Interview

MEDTECH. InnoDeep : mieux détecter les cancers grâce à l’imagerie 3D

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Mustapha Hamdi, fondateur de la start-up, nous présente InnoDeep, l’une des trois entreprises consacrées au domaine médical qui viennent de rejoindre MonacoTech.

Ce premier article de la série consacrée aux start-up qui viennent de rejoindre la section MedTech de MonacoTech se concentre sur InnoDeep. Cette société créée par Mustapha Hamdi permet de mieux diagnostiquer les cancers grâce à une reconstitution en trois dimensions. Le fondateur d’InnoDeep nous en dit plus sur cette entreprise en passe de révolutionner le monde médical.

Parlez-nous d’InnoDeep

L’idée de mettre en place une plateforme de diagnostic à distance remonte à la première vague du Covid-19. A l’époque, il fallait traiter plusieurs milliers d’images CT Scan par jour et par région. Nous avons eu l’idée de mettre en place une plateforme Cloud, au service du corps médical, permettant la lecture et l’analyse des images par intelligence artificielle et la détection la présence de lésions pulmonaires.

Actuellement, nous nous intéressons à l’aide au diagnostic du cancer avec une reconstitution 3D avec immersion, permettant de visualiser de près la tumeur et de suivre son évolution. Nous nous sommes également engagés à lutter contre la pénurie de radiologues, notamment en Afrique, afin d’aider les femmes touchées par le cancer du sein.

InnoDeep est une plateforme d’intelligence augmentée, capable d’assister les médecins pour leur permettre de consacrer beaucoup plus de temps à leurs patients et à la recherche.   

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Pourquoi avoir voulu rejoindre MonacoTech ?

Pour concrétiser un projet innovant, on a besoin d’un incubateur avec un programme solide d’accompagnement, un soutien administratif avec des échanges fluides et rapides et un accès à des investisseurs locaux pour réaliser des levées de fonds. Ces trois outils indispensables sont proposés par MonacoTech.

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Mustapha Hamdi, fondateur d’InnoDeep – DR

Quels ont été ou quels sont les plus gros défis à relever ?

Le plus gros défi au début était d’avoir une base de données consistante permettant d’avoir une plateforme d’intelligence artificielle efficace. Actuellement, nous essayons d’établir des collaborations avec les centres hospitaliers et les experts qui travaillent notamment sur le cancer du sein.