2025-06-02
Raidium, le GPT de la radiologie, s'attaque au cancer !
Raidium, le GPT de la radiologie de précision, lance ONCOPILOT : le premier copilote IA « promptable » pour l’imagerie du cancer. Conçu pour les radiologues, il mesure les tumeurs en temps réel, en 3D, directement dans le viewer PACS et avec une précision équivalente à celle d’un radiologue. C’est 17 % plus rapide que les lectures en 2D et peut couvrir jusqu’à 7 organes (vs 1 ou 2 pour d’autres solutions). ONCOPILOT permet ainsi de générer plus rapidement des biomarqueurs volumétriques utiles tant pour le développement de nouveaux traitements que pour la pratique clinique. C’est une première mondiale. Validée et publiée dans npj Precision Oncology (Nature), cette technologie sera officiellement présentée à l’ASCO 2025 à Chicago.
Concrètement, ce n’est pas juste un « raccourci automatisée », mais un véritable copilote qui fait gagner du temps aux experts et amérliore la qualité des données cliniques et de recherche. Aucun export, aucun changement de fenêtre : l’IA travaille dans l’interface de lecture habituelle, sans interrompre le flux de travail. Un simple clic ou une sélection manuelle permet de « prompter » ONCOPILOT, qui génère en quelques secondes un masque 3D éditable de la lésion ciblée, directement exploitable. Les radiologues peuvent donc interagir avec l’IA, valider, ajuster les segmentations si besoin, et poursuivre leur lecture sans interruption. Le modèle apprend en continu des ajustements des experts, soutenant — sans jamais remplacer — leur jugement clinique. Le radiologue reste maître à chaque étape.
Résultat ?
• Pour les patients, signifie des décisions cliniques plus précoces et plus personnalisées — du dosage de chimiothérapie à la planification du suivi. ONCOPILOT est un outil conçu pour intégrer la médecine de précision dans la pratique courante de l’oncologie.
• Au-delà du soin, c’est aussi une véritable « fabrique à biomarqueurs » pour les thérapies de nouvelle génération. Il permet de détecter précocement les signaux de réponse, de quantifier la charge tumorale et d’accélérer les décisions go/no-go dans les essais en immunothérapie, ADCs ou radioligands — favorisant des essais plus adaptatifs et guidés par les données.
