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La plateforme de développement IA conçue pour les équipes médicales.

Annotez, entraînez, validez et déployez l'IA médicale dans un seul flux de travail, avec un cadre adapté aux exigences du secteur de la santé.

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Crédibilité au sein de l'écosystème de l'IA médicale

Programmes, équipes de recherche et partenaires santé s'appuient sur ModAstera pour avancer plus vite avec moins de complexité.

Ce qui freine encore l'IA médicale

Même lorsque la valeur clinique est claire, les équipes perdent encore du temps et du budget dans la préparation des données, le développement des modèles et la mise en production.

Coûts élevés et délais trop longs

Les projets d'IA médicale sont souvent lents et coûteux dès le départ.

Entre cadrage, recrutement d'ingénieurs et infrastructure, le temps et le budget s'accumulent vite.

Coût typique du projet : 150 000 à 500 000 USD

Délai typique : de 6 mois à plusieurs années

Impact : budgets dépassés, pilotes gelés et bénéfices patients retardés

Des outils trop complexes pour les experts métier

Les cliniciens ont les connaissances, mais les outils actuels exigent des compétences qui ne sont pas leur métier.

Même les solutions puissantes restent souvent fragmentées et imposent des transferts longs avec des profils ML rares.

Courbe d'apprentissage abrupte pour les profils non techniques
Chaînes d'outils fragmentées qui ralentissent la collaboration

Impact : les idées restent au stade du tableau blanc et les cycles d'innovation ralentissent

La préparation des données reste le principal goulet d'étranglement

Des données faibles produisent des modèles faibles.

L'IA médicale exige une annotation précise et une assurance qualité rigoureuse, deux tâches encore longues et coûteuses lorsqu'elles sont manuelles.

Besoins de labellisation étendus sur l'imagerie, les signaux et les dossiers

La QA ajoute encore du temps et des reprises

Impact : jeux de données incohérents, performance modèle plus faible et cycles R&D plus longs

Un seul flux du jeu de données brut au modèle prêt à être déployé

ModAstera réunit les étapes critiques de livraison de l'IA médicale dans une seule surface de travail.

01 Préparer de meilleures données

Annoter plus vite avec l'assistance IA

Transformez des études brutes en jeux de données prêts pour l'entraînement grâce à l'annotation assistée, aux revues et à la traçabilité.

Découvrir la plateforme

Cas d'usage

Comment les équipes médicales utilisent ModAstera en pratique

Chaque histoire montre le goulet d'étranglement, ce qui change dans le flux de travail et le résultat opérationnel.

Tableau de bord de déploiement pour une application d'IA médicale — Du modèle validé à l'endpoint de production sans projet DevOps de plusieurs mois.

Cas d'usage 01

Déployer une application d'IA médicale sans long chantier de plateforme

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 d'aide au diagnostic a été lancée en 30 jours au lieu d'un cycle de déploiement qui s'étirait sur sept mois.

Espace d'entraînement pour l'expérimentation rapide en IA médicale — Les chercheurs itèrent dans un seul espace au lieu de disperser configuration, calcul et suivi.

Cas d'usage 02

Prototyper de nouveaux modèles pendant que l'étude avance encore

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.

Espace d'annotation assistée par IA pour la préparation des données médicales — Les experts corrigent des brouillons de labels au lieu de partir de zéro sur chaque cas.

Cas d'usage 03

Préparer des données annotées sans noyer les experts dans la revue manuelle

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: Une entreprise de données chirurgicales a réduit le temps d'annotation par lame de plusieurs heures à quelques minutes.

Tableau de bord de workflow pour l'automatisation du tri réglementaire — Le tri des documents et les signaux de revue remontent avant l'accumulation des files manuelles.

Cas d'usage 04

Automatiser le tri réglementaire avant que les files ne deviennent des retards

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: Un retard qui s'étalait sur plusieurs mois a été résorbé en quelques jours, avec des soumissions plus solides et moins de rejets évitables.

Ce que disent nos partenaires

Retours d'organisations de santé et de recherche qui utilisent ModAstera pour accélérer le développement de l'IA médicale.

“

PulSec Inc.

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.

Shoji Maruyama

CEO, PulSec Inc.

Surg Storage

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.

Akihiro Hirao

CEO, Surg Storage

Surg Storage

Tohoku University Hospital

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.

Assistant Professor

Tohoku University Hospital

Produits

ModAstera est centré sur le développement d'IA médicale de bout en bout, avec Hebra comme produit connexe pour le triage dermatologique.

MAEA

Plateforme d'IA médicale de bout en bout, de la préparation des données au déploiement.

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Hebra

Triage par IA des affections cutanées et mise en relation rapide avec des dermatologues.

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