Nuestra I&D para el lenguaje médico
PraxySanté desarrolla herramientas de análisis de conversación y lenguaje médico utilizadas en productos que son fácilmente accesibles a los profesionales de la salud y a los industriales farmacéuticos.
Las tecnologías de análisis del lenguaje (NLP, redes neuronales, deeplearning y LLM) se han desarrollado enormemente en los últimos 15 años y ahora están llegando a la madurez para construir productos que brindan un servicio útil, fiable y seguro a los profesionales de la salud.
Nuestra I&D trabaja en estos objetivos principales:
1. La repetibilidad y precisión de los resultados con los modelos de tipo LLM
Los "Large language models" son especialmente adecuados para el trabajo de resumir textos largos o conversaciones. Sin embargo, sus resultados no son nativamente lo suficientemente precisos, repetibles, y no están en el formato esperado. Nuestra I&D desarrolla las mejores prácticas de reentrenamiento y control de los resultados para asegurar resultados fiables en el tiempo y una mejora continua.
2. La extracción de datos estructurados del lenguaje médico (LOINC, SNOMED, .)
para mejorar el monitoreo de la calidad de los datos de los ensayos clínicos, y acelerar los estudios en la vida real.
3. La explotación de modelos de lenguaje en nuestras infraestructuras
Para asegurar la conformidad HDS, con una optimización del costo de funcionamiento, invertimos en la optimización de grandes modelos de lenguaje para la transcripción de audio y el análisis de textos, bases de datos
Un equipo multidisciplinario procedente de la Salud, la IA y el asesoramiento y desarrollo de software
Damien Forest, CEO
Damien tiene una trayectoria de 15 años en startups tecnológicas, asesoramiento e industria, marcada especialmente por el desarrollo de una empresa de robótica autónoma (Rovenso), la dirección de operaciones de una empresa de WaterTech (Castalie), y más recientemente la transformación de una unidad de negocio en los servicios de Salud (La Poste Salud y Autonomía).
Rian Touchent,
Científico de modelos de lenguaje
Rian está apasionado por la IA (ex presidente de la asociación de IA de la ECE), y actualmente está llevando a cabo con el INRIA y en el marco del programa Oncolab una tesis sobre la extracción de datos para el lenguaje médico
Benoit Fage,
Ingeniero full stack, líder de backend
Benoit está apasionado por la técnica y tiene experiencia en desarrollo de software en la energía y la ciberseguridad.
Julien Vedani,
Asesor de relación con el paciente
Doctor en Matemáticas y Actuario, Julien también es presidente de una asociación de pacientes con ES. Tiene un DU en Democracia Sanitaria - Medicamento - Paciente asociado, y nos ayuda en la concepción de productos que involucran a los pacientes
Mikael Chelli, Cirujano ortopédico, co propietario de producto
Mikael es a la vez practicante (cirujano ortopédico y traumatólogo) en el ICR, y empresario fundador de la startup Easymedstat que facilita los trabajos de investigación clínica.
Jorge Korgut, Ingeniero Full stack
Jorge es muy polifacético y desarrolla nuestras aplicaciones para la movilidad y las videoconferencias
Augustin Berthod, Desarrollador Full stack
Augustin es polifacético y se especializa en desarrollo front end, con experiencias exitosas en el desarrollo de un software web de control de robot autónomo, o también de solución de piloto de eficiencia energética
Marwen Arfa, Ingeniero Front End
Apasionado del desarrollo front end Marwen ha trabajado desde hace 10 años en numerosos proyectos de desarrollo de software