Concevoir et accompagner l’usage de l’intelligence artificielle en santé et dans le médico-social

Vos enjeux

L'intelligence artificielle (IA) transforme le secteur de la santé et du médico-social de manière significative et offre de nombreuses opportunités :

1. Amélioration des diagnostics et des accompagnements proposés : L'IA peut analyser rapidement de vastes ensembles de données médicales, médico-sociales et sociales pour aider à diagnostiquer des maladies avec une précision accrue et améliorer les accompagnements proposés quotidiennement
2. Traitements et plan de soins personnalisés : Les algorithmes d'IA peuvent proposer des plans de traitement et des plans de soins adaptés aux caractéristiques individuelles de chaque patient et usager
3. Efficacité opérationnelle : L'IA optimise la gestion des ressources humaines hospitalières ou médico-sociales, réduit les coûts et améliore les processus de soins et d’accompagnement. Elle permet l’optimisation de la gestion des lits et des stocks, de la prise de rendez-vous et de l’orientation des patients
4. Automatisation des tâches routinières : Les tâches administratives et répétitives peuvent être automatisées, permettant aux professionnels de santé de se concentrer sur les soins aux patients et l’accompagnement des usagers

Nos offres

Conseil et implémentation sur mesure des outils d’IA générative ou prédictive

• Analyse des Besoins : Identifier les tâches spécifiques pouvant bénéficier de l’IA générative ou prédictive
• Sélection de la Technologie : Choisir les outils d’IA adaptés et évaluer leur capacité à s’intégrer avec le SI existant
• Intégration et Déploiement : Intégrer les outils sélectionnés dans l’infrastructure IT de l’établissement, notamment via des API pour connecter les modèles d’IA aux applications métier et aux bases de données. Prendre en compte l’importance du RGPD et de l’éthique de l’IA dans la mise en œuvre des projets
• Formation et Adoption : Former les utilisateurs à l’utilisation des nouveaux outils
• Gouvernance : Mettre en place une gouvernance de l’IA intégrant ses différentes composantes (donnée, algorithme, production…)
• Evaluation et Amélioration Continue : Utiliser les retours d’expérience pour ajuster les outils déployés en fonction des usages

Expertise data et codage

• Conseil lié au codage et à l’ingénierie logicielle : interface, portage de code, documentation de code, diffusion de bonnes pratiques de codage
• Etudes et analyses de données de santé : appui au traitement avancé de données pour des médecins et bio-informaticiens

Nos références

• Traitement avancé d’une base de données en chirurgie pour des médecins hospitaliers
• Evaluation d’un projet blockchain pour une startup e-santé
• Evaluation d’un algorithme pharmaceutique pour une Agence Régionale de Santé
• Développement d’un outil d’analyse des données de vente et de concurrence pour optimiser les prix des produits et services d’un groupe pharmaceutique
• Implémentation d’un algorithme de réduction de dimension pour un laboratoire pharmaceutique
• Mise en place d’une IA prédictive pour la planification au sein d’un établissement de santé
• NEXEM : accompagnement à la conception et à la mise en œuvre de du programme d’IA
• Pour l'Hôpital Bichat - Analyse statistique de la base de données nationale de chirurgie Epithor​
• Pour un groupe indépendant de radiologie - Mission d’optimisation de planning par l’intelligence artificielle​
• Pour plusieurs laboratoires pharmaceutiques - Implémentations d’algorithmes de visualisation et de réduction de dimension​
• Pour un groupement de pharmacies - Développement d’un outil d'analyse des ventes et d'optimisation des prix​
• Agence Régionale de Santé Grand Est - Evaluation d’un algorithme pharmaceutique ​
• Dr Data - Evaluation d’un projet blockchain pour une startup e-santé​
• Almaviva Santé - Audit Enterprise Performance Management​
• Agence de la Biomédecine - Cadrage de la gouvernance et de la qualité des données​
• Ipsen - Appui à la sécurisation de la qualité des données (traçabilité, qualité, simplification procédures QC), d’optimiser le temps de traitement (data collection, control, correction, distribution) et de rendre les données disponibles​
• Ipsen - Harmonisation du système d’information décisionnel​
• Biogaran - MOA et pilotage de la démarche MDM pour les référentiels produits et clients​
• AstraZeneca - Appui à la refonte du référentiel produit : cadrage du périmètre, des objectifs et de l’architecture d’un nouveau référentiel Produit exposé à l’ensemble des services​
• Cobalth Medical Intelligence - Appui et conseil dans l'optimisation avec des réseaux de neurones de la dosimétrie en radiothérapie : levée de fonds, deep learning​

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