Étiquetez et préparez les données plus vite
Transformez les jeux de données bruts en actifs prêts pour l'entraînement grâce à l'étiquetage assisté, aux revues, aux métadonnées structurées et à une lignée traçable.
Données brutes en entrée. IA déployable en sortie.
Collectez, étiquetez, entraînez, validez et déployez vos modèles dans un seul workflow, avec une trace de chaque étape, du premier fichier à l'endpoint en production.
La couche manquante de la livraison IA.
ModAstera transforme le milieu complexe de la livraison IA en un système traçable : données, labels, exécutions de modèles, preuves de validation et dossiers de déploiement restent connectés.
Signaux entrants
- Études DICOM
- Images d'inspection
- Flux capteurs
- Notes de revue
- Labels existants
Un paquet modèle que les équipes peuvent revoir, reproduire et livrer
Chaque passage de relais transporte la lignée, les preuves et le contexte de déploiement, au lieu d'un nouveau dossier de fichiers dispersés.
- Model card
- Journal d'audit
- Contexte d'endpoint
Pour les équipes qui veulent plus qu'une démo
ModAstera est conçu pour les environnements opérationnels où qualité des données, vitesse du workflow, traçabilité et préparation au déploiement comptent vraiment.
Là où la plupart des projets se bloquent.
L'IA en santé et dans la fabrication échoue rarement sur la modélisation. Elle échoue sur la préparation des données, les frictions de validation et des outils que les experts métier ne peuvent pas utiliser. Nous avons reconstruit le pipeline autour de ces trois modes d'échec.
Coûts élevés et délais longs par défaut
Les pipelines sur mesure, la validation manuelle et les cycles de plusieurs mois absorbent le capital, l'impact clinique et la cadence d'amélioration industrielle. Les équipes passent leur temps à reconstruire des pipelines au lieu d'améliorer les modèles qu'elles ont déjà.
Ce que nous voyons dans les projets: Des mois de développement sur mesure avant le premier modèle
Des outils trop complexes pour les experts métier
Les cliniciens, chercheurs, ingénieurs qualité et équipes terrain ne devraient pas devoir manipuler Kubernetes pour annoter des examens, inspecter des défauts ou valider des données capteurs. Les toolkits ML déguisés en plateformes retardent la validation métier.
Schéma observé: Stacks fragmentées, validation métier différée
La préparation des données est le goulet d’étranglement
Des labels faibles, une segmentation incohérente, des lacunes d'inspection et des pistes d'audit manquantes rendent les modèles risqués à déployer et difficiles à certifier. Le modèle dépend des données en amont.
Où passe le temps: L'essentiel du temps projet part dans les données
Étiqueter, construire, déployer. Un seul workflow.
ModAstera réunit les étapes de livraison de l'IA, pour que les équipes ne perdent plus de temps entre outils déconnectés, passages de relais et reconstructions internes.
Découvrir MAEA
Conçu pour la santé. Prêt pour la fabrication.
Les équipes santé et fabrication n'ont pas les mêmes données, relecteurs ou règles de déploiement. ModAstera garde les deux dans un workflow traçable, de la préparation des données à la production.
Pour la santé
Faites passer l'IA médicale de l'annotation et la validation à des workflows prêts au déploiement, avec une lignée claire, une revue experte et les preuves que demandent les relecteurs.
Données cliniques, annotation assistée, validation de modèle et remise documentée dans un même parcours.
Pour la fabrication
Transformez les données d'inspection, de capteurs et d'opérations en workflows IA déployables pour la qualité, la fiabilité et l'amélioration à l'échelle.
Inspection de défauts, signaux de processus, fiabilité et traces de déploiement reproductibles.
Comment les équipes santé utilisent ModAstera
Chaque histoire montre le goulet d'étranglement, ce qui change dans le flux de travail et le résultat opérationnel.
Déployer l'IA médicale sans long chantier
- Goulet d'étranglement
- Une équipe peut valider un modèle puis attendre encore des mois pour l'infrastructure, la revue sécurité et la livraison API avant l'usage réel.
- Ce qui change
- ModAstera regroupe validation, contrôles d'environnement et déploiement dans un seul flux afin de livrer un endpoint sécurisé sans reconstruire toute la pile.
- Résultat
- Une application mobile de dépistage a été mise à disposition des utilisateurs sans chantier d'infrastructure séparé.
Prototyper des modèles en pleine étude
- Goulet d'étranglement
- Les équipes de recherche perdent du temps de subvention sur la mise en place des pipelines, le suivi d'expériences et les transferts de calcul avant même de tester une vraie hypothèse.
- Ce qui change
- MAEA permet de définir les expériences, comparer les versions et gérer le calcul au même endroit pour que l'exploration du modèle suive le rythme de la recherche.
- Résultat
- Une équipe universitaire japonaise a réduit un prototype d'âge cérébral par IRM d'une fenêtre de 90 jours à moins d'une semaine.
Annoter sans noyer les experts dans la revue
- Goulet d'étranglement
- Les labels de haute qualité restent le principal frein de l'IA médicale, surtout lorsque des spécialistes doivent annoter chaque échantillon manuellement.
- Ce qui change
- Le pré-étiquetage assisté par IA, les étapes de revue et la traçabilité des modifications permettent aux spécialistes de se concentrer sur les corrections et les cas difficiles.
- Résultat
- Les experts d'une entreprise de données chirurgicales relisent désormais des labels proposés par l'IA au lieu d'annoter chaque lame depuis zéro.
Trier les dossiers avant l'engorgement
- Goulet d'étranglement
- Les équipes de tri réglementaire peuvent être submergées par les files de documents, les contrôles répétitifs et une qualité de revue inégale.
- Ce qui change
- L'automatisation du workflow filtre les documents entrants, détecte les lacunes plus tôt et fournit un point de départ plus cohérent pour la revue.
- Résultat
- Les relecteurs partent d'un dossier déjà trié, lacunes signalées, au lieu d'une file de documents bruts.
Voix du terrain.
Ce que disent les équipes santé, recherche et affaires réglementaires qui travaillent avec ModAstera.
Avec le soutien de ModAstera, nous avons entraîné un modèle capable d'apprendre le diagnostic de la langue auprès de médecins de médecine traditionnelle chinoise et de classer des caractéristiques à partir d'images de langue. Grâce à MAEA de ModAstera, nous pouvons créer des modèles d'IA sans écrire de code. Pour une startup comme la nôtre, avec des ressources limitées, c'est une solution très attractive qui réduit les coûts de développement et accélère fortement les cycles d'IA.
ModAstera s'attaque à l'un des défis les plus critiques de la santé actuelle : rendre l'IA médicale réellement accessible et déployable à grande échelle. Leur approche est ambitieuse tout en restant ancrée dans l'exécution concrète. En tant qu'entreprise de données médicales, Surg storage Co.,Ltd. est fière de soutenir un innovateur aussi tourné vers l'avenir.
J'ai collaboré avec l'équipe de ModAstera sur le développement de modèles de réseaux neuronaux convolutifs destinés à prédire le vieillissement et certaines maladies liées au mode de vie ou cardiovasculaires à partir de phénotypes d'imagerie médicale. Le travail de ModAstera a été rapide et a produit des modèles très performants. J'apprécie vivement leur contribution à notre projet.
La technologie IA de ModAstera nous a aidés à exploiter notre expertise métier pour construire Document Compliance Engine (DCE), un produit robuste de conformité réglementaire alimenté par l'IA pour l'industrie pharmaceutique en Afrique et au-delà. Les capacités de DCE nous ont aussi positionnés pour des partenariats de long terme avec des régulateurs qui ont besoin de moyens plus efficaces pour examiner les dossiers sans compromettre la qualité. Sans la technologie de ModAstera, ce produit aurait pris beaucoup plus de temps à développer. La qualité des insights fournis a été utile pour affiner l'architecture produit, l'expérience utilisateur et la stratégie globale de design. Nous voyons cette collaboration comme un partenariat de long terme, à mesure que notre activité se développe et que les besoins réglementaires évoluent.
Ce que nous construisons.
MAEA est notre plateforme d'ingénierie IA pour les équipes qui construisent des modèles. FindCare aide les patients à trouver des cliniciens de confiance et à envoyer des demandes de consultation plus claires.
MAEA
La plateforme d'ingénierie IA.
Développement IA et MLOps de bout en bout pour les travaux à fort enjeu : annotation, entraînement, évaluation, gouvernance et déploiement dans un seul workflow.
- Formats d'imagerie médicale tels que DICOM et NIfTI
- Étiquetage assisté
- Entraînement reproductible
- Évaluation par sous-groupes, dérive et biais
- Lignée de chaque jeu de données et de chaque modèle
- Déploiement edge ou cloud
- Option d'entraînement fédéré
FindCare
Trouvez des cliniciens de confiance et des soins adaptés.
FindCare aide les patients à choisir un clinicien avec plus de contexte (motif, lieu, langue et type de pratique) avant de demander une consultation. C'est une porte d'entrée plus claire pour les cabinets indépendants, qui garde le jugement clinique au centre du parcours.
- Profils de cliniciens par service et par lieu
- Source et statut de vérification de chaque fiche, et tarifs lorsqu'ils sont déclarés
- Demandes de consultation plus claires, avec le contexte de soins
- Soutient l'examen clinique sans remplacer le jugement clinique
Commencez petit. Élargissez quand ça fonctionne.
Chaque projet commence par une conversation. Nous fixons le périmètre et le prix avec vous avant tout travail.
Premier échange
Un appel pour comprendre vos données, votre objectif et vos contraintes.
- Types, volume et emplacement de vos données
- Ce que le modèle doit faire, et pour qui
- Exigences de revue, de confidentialité et de déploiement
- Une prochaine étape claire, que nous travaillions ensemble ou non
Pilote cadré
Un cas d'usage, de vos données à un modèle validé sur MAEA.
- Périmètre, calendrier et critère de réussite fixés dès le départ
- Étiquetage, entraînement et validation sur MAEA
- Une model card et un dossier de validation
- Une recommandation sur la suite à donner
Programme élargi
Plusieurs modèles, équipes ou sites, avec déploiement et support définis par contrat.
- Plusieurs cas d'usage ou sites
- Déploiement dans votre cloud ou en edge
- Niveaux de service définis par contrat
- Un interlocuteur dédié
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