人工智能正逐渐在现代医学最复杂的领域之一，即癌症的诊断和分层中站稳脚跟。巴黎初创公司 Waiv 宣布正式启动并进行筹款 3300万美元，或大约 3000万欧元，加速基于人工智能的精准肿瘤学测试的开发和部署。
该公司来自 Owkin 的诊断部门，希望改变临床医生分析癌症和指导治疗的方式。其目标是实现新一代测试的工业化，能够同时利用数字病理数据、临床数据和生物信息，以便为每位患者确定最合适的治疗方法。
这种方法是所谓医学兴起的一部分 精确，治疗选择不再基于孤立的生物标志物，而是基于对多种生物和临床信号的分析。在这种情况下，解释这些大量数据的能力就变得至关重要，超越了传统的诊断方法。
将病理幻灯片转化为可操作的数据
Waiv 的技术核心基于人工智能的分析 数字化病理切片，一个不断发展的领域，称为数字病理学。这些载玻片过去由病理学家在显微镜下进行分析，现在可以通过能够检测人眼不可见的生物特征的机器学习模型进行扫描和解释。
🚨 智能工作
- MISTRAL – 客户经理，企业，法国 – 巴黎
- ANTHROPIC – 初创公司合作伙伴 – 法国和南欧
- 背景 – 人力资源总监 – 人力资源总监
- 综合理工学院 – 国际关系主任/副主任（F/M）
- CLAROTY — 销售开发代表
- FRACTTAL — 客户经理（法国）
- BRICKSAI — 创始增长经理
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该公司开发的测试可以预测对某些治疗的反应、识别生物标志物并改善患者分层。已经部署的产品中值得注意的是 RlapsRisk BC, MSIntuit 套件 甚至 BRCA BC，特别致力于乳腺癌。
通过依赖当前临床实践的数据，该技术旨在简化诊断途径并减少某些额外检查的需要，同时加速治疗决策。
为了支持这些发展，Waiv 特别依赖 PortrAIt 联盟、欧洲精准医学数据网络以及集成专有模型和多模态分析的技术平台。公司还提供 德斯特拉，一个可互操作的数字病理学平台，允许实验室和病理学家直接访问其现有工作工具中的测试。
快速增长的市场
Waiv 的倡议是在人工智能逐渐改变肿瘤诊断的背景下提出的。组织学图像的自动分析如今被认为是医疗人工智能最有前途的应用领域之一。
在全球范围内，多家公司正在争夺这个新兴市场。
在美国，PathAI 已成为该领域的先驱之一。该公司成立于 2016 年，开发能够分析肿瘤组织的人工智能模型，以改善药物实验室的诊断和优化临床试验。
另一个主要参与者 Tempus 建立了一个结合临床、基因组数据和人工智能分析的平台，以指导肿瘤学的治疗决策。这家美国公司依赖于该行业最大的临床和分子数据集之一。
在欧洲，Ibex Medical Analytics 是病理切片自动分析的基准，其解决方案已在多家医院部署以检测不同类型的癌症。
在这种竞争环境中，差异化很大程度上取决于数据质量、模型的临床验证以及将这些工具集成到医院工作流程中的能力。
诊断和药物研究十字路口的战略
除了临床使用之外，Waiv 还与制药行业开展合作，以确定新的生物标志物并改善临床试验中的患者选择。该公司特别与默克公司合作，利用人工智能识别结直肠癌的 MSI 生物标志物。
这种临床诊断和药物研究的双重方法构成了医疗人工智能领域的首选经济模式之一。所开发的技术既可以指导临床实践中的治疗，又可以加速新药的开发。
由新一代创业研究人员推动的分拆
Waiv 的领导者是 Meriem Sefta，他是一名理工学家、麻省理工学院毕业生、前居里研究所和 Owkin 的前首席诊断官。该公司利用十多年来将人工智能应用于肿瘤学的研究。
该主任表示，“精准医疗只有在明确引导患者选择最适合他们的治疗方法时才有效”，这凸显了当前肿瘤学治疗决策的复杂性。
筹集资金加速国际扩张
为了支持其发展，Waiv 宣布筹集资金 3300万美元，或大约 3000万欧元由 OTB Ventures 和 Alpha Intelligence Capital 领投，Serena Data Ventures、Karista 和 Sista Fund 参与。
此次融资将有助于扩大临床级测试产品组合，加强与制药行业的合作，并加速公司的国际扩张。
随着医疗数据量的不断增长和新的靶向疗法的出现，能够分析这些信息的人工智能工具正逐渐成为精准医疗的核心组成部分。在这场诊断人工智能的全球竞赛中，Waiv 现在打算将自己打造成能够将这些技术转化为可大规模部署的临床解决方案的欧洲参与者之一。
