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a2z Radiology AI

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11 - 50 employés

Fondée en 2024

🏥 Santé

🤖 Intelligence artificielle

☁️ SaaS

Healthcare • Artificial Intelligence • SaaS

a2z Radiology AI est une entreprise d'intelligence artificielle spécialisée dans l'imagerie médicale, qui développe des logiciels approuvés par la FDA pour trier les résultats urgents sur les scanners CT. Leur produit commercial actuel est un modèle de fondation unique qui analyse les études CT de l'abdomen et du pelvis, et qui détecte et re-priorise simultanément sept conditions urgentes (air libre, obstruction de l'intestin grêle, hydronéphrose, anévrisme de l'aorte abdominale, cholécystite, diverticulite, pancréatite) pour faire apparaître les études critiques en tête de liste de travail radiologique. Le système a été validé dans plusieurs sites cliniques et auprès de divers fournisseurs de CT, s'intègre au flux de travail existant, propose des projets pilotes sur les études historiques d'un client, et étend son travail à une couverture CT plus large et à la recherche image-rapport.

Description

• Modèles fondamentaux capables d'analyser un examen CT complet, pas une coupe à la fois • Apprentissage vision‑langage qui relie ce que le modèle voit au langage réellement utilisé par les radiologues • Un modèle unique détectant simultanément de nombreuses anomalies urgentes, calibré pour fonctionner en toute sécurité devant un radiologue • Entraînement et évaluation à une échelle que la plupart des chercheurs n'ont jamais l'occasion d'atteindre • Recherche opérationnelle : vos modèles aboutissent à des soumissions à la FDA, des déploiements hospitaliers et atteignent des patients

🎯 Exigences

• Vous utilisez PyTorch aussi naturellement que la plupart des gens prennent un carnet : architectures personnalisées, boucles d'entraînement, entraînement distribué • Vous comprenez pourquoi une fonction de perte ou une architecture fonctionne, pas seulement comment l'appeler • Vous concevez et exécutez vos propres expériences sans attendre d'instructions • Vous êtes attentif·ve à la rigueur et à la reproductibilité, car ces modèles ont des enjeux cliniques • Utile, mais non requis • Imagerie médicale, données 3D ou volumétriques • Modèles vision‑langage ou apprentissage auto‑supervisé • Expérience de DICOM, CT ou en radiologie • Un doctorat ou des publications (un véritable atout, jamais un critère éliminatoire)

🏖️ Avantages

• Salaire de base compétitif + participation au capital (equity)