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Présentée dans npj Precision Oncology, ce modèle innovant marque un tournant dans l’oncologie de précision, en automatisant les mesures tumorales pour accélérer le développement de médicaments et soutenir la pratique clinique.

 Premier modèle IA « promptable » en imagerie médicale – l’utilisateur garde le contrôle

 Mesure 3D en temps réel des tumeurs solides, avec une précision de niveau radiologue

 17 % plus rapide qu’une lecture manuelle 2D alors qu’appliqué à des mesures 3D, bien plus riches

 7 organes couverts, contre 1 à 2 pour la plupart des IA du marché

La MedTech française Raidium, pionnière de la radiologie de précision, dévoile ONCOPILOT, le premier modèle fondation « promptable » capable de mesurer en temps réel et en 3D les tumeurs solides avec une précision équivalente à celle d’un radiologue. En quelques secondes, il fournit aux praticiens les informations nécessaires pour générer plus rapidement des biomarqueurs volumétriques utiles tant pour le développement de nouveaux traitements que pour la pratique clinique. Intégré nativement au viewer PACS, cet assistant intelligent transforme l’analyse d’imagerie en un processus rapide, interactif et reproductible. Raidium marque ainsi un tournant décisif vers des soins oncologiques plus rapides et plus cohérents. ONCOPILOT sera dévoilé à l’occasion de l’ASCO 2025, à Chicago, du 30 mai au 3 juin, démos sur demande.

Une IA « promptable » au cœur du flux clinique, pensée pour l’expert

Alors que la majorité des IA médicales s’intègrent comme des modules périphériques, ONCOPILOT a été conçu dès le départ comme un copilote nativement intégré au viewer PACS développé par Raidium. Aucun export, aucun changement de fenêtre : l’intelligence artificielle 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. Cette intégration native change fondamentalement l’expérience utilisateur et l’adoption en pratique clinique.

Chaque édition manuelle nourrit le modèle, qui apprend en continu à partir de la pratique réelle, garantissant une amélioration constante des segmentations. Cette capacité d’apprentissage in situ marque une différence majeure avec les IA « figées » une fois entraînées. Les versions futures localiseront ainsi automatiquement les lésions cibles, calculeront des biomarqueurs complexes (charge tumorale totale, cinétique de croissance, etc.) et rédigeront des comptes‑rendus structurés. La validation finale restera cependant sous contrôle du radiologue.

Dr Paul Hérent, radiologue et co-fondateur de Raidium, explique « Avec ONCOPILOT, nous concrétisons une vision ambitieuse : développer un copilote IA pour les radiologues, capable de prendre en charge les mesures les plus complexes, comme la volumétrie tumorale, tout en renforçant leur rôle au cœur de la décision médicale. En tant que radiologue, je sais combien ces analyses sont précieuses, mais chronophages. ONCOPILOT a été conçu pour leur redonner du temps clinique, fiabiliser les données et faire de la médecine de précision une réalité de terrain accessible à tous les services d’oncologie ».

Un copilote pour le radiologue

Cette approche collaborative place le radiologue au cœur de la boucle, garantissant à la fois, le maintien du contrôle clinique (la validation finale appartient toujours à l’expert), la traçabilité complète des modifications, et l’apprentissage continu du modèle à partir des interactions humaines.

ONCOPILOT s’inscrit dans une vision de la radiologie augmentée, où l’intelligence artificielle ne remplace pas le médecin, mais le soulage des tâches répétitives tout en lui offrant des outils d’analyse avancée, accessibles de manière fluide, sans friction ni surcharge cognitive.

« Avec ONCOPILOT, nous démontrons qu’une IA généraliste et interactive peut outiller les experts en fournissant instantanément des mesures complexes comme l’information volumétrique. C’est un véritable copilote pour l’imagerie oncologique », déclare le Dr Léo Machado, radiologue-chercheur IA chez Raidium et premier auteur de l’étude.

Vers des soins plus rapides, et mieux personnalisés

Les mesures tumorales traditionnelles selon RECIST 1.1 sont fastidieuses, peu reproductibles et souvent limitées à deux dimensions. En transformant un simple clic en masque éditable, ONCOPILOT facilite le travail du radiologue et ouvre la voie à des biomarqueurs volumétriques essentiels à la médecine personnalisée.

 Valeur pour les patients : Grâce à une analyse 3D plus précise, ONCOPILOT permet des décisions thérapeutiques plus personnalisées et réactives, comme ajuster plus tôt une chimiothérapie ou adapter les doses, en s’appuyant sur des volumes tumoraux complets plutôt que sur de simples mesures de diamètre. À terme, les patients bénéficieront de nouveaux biomarqueurs d’imagerie qui rendront la médecine de précision applicable au suivi oncologique de routine.

 Valeur pour la recherche clinique : Les thérapies de nouvelle génération, immunothérapies, conjugués anticorps‑médicament (ADC), radioligands ciblés, induisent des réponses complexes et non linéaires. ONCOPILOT est conçu pour extraire des biomarqueurs avancés : évaluation exhaustive de la charge tumorale, signatures de réponse ultra‑précoce, suivi longitudinal sophistiqué sur l’ensemble du corps. Ces métriques permettent d’accélérer les décisions go/no‑go, de raffiner les essais adaptatifs et de proposer des critères de substitution susceptibles d’écourter l’accès au marché.

Une plateforme prête pour un passage à l’échelle

Au-delà de l’usage clinique, ONCOPILOT propose une fabrique de biomarqueurs pour les essais cliniques cloud, permettant à l’industrie pharmaceutique de standardiser, accélérer et fiabiliser l’analyse d’imagerie à grande échelle.

Avec ONCOPILOT, Raidium établit une nouvelle référence pour l’imagerie oncologique de précision. Alors que les démarches réglementaires sont en cours, l’entreprise accélère l’intégration clinique de son IA et cherche des partenaires pour étendre son usage à d’autres modalités comme le PET-CT ou l’IRM.

Caractéristiques clés d’ONCOPILOT :

 Mesures en 3D, multi-organes, en temps réel.

 Précision de niveau radiologue : DICE moyen de 0,79 après édition.

 Rapidité : 17,2 secondes par mesure, 17 % plus rapide qu’une lecture manuelle 2D.

 Réduction de la variabilité interlecteur (écart-type réduit de 2,4 mm à 1,7 mm).

 7 organes couverts, contre 1 à 2 pour la majorité des IA existantes.

https://www.raidium.eu/