Nuestra I+D para el lenguaje médico
PraxySanté desarrolla herramientas para analizar conversaciones y lenguaje médico utilizado en productos de fácil acceso para profesionales sanitarios y laboratorios.
Las tecnologías de análisis del lenguaje (PNL, redes neuronales, aprendizaje profundo y luego LLM) se han desarrollado fuertemente durante los últimos 15 años y ahora están alcanzando la madurez para crear productos que brinden un servicio útil, confiable y seguro a los profesionales de la salud.
Nuestro I+D trabaja en estos objetivos principales:
1. La repetibilidad y precisión de los resultados con modelos tipo LLM.
Los "modelos de lenguaje grande" son especialmente adecuados para resumir textos largos o conversaciones. Sin embargo, sus resultados no son lo suficientemente precisos, repetibles y no están en el formato esperado. Nuestro I+D desarrolla las mejores prácticas de reciclaje y control de resultados para garantizar resultados fiables en el tiempo y la mejora continua.
2. Extracción de datos estructurados del lenguaje médico (LOINC, SNOMED,.)
mejorar el seguimiento de la calidad de los datos de los ensayos clínicos y acelerar los estudios de la vida real.
3. El uso de nuestro propio modelo lingüístico en nuestras infraestructuras
Para garantizar el cumplimiento de HDS, con la optimización de costos operativos, invertimos en optimizar modelos de lenguaje grandes para transcripción de audio y análisis de texto, bases de datos.
Un equipo multidisciplinar de Salud, IA y consultoría y desarrollo de software
Damien Forest, director ejecutivo
Damien tiene una carrera en el ámbito de las startups tecnológicas, la consultoría y la industria, marcada especialmente por el desarrollo de una empresa de robótica autónoma (Rovenso), la gestión de operaciones de una empresa de tecnología del agua (Castalie) y, más recientemente, la transcripción de una unidad de negocio en el sector de la salud. servicios (La Poste Salud y Autonomía)
Rian Touchent,
Modelos de lenguaje científico
Rian es un apasionado de la IA (ex. presidente de la asociación ECE AI), y actualmente trabaja con INRIA y como parte del programa Oncolab en una tesis sobre extracción de datos para lenguaje médico.
Benoit Fage,
Ingeniero full stack, back-end líder
Benoit es un apasionado de la tecnología y tiene experiencia en desarrollo de software en energía y ciberseguridad.
Julián Vedani,
Paciente relación asesor
Doctor en Matemáticas y Actuario, Julien es también presidente de una asociación de pacientes de EM. Tiene un socio de DU Democracia en Salud - Medicina - Paciente, y nos ayuda en el diseño de productos que involucran a los pacientes.
Mikael Chelli, cirujano ortopédico, copropietario del producto
Mikael es médico (cirujano otopédico y traumatólogo) en el ICR y empresario fundador de la startup Easymedstat , que facilita el trabajo de investigación clínica.
Jorge Korgut, Ingeniero Full stack
Jorge es muy polivalente y desarrolla nuestras aplicaciones de movilidad y videoconferencia
Augustin Berthod, desarrollador de pila completa
Augustin es polivalente y está especializado en desarrollo front end, con experiencias exitosas en el desarrollo de software web de control de robots autónomos, o incluso soluciones piloto de eficiencia energética.
Marwen Arfa, ingeniera frontal
Apasionada por el desarrollo front-end, Marwen ha trabajado durante 10 años en muchos proyectos de desarrollo de software.