Triomics lève 22 millions de dollars pour automatiser le cauchemar administratif des centres anti-cancer

Cette charge de travail manuelle a des conséquences très concrètes. Elle crée un goulot d'étranglement dans le recrutement pour les essais cliniques – un processus que le National Cancer Institute (l'institut national du cancer aux États-Unis) juge vital pour gérer les effets secondaires et tester de nouveaux traitements . Elle génère aussi ce que l'on appelle les heures « pyjama », ces heures où les cliniciens rattrapent le travail administratif en retard après leur journée de travail . Triomics cible précisément ce point de friction en automatisant la lecture et l'analyse transversale de centaines de pages par patient.

Comment fonctionne OncoLLM : une IA bâtie pour la cancérologie

La plateforme de Triomics est propulsée par OncoLLM, un framework d'IA de niveau professionnel conçu sur mesure pour l'oncologie . Plutôt qu'un unique modèle monolithique, OncoLLM se présente comme une constellation de 8 modèles, allant de 3 à 72 milliards de paramètres, qui fonctionnent de manière agentique . Cette architecture lui permet d'interpréter l'information à l'échelle du patient, en raisonnant sur l'intégralité de son historique médical, et non pas document par document.

Cette approche technique rompt délibérément avec les méthodes antérieures comme la reconnaissance d'entités nommées ou l'extraction de relations . L'entreprise exploite aussi les services d'IA de Microsoft Azure et d'OpenAI, en peaufinant notamment le petit modèle de langage Phi-3.5 pour analyser des informations cliniques critiques à grande échelle à partir de données non structurées . Selon Microsoft, cette intégration permet à la plateforme de passer en revue l'intégralité du dossier patient en regard de centaines d'essais cliniques en cours en moins d'une minute .

Deux produits logiciels principaux s'appuient sur OncoLLM :

• Prism : Il analyse automatiquement chaque consultation à venir par rapport à l'ensemble du portefeuille d'essais cliniques et fournit quotidiennement ou chaque semaine des correspondances directement dans le flux de travail du médecin, avec un justificatif détaillé, critère par critère, assorti de citations .
• Harmony : Il organise les données des dossiers médicaux électroniques (DME) pour générer automatiquement des résumés de haut niveau incluant l'état actuel de la maladie, l'historique des traitements, les biomarqueurs et les options d'essais cliniques . Il prend également en charge l'analyse de cohortes et les rapports de médecine de précision .

Lors d'une première validation avec le Medical College of Wisconsin (une université de médecine américaine), OncoLLM aurait retrouvé 90 % des patients éligibles à des essais cliniques en quelques minutes, une tâche qui aurait normalement pris des jours, voire des semaines, à des infirmières qualifiées . La même source indique qu'OncoLLM a extrait des données structurées de notes non structurées avec une précision égale ou supérieure à celle de modèles comme GPT-4 ou Claude, tout en étant environ 40 fois moins cher à exécuter .

Financement et adoption par les grands centres

Cette Série B de 22 millions de dollars fait suite à une Série A de 15 millions levée en 2024 . Les fonds serviront à accélérer l'adoption de la plateforme dans les systèmes de santé et à approfondir son intégration avec les DME . L'entreprise ne divulgue pas publiquement de métriques de croissance détaillées, comme son revenu annuel récurrent (ARR) ou le nombre exact de clients, bien que l'annonce de financement la présente comme une solution de confiance pour les grands centres de cancérologie .

Ce qui est vérifiable, en revanche, c'est la liste de ses clients. Triomics a conclu des accords de déploiement avec des institutions de premier plan :

• Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK), à New York : Via ses programmes iHub et CRIC, le MSK, l'un des centres de cancérologie les plus réputés au monde, déploie le système d'appariement aux essais cliniques pour ses essais en cours .
• Mount Sinai Tisch Cancer Center, à New York : A lancé la plateforme PRISM basée sur OncoLLM, devenant ainsi le premier centre de cancérologie complet désigné par le National Cancer Institute (NCI) à New York à déployer un outil d'IA spécifique à l'oncologie pour le matching d'essais cliniques .
• Yale Cancer Center et Smilow Cancer Hospital, dans le Connecticut : Le déploiement de la plateforme a été étendu à l'ensemble de son portefeuille d'essais cliniques en oncologie, avec des résultats publiés dans la revue scientifique Nature Digital Medicine .

Face à la concurrence : spécialisation verticale contre outils généralistes

Triomics arrive sur un marché déjà encombré par les assistants de rédaction clinique basés sur l'IA, comme Nuance DAX Copilot de Microsoft ou Abridge. Sa différenciation réside dans sa spécialisation verticale.

Les scribes IA généralistes sont conçus pour la documentation clinique dans toutes les spécialités, par exemple en résumant la conversation entre un médecin et son patient durant une consultation. À l'inverse, Triomics se concentre exclusivement sur les flux de travail en oncologie qui impliquent des données non structurées très volumineuses couvrant parfois des années d'historique médical . Son IA lit l'intégralité du dossier patient et produit une vision synthétique, structurée et sourcée, que les équipes peuvent exploiter avant la visite, pendant le dépistage et après la consultation .

L'entreprise a également pris l'initiative de fonder le Collaboration for Oncology focused LLM Training (COLT), un consortium regroupant plus de 20 centres anticancéreux désignés par le NCI et l'organisation Ci4CC (une organisation professionnelle dédiée à l'informatique en cancérologie). L'objectif est de définir des références de performance et des normes de sécurité pour l'IA générative en oncologie . Cette démarche positionne Triomics non seulement comme un développeur de solutions, mais aussi comme une partie prenante dans l'établissement des garde-fous du secteur.

Quel avenir pour l'IA spécialisée en oncologie ?

Cette levée de 22 millions de dollars consolide une thèse qui monte dans le monde des technologies de la santé : la complexité des données en cancérologie exige une infrastructure spécialisée, et non un simple chatbot généraliste détourné de sa fonction première . Alors que les centres anticancéreux sont sous une pression croissante pour orienter davantage de patients vers des thérapies de précision et des essais cliniques, la résolution de ce goulet d'étranglement devient une nécessité concurrentielle.

Reste à savoir si Triomics parviendra à conserver son avantage de précurseur face à des acteurs généralistes bien financés et aux grands éditeurs de DME. Avec des déploiements en cours au MSK, à Yale et à Mount Sinai, et un financement total de 36 millions de dollars, la start-up a dépassé le stade de la preuve de concept pour entrer dans des opérations cliniques à grande échelle. L'année à venir dira si l'IA verticale peut tenir ses promesses dans l'un des domaines les plus complexes de la médecine.