Prix Tech for Future 2023 : Ziwig met l'intelligence artificielle au service de la santé des femmes

Ziwig Tech for Future

Cette startup lyonnaise a mis au point le premier test salivaire pour diagnostiquer l'endométriose, maladie inflammatoire qui touche 10% des femmes dans le monde. Elle a gagné le défi qu'elle s'était lancé : mettre la biologie moléculaire et l'intelligence artificielle au service d'un problème de santé qui, jusqu'ici, trouvait difficilement solution. Ziwig gagne le prix Tech for Future 2023, organisé par La Tribune, dans la catégorie « International ».

Publié le 19-04-2023 par Florence Pinaud

En finir avec les années d'errance médicale autour de la douloureuse endométriose, voilà le challenge que le fondateur de Ziwig, Yahya El Mir, souhaitait relever. En trois ans et sous l'expertise des algorithmes, ses équipes ont conçu le premier test diagnostiquant simplement et sûrement cette maladie féminine. Leur Endotest, déjà disponible dans plusieurs pays du monde, est en cours d'évaluation par la Haute autorité de santé (HAS) et pourrait arriver sur le marché français avant la fin de l'année.

Maladie inflammatoire au fonctionnement proche du cancer, l'endométriose gâche la vie de 200 millions de femmes dans le monde. En plus de conduire des femmes à la stérilité, cette maladie chronique entraîne une prolifération de cellules spécifiques à l'utérus dans d'autres parties du corps où elles n'ont rien à faire, et cause des douleurs à certaines périodes du cycle menstruel.

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1,5 à 2 millions de femmes touchées en France

En France, l'endométriose toucherait 1,5 à 2 millions de femmes. Mais beaucoup d'entre elles en sont atteintes sans le savoir. C'est ce paradoxe qui a décidé Yahya El Mir à travailler sur cette pathologie. « Nous cherchions à répondre à un problème de santé féminin. L'endométriose commençait alors à être bien identifiée grâce au travail des associations de patientes. Mais la maladie nécessitait des IRM et parfois de la chirurgie pour être diagnostiquée, ce qui entraîne des années d'errance

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