La nostra R&D per il linguaggio medico
PraxySanté sviluppa degli strumenti di analisi della conversazione e del linguaggio medico utilizzati in prodotti che sono facilmente accessibili ai professionisti della salute e agli industriali farmaceutici.
Le tecnologie di analisi del linguaggio (NLP, reti neurali, deeplearning e poi LLM) si sono fortemente sviluppate nel corso degli ultimi 15 anni e arrivano a maturità ora per costruire dei prodotti che rendono un servizio utile, affidabile e sicuro ai professionisti della salute.
La nostra R&D lavora su questi principali obiettivi :
1. La ripetibilità e precisione dei risultati con i modelli di tipo LLM
I "Large language models" sono particolarmente adatti al lavoro di riassunto di lunghi testi o conversazioni. Tuttavia i loro risultati non sono nativamente abbastanza precisi, ripetibili, e non nel formato atteso. La nostra R&D sviluppa le migliori pratiche di riaddestramento e controllo dei risultati per assicurare risultati affidabili nel tempo e un miglioramento continuo
2. L’estrazione di dati strutturati del linguaggio medico (LOINC, SNOMED, .)
per migliorare il monitoraggio della qualità dei dati degli studi clinici, e accelerare gli studi nella vita reale.
3. L’utilizzo di modelli di linguaggio in proprio nelle nostre infrastrutture
Per assicurare la conformità HDS, con un'ottimizzazione del costo di funzionamento investiamo nell'ottimizzazione di larghi modelli di linguaggio per la trascrizione audio e l'analisi dei testi, basi di dati
Un team pluridisciplinare proveniente dalla Sanità, IA e dal consiglio e sviluppo software
Damien Forest, Amministratore delegato
Damien ha un percorso di 15 anni in startup tecnologiche, consiglio e industria, segnato in particolare dallo sviluppo di un'azienda di robotica autonoma (Rovenso), la direzione delle operazioni di un'azienda di WaterTech (Castalie), e più recentemente la trasformazione di una Business Unit nei servizi di Sanità (La Poste Santé & Autonomie).
Rian Touchent,
Scienziato modelli di linguaggio
Rian è appassionato di IA (ex presidente dell'associazione di IA dell'ECE), e conduce attualmente con l'INRIA e nel quadro del programma Oncolab una tesi sull'estrazione di dati per il linguaggio medico
Benoit Fage,
Full stack engineer, lead back end
Benoit è appassionato di tecnica, e ha esperienze nello sviluppo software nell'energia, la cybersicurezza.
Julien Vedani,
Relazione consulente paziente
Dottore in Matematica & Attuario, Julien è anche presidente di un'associazione di pazienti affetti da SEP. Detiene un DU Democrazia sanitaria - Medicamento - Paziente partner, e ci aiuta nella progettazione di prodotti che coinvolgono i pazienti
Mikael Chelli, Chirurgo ortopedico, co product owner
Mikael è sia un professionista (chirurgo ortopedico e traumatologo) all'ICR, che un imprenditore fondatore della startup Easymedstat che facilita i lavori di ricerca clinica.
Jorge Korgut, Ingegnere Full stack
Jorge è molto polivalente e sviluppa le nostre applicazioni per la mobilità e le videoconferenze
Augustin Berthod, Sviluppatore Full stack
Augustin è polivalente e si specializza in sviluppo front end, con esperienze di successo nello sviluppo di un software web di controllo di robot autonomo, o ancora di soluzione di pilota di efficienza energetica
Marwen Arfa, Ingegnere Front End
Appassionato di sviluppo front end Marwen ha lavorato da 10 anni su numerosi progetti di sviluppo di software