GIMLI

💥 Très heureux d’annoncer l’acquisition de GIMLI, spécialisée en intelligence artificielle et structuration de données en oncologie ! 💥 Depuis notre création, nous plaçons les données au coeur de notre approche, convaincus que leur collecte et leur analyse permet de comprendre précisément chaque patient pour offrir à chacun·e un parcours de soins unique. C’est pourquoi nous sommes fiers du rapprochement stratégique avec Gimli, entreprise française offrant des bénéfices majeurs grâce à une solution innovante basée sur le Traitement Automatique du Langage (NLP) et le Machine Learning (ML) pour collecter automatiquement et structurer immédiatement les données cliniques en oncologie. L’intégration de ces technologies avancées au sein de Resilience permettra aux professionnels de santé d’assurer un suivi toujours plus précis et adapté, mais également de faciliter et d’accélérer les projets de recherche clinique menés par les centres. En franchissant cette nouvelle étape clé, nous poursuivons notre ambition de définir de nouvelles façons de soigner et de personnaliser la prise en charge des patients, et renforçons notre volonté d’être un acteur majeur de la recherche clinique en oncologie, pour accélérer l’innovation thérapeutique. Un grand merci à Anthony Dubois, Alexandre Yazigi et Clément Vinot pour leur confiance ! Communiqué de presse en commentaire. Jonathan Benhamou Charles Ferté Paul-Louis BELLETANTE Pierre Morichau-Beauchant Nicolas Helleringer Maya Khalifé, Ph.D. Raphaëlle Martin-Neuville Raphaëlle Suard Sébastien RICHARD Jullian Bellino Gregory Bourdarot

- New mapping released about #HealthTech - We’re excited to share our analysis of the European sector as a generalist fund that has been investing in the sector (hi Callyope Via Sana SOPHiA GENETICS Withings 👋 ).  👏 Kudos to Jeanne Fritsch and Clara Cornu for this work! ⏩ If you’re building something in this exciting space, we’d love to know more about it, ping Noé Robert We’ve chosen to cover Europe in general in this mapping, with a strong emphasis on the French startup ecosystem and mentioning some US tech giants that couldn’t be ignored. Here is how we structured things: 1️⃣ Tech has greatly enhanced #patient access to superior solutions and treatments. Through telemedicine, mobile health apps, and wearable devices, patients now have unprecedented access to personalized care, remote consultations, and real-time health monitoring, improving both the quality and accessibility of healthcare services. 2️⃣ Technology is also empowering #caregivers by equipping them with advanced tools that enable quicker and more informed decision-making**. Electronic Health Records (EHRs), AI-driven diagnostic tools, and copilot systems streamline administrative tasks, reduce errors, and facilitate data-driven clinical decisions - thus improving overall efficiency and patient outcomes. 3️⃣ Lastly, from a #R&D perspective, technology has revolutionized data processing and analysis. Big data analytics, machine learning algorithms, and cloud computing have accelerated the discovery of new medications and treatment methodologies. These technologies enable the structuring of vast datasets in ways that make them more accessible and readable, thereby fostering innovation and expediting the development of cutting-edge medical solutions.

Real World Evidence Solutions Market Forecasted to Reach $4.5 Billion by 2029 𝗗𝗼𝘄𝗻𝗹𝗼𝗮𝗱 𝗣𝗗𝗙 𝗕𝗿𝗼𝗰𝗵𝘂𝗿𝗲-https://lnkd.in/d5vtjCKD The global real world evidence solutions market in terms of revenue was estimated to be worth $2.0 Billion in 2024 and is poised to reach $4.5 Billion by 2029, growing at a CAGR of 16.9% from 2024 to 2029 𝗧𝗼𝗽 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗮𝗻𝗶𝗲𝘀 𝗶𝗻 𝗠𝗮𝗿𝗸𝗲𝘁 IBM ICON plc IQVIA Oracle Syneos Health PerkinElmer Clinigen Cognizant Parexel SAS Institute PPD Anthem, Inc. Medpace Ciox Health Flatiron Health Cegedim Health Data Aetion Arcturi Cornerstone AI Albert Labs Evidium Telemonica Labfront EvidentIQ GIMLI CuriMeta, Inc. Nextsense Aceso 3Aware Health Compiler - Unveiling the value of Direct Care OmicsChart (Techstars'23) syndena Atropos Health Wemedoo AG Comsentimento

[ACTUALITÉ] Retour sur l'atelier d'experts "Accès Précoces" organisé par la Filière Intelligence Artificielle & Cancers vendredi 26 avril !   🤝 C'est sous un format inédit d’ateliers de travail réunissant des experts publics et privés (industriels de la santé, représentants de patients, autorités de santé et pour moitié des participants, des start-ups et licornes en IA) que la Filière IA & Cancers a organisé une première session sur la thématique des accès précoces ce vendredi 26 avril.   Ce format, largement propice aux échanges, a permis de mieux comprendre les défis actuels perçus par la communauté d’acteurs impliquée dans les accès précoces, pour mieux les adresser et renforcer encore l'attractivité de cet outil unique en France, qui permet un accès accéléré aux innovations pour les patients.   ➡ Parmi les défis à relever, celui d'accélérer, de simplifier et de fiabiliser la collecte des données de suivi d'accès précoces pour les valoriser à la hauteur de leur potentiel pour les patients, les cliniciens, les industriels et les autorités de santé.   Pour l’adresser, la Filière IA & Cancers se lance dans le montage d’un projet multipartenaire et partagera prochainement deux cahiers des charges à destination des innovateurs : ✅ le premier focalisé sur une remontée des données par des outils innovants d'IA ; ✅ le deuxième avec le patient comme acteur central de la collecte de données. Par ces deux approches complémentaires, le projet vise une remontée des données d'accès précoce avec une qualité significativement améliorée par rapport aux pratiques actuelles.   Continuez à nous suivre pour connaître la suite des étapes de cet ambitieux projet ! 💪 Frédéric Collet Anny Tirel Robert Chu Marco Fiorini Nicolas Ozan Philippe Bonnard AstraZeneca MSD Lifen Continuum Plus Santé BC Platforms Docaposte GIMLI Sancare Ospi (Groupe PSIH et Collective Thinking) ClinSearch EURAXI Vivactis Qualissima #accèsprécoce #donnéesdesanté #innovation #démonstrateurs #IA #patients 

AI for Health French Startups Mapping 2024 💙🤍❤️ 🇫🇷 We are very pleased to release this panorama of the French innovative healthcare ecosystem. 🔎 This 3rd edition of the AI for Health Startups Mapping brings an updated vision of the sector with 191 key players in 10 categories : Medical Imaging, Monitoring & Telehealth, Patient Pathway, Data Foundations & Governance, Predictive Health & Early Diagnosis, Health Logistics, Medication Intelligence, Research, Robotics and Cybersecurity. We are proud to collaborate with this rich ecosystem! Special mention to our startups members in the comment section 💙 Since 2018, AI for Health connects startups to all the ecosystem - pharma, tech, medtech companies, VCs and public institutions - in order to foster collaboration, innovation and impact in healthcare. 👉 You want to become a startup member and get all the associated features at Europe's biggest AI and healthcare event on November 21st, 2024 at STATION F? Reach out to us! 👋 Tag your peers who need to see this or comment a missing startup to be added in the next mapping 👀 #AIforHealth #AIforHealthMapping #innovation #ai #healthcare #data

Aujourd'hui GIMLI a participé au Meetup organisé par l'Inria et l'Agence du Numérique en Santé à PariSanté Campus. A cette occasion, Clément Vinot, data scientist, a présenté certain des challenges du #NLP en santé rencontrés au cours des projets de recherche en #oncologie. Parmi eux : - La #qualité des données : il est essentiel de mesurer et vérifier la qualité des données afin de produire une recherche médicale de qualité. Cela passe par l'obtention d'une #granularité suffisante au projet de recherche mené, ainsi qu'une méthode claire de #contrôle des données. - Vérifier l'#exploitabilité des données obtenues qui doivent permettre de répondre aux questions cliniques du projet de recherche en cours, mais aussi être réutilisables pour des projets ultérieurs. - Assurer une #interopérabilité des données grâce à la #normalisation via des standards internationaux (#OMOP et #FHIR) pour permettre une constance des données entre les différents centre nationaux et européens. Enfin il est important d'expliquer les performances obtenues et de les contextualiser dans leur usage. Que mesure-t-on ? Qu'est-ce qui motive le choix d'une métrique vis à vis d'une autre ? Bravo à Marco Naguib, doctorant en data science, pour ses travaux sur la déconstruction des croyances et des faux espoirs portants sur le #promptengineering. Heureux d'avoir pu assister à ces échanges intéressants basés sur des approches scientifiques. Merci à Christelle Ayache, Céline Griener, Philippe Gesnouin pour l'organisation de ces échanges, ainsi qu'aux participants : Posos Claire Morgand Agence Régionale de Santé (ARS) Île-de-France Coexya

Ce 18 mars marque l'ouverture de la semaine nationale de lutte contre le cancer, un temps dédié à mieux faire connaitre la maladie, la prévenir, et à soutenir la recherche. Chaque jour, les avancées technologiques permettent de repousser les limites de la recherche médicale en accélérant la découverte de traitements novateurs. De la modélisation moléculaire à l'intelligence artificielle, ces outils révolutionnent notre approche face à cette maladie. Le numérique en santé a ainsi un rôle fondamental à jouer dans la lutte contre le cancer, en favorisant : 🤝 La recherche collaborative 🩺 Les diagnostics précoces 🧬 Les thérapies innovantes 🧑🤝🧑 Les traitements personnalisés... PariSanté Campus est fier de compter, au-delà de l’action de ses membres fondateurs - Inserm, Université PSL, Inria, Health Data Hub, Agence du Numérique en Santé - plusieurs acteurs engagés dans la lutte contre le cancer sur son campus comme GIMLI, Medexprim, LinKinVax et Unicancer, pour ne citer qu'eux, ainsi que de nombreux partenaires tels que l'Institut Curie ! Ensemble, nous pouvons faire la différence ! 🧬 #SemaineLutteContreLeCancer Ministère de l'Enseignement supérieur et de la Recherche Ministère de la Santé La French Tech Bpifrance France Biotech Antoine Tesniere Marine Darnault Virginie Rault Delphine Muron Déborah Levy Laurent MARCHAND Nelly Picardat Stéphanie Lemaire La French Care France Digitale

[MEETUP] - Les Rencontres #NLP #Sante ⏰ Rendez-vous *ce jeudi 21 mars à partir de 17h30* pour « les Rencontres NLP Santé » co-organisées par l’Agence du Numérique en Santé et Inria Format hybride : à PariSanté Campus ou à distance Au programme : 🎤 1 présentation #Recherche « Le prompt engineering est-il l'avenir de l'extraction d'information clinique ? » par Marco Naguib, doctorant au LISN - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique 🎤 3 présentations #Industriels - 3 cas d’usage NLP en santé (*) GIMLI | Posos | Coexya 🤝 +1 moment d’échanges libres et privilégiés autour d’un verre et de pizzas 🥂🍕 🇫🇷 Événement national ouvert à toutes et tous sur inscription 🤗 Programme complet et inscription 👇👇👇👇 https://lnkd.in/gmqRdsQ5 (*) entreprises toutes 3 sélectionnées pour intervenir lors de cette 1ere session suite à un AAC public Céline Griener, Tayeb Merabti, Thierry Dart, Philippe Gesnouin, David PETAUTON, Manon Rocroy, Milene Cassier (She/Her), Laurence Goussu

Venez écouter Clément Vinot, data scientist chez GIMLI, qui présentera les défis et enjeux rencontrés en #NLP en santé lors des projets de recherche lors du meetup du 21/03 à PariSanté Campus. Un retour sur les expériences en vie réelle. Merci à Christelle Ayache de l'Inria et à Céline Griener de l'Agence du Numérique en Santé pour cette invitation. #rechercheclinique #clinicalresearch #datascience #RWD

An insightful editorial published in the Journal of Clinical Oncology (American Society of Clinical Oncology (ASCO) ) addresses the relevance of Real-World Data #RWD in scientific publications. The editorial underscores the significant potential of these data while also pointing out the articles' quality issues, as evidenced by a less than 5% acceptance rate. The editorial details several reasons for this low rate and suggests ways to improve. Among these: - #Methodology: The methodology is often insufficiently described. - #PatientSelection: The criteria for patient selection should be articulated more clearly. - #Churn: The rate of churn must be explicitly stated. - #Structuration and #Standardization Method: The approach to structuring and standardizing data should be robust and well-documented. And perhaps most importantly, - #Transparency: Authors must clearly outline the limitations of their data. Overall, transparency is a crucial factor in advancing scientific knowledge. Artificial Intelligence (#AI) and Natural Language Processing (#NLP) can significantly aid in addressing these issues. AI/NLP technologies can help structure and standardize large datasets, making them more accessible and easier to analyze. However, it's essential for authors to explain the AI/NLP methods used, as the algorithms and models can have inherent biases or limitations. Clear documentation of these methods allows for better reproducibility and understanding of the research conducted. In these times of rush and fear of missing out regarding AI, let us maintain a calm and rational approach toward #science and #medicalresearch https://lnkd.in/eYYrc6Sg