Andrei Blaj, Medicai : L'imagerie au pouvoir de l'IA

Le cofondateur de Medicai explique comment l'entreprise est passée des premières innovations en matière d'IA en dermatologie à une plateforme mondiale d'imagerie dans le cloud gérant plus de 2 millions d'études et en pleine expansion aux États-Unis.

Résumé

Medicai a été fondée après que l'expérience de l'équipe avec SkinVision, une application dermatologique alimentée par l'IA et téléchargée plus de 1,2 million de fois, ait mis en lumière le problème plus profond de l'accès limité aux données d'imagerie. Aujourd'hui, la plateforme gère plus de 2 millions d'études pour près de 100 organisations dans le monde entier et accélère son expansion aux États-Unis grâce à des flux de travail améliorés par l'IA, une infrastructure cloud et des outils de collaboration multispécialisés.

Date de publication :

October 6, 2025

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Dans un premier temps, les fondateurs ont développé une application permettant de détecter le cancer de la peau, qui a été téléchargée plus d'un million de fois et a attiré 15 millions d'euros d'investissements. Forts de cette expérience et forts d'une solide expérience en entrepreneuriat, en médecine et en technologie, ils ont fondé Medicai, une start-up qui numérise l'accès à l'imagerie médicale. Nous avons discuté avec Andrei Blaj, cofondateur et directeur des opérations de Medicai, de la plateforme qui gère désormais plus de 2 millions d'études d'imagerie pour des organisations du monde entier et de la stratégie de croissance de l'entreprise sur le marché américain.

Quelle est l'histoire de Medicai ?

Medicai a débuté avec la collaboration précédente des fondateurs, Mircea Popa, Alexandru Artimon et Andrei Blaj, sur SkinVision, une application mobile qui a été téléchargée plus de 1,2 million de fois et a permis de détecter environ 50 000 cas de cancer de la peau dans le monde. Après ce succès, entre 2017 et 2018, l'équipe a commencé à explorer le domaine de l'imagerie médicale, un domaine dans lequel la technologie pourrait apporter des changements significatifs.

À l'époque, l'intelligence artificielle prenait de l'ampleur dans le domaine de la santé, mais ils ont rapidement découvert que le véritable problème n'était pas les algorithmes, mais l'accès aux données. Les images médicales étaient toujours stockées et transférées presque exclusivement sur CD, ce qui ralentissait et rendait la collaboration inefficace. Cette idée a conduit à la création de Medicai : une infrastructure cloud sécurisée qui permet un accès rapide aux données d'imagerie médicale et prend en charge des flux de travail complexes tels que des tableaux de tumeurs multidisciplinaires, des évaluations à distance et des seconds avis.

Aujourd'hui, la plateforme gère plus de 2 millions d'études d'imagerie pour près de 100 organisations dans le monde entier. L'investissement initial était de 100 000€ via Techcelerator (GapMinder).

Comment fonctionne la plateforme ? Quelles solutions proposez-vous ?

Medicai fournit une infrastructure basée sur le cloud et sur site pour le stockage de l'imagerie médicale. Historiquement, les serveurs utilisés à cette fin étaient connus sous le nom de PACS (Picture Archiving and Communication Systems). Notre solution est multiserveur et multi-sites et peut s'adapter sans effort à des millions d'études d'imagerie. Il est totalement interopérable avec d'autres systèmes logiciels grâce à l'API Medicai et à un ensemble de composants basé sur un SDK qui peuvent être intégrés à d'autres plateformes.

Notre application Web pour les médecins leur permet d'accéder aux données médicales, aux fonctionnalités de partage et à la visualisation DICOM directement dans le navigateur.

Nous proposons également une application mobile pour les médecins (iOS et Android), une application Web destinée aux patients et une infrastructure permettant de créer des flux de travail d'imagerie automatisés entre plusieurs systèmes et des agents d'IA.

Grâce à ces composants, nous numérisons les flux de travail médicaux tels que :

  • partage d'études d'imagerie avec des patients pour les centres d'imagerie
  • permettant aux patients de consulter l'IRM, la tomodensitométrie et d'autres études directement sur la plateforme
  • organisation de commissions multidisciplinaires sur les tumeurs (oncologie, neurologie)
  • discussions de cas collaboratives et création de documents partagés avec des signatures électroniques
  • deuxième avis entre les petits hôpitaux et les grands centres spécialisés
  • flux de travail de téléradiologie et de radiologie améliorés par l'IA (dictée, modèles de rapports structurés, remplissage automatique des modèles avec des agents IA)
  • échange de documents médicaux pour les poursuites pour dommages corporels aux États-Unis
  • évaluation et surveillance à distance pour les patients en soins spécialisés et chroniques

Quels sont les coûts de vos services ?

Notre modèle commercial est basé sur l'abonnement. Le prix commence à 179$ par mois, un forfait adapté aux petites cliniques, et peut atteindre plusieurs milliers de dollars par mois en fonction du volume de données et des fonctionnalités. Les plans avancés incluent l'accès à l'API Medicai, l'intégration à des systèmes médicaux (EMR, EHR) ou à des outils commerciaux (CRM, e-mail, calendrier), ainsi que des connexions à des agents d'IA (ChatGPT, Gemini, Claude).

Qui utilise les services PACS de Medicai et dans quels pays êtes-vous présent ?

Nous intervenons dans :

  • Roumanie (environ 35 clients)
  • États-Unis (25 clients, contre 2 au début de l'année)
  • Plusieurs clients au Royaume-Uni, en Inde et en Espagne

Grâce à notre forte présence internationale en ligne, nous avons également des discussions avancées avec des prospects en Allemagne, en France, au Costa Rica, au Brésil, en Arabie Saoudite et en Colombie.

Nos clients comprennent des hôpitaux publics/privés, des cliniques médicales spécialisées (imagerie, oncologie, neurologie, orthopédie), des cabinets d'avocats américains spécialisés dans les blessures corporelles et des sociétés pharmaceutiques.

Comment abordez-vous le marché américain ?

L'entrée aux États-Unis a été rendue possible grâce à une stratégie numérique bien calibrée axée sur le référencement et la publicité en ligne (Google Ads, Bing Ads). Au cours des 12 derniers mois, le trafic sur www.medicai.io a été multiplié par dix, une performance mise en évidence dans une étude de cas d'Ahrefs : « 10 fois plus de trafic en se mondialisant grâce au référencement : l'histoire de réussite de Medicai + Ahrefs. » Cette stratégie génère désormais plusieurs centaines de prospects par mois, avec d'excellents cycles de conversion (1 à 2 mois).

Nous prévoyons de continuer à renforcer cette approche numérique et de participer à des conférences de marketing en ligne avancées en mettant l'accent sur les plateformes émergentes basées sur le LLM telles que ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity.

Quels sont vos objectifs commerciaux pour la fin de 2025 ?

L'un des principaux objectifs est de faire en sorte que le marché américain dépasse la Roumanie en termes de nombre de clients et de revenus récurrents mensuels (MRR). Nous estimons que nous dépasserons les 50 clients américains d'ici la fin de l'année.

En Roumanie, nous nous concentrons sur la mise en œuvre réussie de projets financés par le PNRR en partenariat avec les hôpitaux publics. Notre objectif est de réaliser entre 10 et 15 implémentations d'ici la fin de 2025.

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Transformez vos flux de travail d'imagerie grâce à une infrastructure cloud adaptée à l'IA

Medicai réunit le PACS cloud, le VNA, des rapports structurés et des flux de travail améliorés par l'IA au sein d'une plateforme unique et évolutive utilisée par les cliniques, les hôpitaux et les équipes de radiologie du monde entier. Les médecins accèdent à l'imagerie et la partagent instantanément, collaborent entre différentes spécialités et élaborent des parcours automatisés alimentés par des agents d'IA et des modèles standardisés. Découvrez comment Medicai peut aider votre organisation à éliminer les processus basés sur CD, à accélérer les diagnostics et à fonctionner efficacement sur plusieurs sites.

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