Perceiv AI

Élaboration d'une plateforme pronostique multimodale pour prévoir la progression de la maladie dans les troubles liés à l'âge.

Perceiv AI est une société de médecine de précision axée sur l'IA qui développe une puissante plateforme de pronostic multimodal pour prévoir la progression de la maladie dans des maladies liées à l'âge comme la maladie d'Alzheimer. En offrant une fenêtre sur la progression de la maladie de chaque patient, Perceiv AI vise à accélérer et à réduire les risques liés au développement de nouvelles thérapies tout en permettant des diagnostics plus rapides. Perceiv fournit une plateforme pronostique multimodale qui appuie l'imagerie, les données génétiques et cliniques pour prévoir la progression de la maladie.

Quel est le problème ?

L'incertitude entourant la progression de la maladie entraîne un diagnostic tardif et un coût évitable de 7 T$ pour la maladie d'Alzheimer. Elle contribue également au recrutement d'une grande proportion de personnes inaptes à démontrer l'efficacité du médicament, ce qui mène à des essais cliniques longs et de grande envergure qui ont un taux d'échec stupéfiant de 99,6 %. Cela représente une occasion de plus de 9 milliards de dollars de réduire le risque d'échec et la taille de ces essais et de nous assurer que nous traitons et évaluons les thérapies sur le bon patient afin d'obtenir les meilleurs résultats pour eux. Le modèle à taille unique ne fonctionne pas dans les maladies multifactorielles complexes et une approche de médecine de précision est nécessaire.

Quelle est leur solution ?

Nous voulons aller au-delà du diagnostic et offrir une fenêtre sur l'avenir des patients actuellement inexistants dans de nombreuses maladies complexes comme la maladie d'Alzheimer. Notre plateforme prédit actuellement le risque individuel de déclin de sa cognition au cours des deux prochaines années dans l'ensemble du spectre de la maladie. Ces informations peuvent être utilisées pour sélectionner les bonnes personnes les plus susceptibles de répondre au traitement et peuvent aider les médecins (en particulier les médecins de soins primaires qui manquent actuellement de ressources) à établir des diagnostics plus rapides.