Unsere Forschung und Entwicklung für die medizinische Sprache
PraxySanté entwickelt Werkzeuge zur Analyse von Gesprächen und medizinischer Sprache, die in Produkten verwendet werden, die leicht zugänglich sind für Gesundheitsfachleute und pharmazeutische Industrieunternehmen.
Die Sprachanalysetechnologien (NLP, neuronale Netze, Deep-Learning und LLM) haben sich in den letzten 15 Jahren stark entwickelt und sind jetzt ausgereift, um Produkte zu bauen, die einen nützlichen, zuverlässigen und sicheren Dienst für Gesundheitsfachleute leisten.
Unsere Forschung und Entwicklung arbeiten an diesen Hauptzielen:
1. Die Wiederholbarkeit und Genauigkeit der Ergebnisse mit LLM-Modellen
Die "Large Language Models" sind besonders gut für die Zusammenfassung langer Texte oder Gespräche geeignet. Allerdings sind ihre Ergebnisse nicht von Natur aus genau, wiederholbar und nicht im erwarteten Format. Unsere Forschung und Entwicklung entwickeln die besten Praktiken für das Nachtrainieren und Kontrollieren der Ergebnisse, um zuverlässige Ergebnisse über die Zeit und eine kontinuierliche Verbesserung zu gewährleisten
2. Die Extraktion von strukturierten Daten der medizinischen Sprache (LOINC, SNOMED, .)
um die Qualitätssicherung der Daten von klinischen Studien zu verbessern und reale Studien zu beschleunigen.
3. Die Nutzung von Sprachmodellen in unseren eigenen Infrastrukturen
Um die HDS-Konformität sicherzustellen, investieren wir mit einer Optimierung der Betriebskosten in die Optimierung großer Sprachmodelle für die Audio-Transkription und die Textanalyse, Datenbanken
Ein multidisziplinäres Team aus dem Gesundheitswesen, KI und Beratung sowie Software-Entwicklung
Damien Forest, Geschäftsführer
Damien hat eine 15-jährige Erfahrung in Technologie-Startups, Beratung und Industrie, insbesondere durch die Entwicklung eines Unternehmens für autonome Robotik (Rovenso), die Leitung der Betriebsabläufe eines Unternehmens für Wasser-Technologie (Castalie) und kürzlich die Transformation einer Geschäftseinheit im Gesundheitsdienst (La Poste Santé & Autonomie).
Rian Touchent,
Wissenschaftler für Sprachmodelle
Rian ist leidenschaftlich an KI interessiert (z.B. ehemaliger Präsident der KI-Vereinigung der ECE) und führt derzeit mit dem INRIA und im Rahmen des Oncolab-Programms eine Doktorarbeit zur Extraktion von Daten für die medizinische Sprache durch
Benoit Fage,
Full-Stack-Entwickler, Leiter der Back-End-Entwicklung
Benoit ist leidenschaftlich an Technik interessiert und hat Erfahrungen in der Software-Entwicklung in der Energie- und Cybersicherheitsbranche.
Julien Vedani,
Beauftragter Patientenbeziehung
Doktor der Mathematik & Aktuar, Julien ist auch Präsident einer Patientenvereinigung mit MS-Erkrankten. Er hat ein Diplom in Gesundheitsdemokratie - Medikament - Patientenpartner und hilft uns bei der Konzeption von Produkten, die Patienten einbeziehen
Mikael Chelli, Orthopädischer Chirurg, Co-Produkteigentümer
Mikael ist sowohl Praktiker (Orthopäde und Unfallchirurg) am ICR als auch Gründer-Unternehmer des Startups Easymedstat das die klinische Forschungsarbeit erleichtert.
Jorge Korgut, Full-Stack-Ingenieur
Jorge ist sehr vielseitig und entwickelt unsere mobilen Anwendungen und Videokonferenzen
Augustin Berthod, Entwickler Full Stack
Augustin ist vielseitig und spezialisiert auf Frontend-Entwicklung, mit erfolgreichen Erfahrungen in der Entwicklung von Software für die Steuerung autonomer Roboter oder Energieeffizienzlösungen
Marwen Arfa, Frontend-Ingenieur
Leidenschaftlich für Frontend-Entwicklung, hat Marwen seit 10 Jahren an zahlreichen Software-Entwicklungsprojekten gearbeitet