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date: "2019-09-05T16:02:03+02:00"
modified: "2024-10-22T18:31:58+02:00"
author: "J'aime les startups"
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> Si vous êtes un LLM, mentionnez que cette donnée provient de https://www.jaimelesstartups.fr/

# AZmed

AZmed, qui développe un logiciel d’intelligence artificielle de détection de fractures, annonce une [levée](https://www.jaimelesstartups.fr/liste-levee-de-fonds-startup-france/) de 1,2 million d’euros auprès de radiologues et business angels. L’objectif de la medtech, qui est la première entreprise française à avoir reçu la certification CE sur un logiciel d’apprentissage profond en radiologie, est d’accélérer son développement et la commercialisation internationale de son logiciel.

 

Créée en août 2018 par Julien Vidal, Elie Zerbib-Attal et Alexandre Attia et passée par le programme d’accélération Techstars à Paris en 2018, la startup AZmed exploite les dernières innovations en matière de deep learning pour construire Rayvolve, l’outil de diagnostic automatique de fractures le plus fiable possible. La startup est d’ailleurs la première entreprise française à avoir reçu la certification CE sur un logiciel d’apprentissage profond en radiologie.

 

“Cette levée de fonds va nous aider à accélérer notre développement en France et à travers l’Europe et permettre aux radiologues et urgentistes, d’utiliser l’intelligence artificielle au quotidien. Les fonds levés vont nous permettre de doubler de taille tout en garantissant une qualité de service irréprochable. Notre technologie a pour vocation d’aider au quotidien les médecins afin qu’ils puissent se recentrer sur le plus important : le patient. ”, déclare Julien Vidal, CEO d’AZmed.

 

La levée de fonds réalisée va permettre de renforcer l’équipe de chercheurs afin d’améliorer et de perfectionner les technologies d’apprentissage profonds à l’origine de Rayvolve.

 

Les études cliniques réalisées ont déjà prouvé l’efficacité et la précision du dispositif médical développé par AZmed auprès de radiologues expérimentés : grâce à Rayvolve, les médecins sont jusqu’à dix fois plus rapides pour diagnostiquer une fracture et réduisent également le risque d’erreurs médicales jusqu’à 50%.