• Année de fondation : 2014

• Localisation : San Francisco, USA

• Taille : > 500 employés

Freenome s'est donné pour mission de créer des outils permettant à chacun de prévenir, détecter et traiter sa maladie.

Pour mener à bien cette mission, Freenome développe des tests sanguins de nouvelle génération pour détecter les cancers aux stades les plus précoces et les plus traitables en utilisant leur plateforme multi-omique et des techniques d'apprentissage automatique. 

Leur premier test sanguin détectera le cancer colorectal à un stade précoce et les adénomes avancés.

8. BrainSightAI

• Année de fondation : 2014

• Localisation : Inde

• Taille : 10-50 employés

L’entreprise s'est hissée sur la liste des meilleures startups en Inde.

Grâce l'IA et le ML elle établit une cartographie du cerveau afin de diagnostiquer et de prédire les affections neurologiques et psychiatriques.

 La technologie de BrainSightAI permet de détecter ces troubles avec une plus grande précision, notamment par IRM. 

Merci d’avoir lu jusqu’au bout !

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