Les maladies chroniques coûtent 8 000 milliards de dollars par an : une start-up munichoise veut changer la donne
dehaze lève 3,2 millions d'euros pour construire le premier modèle d'IA fondamental pour la détection des maladies chroniques
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dehaze, l'entreprise munichoise spécialisée dans l'IA pour la santé, a annoncé la clôture d'un tour d'amorçage de 3,2 millions d'euros mené par YZR Capital et DN Capital, avec la participation d'Angel Invest, de ZOHO et de Better Ventures.
L'investissement confirme la traction commerciale de dehaze auprès des payeurs internationaux et sa position comme l'un des acteurs les plus prometteurs pour construire le premier modèle d'IA fondamental pour la détection des maladies chroniques. La mission de l'entreprise est de construire son modèle d'IA causale qui détecte et explique les risques de maladies chroniques afin que les patients puissent être traités plus tôt et plus efficacement, et vivre en meilleure santé.
Selon l'OMS, les maladies chroniques sont le principal facteur de coût dans tous les systèmes de santé de la planète, responsables d'environ sept décès sur dix dans le monde et de plus de 8 000 milliards de dollars de dépenses annuelles. Les médecins ont accès à d'énormes volumes de données sur la santé, mais disposent du temps et des outils nécessaires pour en examiner moins de 3 % avant de prendre une décision clinique. En conséquence, plus de 31 % des maladies chroniques sont négligées alors qu'elles pourraient être évitées, ralenties ou traitées pour une fraction du coût ultérieur.
dehaze est la première société à combler cette lacune. Son modèle fondamental traite l'ensemble des données disponibles sur les patients afin d'identifier les individus présentant un risque élevé de maladie chronique de manière continue, à l'échelle de la population, et avec des explications causales sur lesquelles les cliniciens et les payeurs peuvent agir. Contrairement aux LLM à usage général, qui sont structurellement incapables de tirer des conclusions causales à partir de données médicales éparses et hétérogènes, dehaze est construit à partir des premiers principes pour les réalités des données de santé. Le résultat : les payeurs peuvent réduire les taux de pertes médicales jusqu'à 10 %, et les patients peuvent être traités plus rapidement et plus efficacement.
Les équipes d'ingénierie, de recherche et de produits de dehaze sont basées à Munich, avec des racines profondes dans la recherche deep-tech allemande et européenne, soutenue par de multiples subventions publiques du ministère fédéral allemand de la recherche, de la technologie et de l'espace et du ministère fédéral allemand des affaires économiques et de l'énergie. Son empreinte commerciale est déjà mondiale, avec un nombre croissant de payeurs qui utilisent activement la plateforme, qui devrait être améliorée par de nouveaux modules axés sur la recommandation de la meilleure action suivante et la traçabilité complète. L'entreprise prévoit d'étoffer son équipe de base avec des compétences médicales et techniques afin de renforcer l'avance technologique et l'équipe commerciale afin de répondre à la demande croissante.
Marius Klages, cofondateur et PDG de dehaze, a commenté : "Les maladies chroniques constituent le problème le plus important et le plus coûteux dans le domaine des soins de santé, et il n'a pas été résolu pour une raison simple : les données existent, mais personne n'a été en mesure de les utiliser. Les médecins consultent moins de 3 % des données disponibles avant de prendre une décision, ce qui fait qu'environ un tiers des maladies chroniques ne sont pas détectées avant qu'il ne soit trop tard ou trop coûteux d'agir. C'est ce fossé que nous comblons. Nous avons construit dehaze à Munich, à partir des premiers principes, comme un modèle d'IA fondamental pour la détection des maladies chroniques - pas un chatbot, pas un tableau de bord. Nos clients sont mondiaux dès le premier jour, car le problème est mondial dès le premier jour. La vitesse à laquelle les payeurs signent avec nous confirme ce que nous croyions lorsque nous avons commencé : il s'agit d'une catégorie qui sera définie au cours des prochaines années, et dehaze va la définir."
Markus Feuerecker, cofondateur et partenaire général d'YZR Capital : "Chez YZR Capital, nous nous concentrons sur l'identification d'opportunités mondiales de plusieurs milliards de dollars dans le domaine de la santé, qui peuvent être abordées avec une IA de pointe. Souvent, cela permet d'innover des chaînes de valeur complètes. Avec dehaze, cela se produit au niveau d'un système complet, en utilisant enfin les masses de données non structurées disponibles dans les systèmes de soins pour une prévention efficace des maladies chroniques grâce à l'IA causale. Naturellement, il s'agit de l'une des tâches les plus difficiles dans le domaine de l'IA de santé, ce qui nécessite des équipes uniques qui combinent une base technologique profonde avec une compréhension approfondie des besoins des clients de l'assurance maladie mondiale - avec dehaze, nous avons trouvé une telle équipe. C'est pourquoi nous sommes particulièrement enthousiastes à l'idée de les accompagner dans leur mission, qui est de devenir la première plateforme mondiale d'IA pour la détection des maladies chroniques."
Gülsah Wilke, associée et responsable du bureau allemand de DN Capital : "dehaze n'est pas un LLM pour la médecine. Marius et l'équipe construisent la couche peu glorieuse mais d'une importance vitale et scientifiquement rigoureuse qui manque aux soins de santé mondiaux ; un modèle de base conçu pour les données des patients, par des personnes qui comprennent les données des patients, qui fera passer le système de réactif à préventif. dehaze est le genre d'entreprise de deep-tech, motivée par une mission, que l'Allemagne devrait être célèbre pour avoir défendu."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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