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Nossa P&D para a linguagem médica

PraxySanté desenvolve ferramentas de análise de conversas e linguagem médica utilizadas em produtos que são fácilmente acessíveis aos profissionais de saúde e industriais farmacêuticos.

As tecnologias de análise de linguagem (NLP, redes neurais, deeplearning e LLM) se desenvolveram fortemente nos últimos 15 anos e agora estão amadurecendo para construir produtos que prestam um serviço útil, confiável e seguro aos profissionais de saúde.

Nossa P&D trabalha nesses principais objetivos :


1. A repetibilidade e precisão dos resultados com os modelos do tipo LLM 

Os "Large language models" são particularmente adaptados ao trabalho de resumir longos textos ou conversas. No entanto, seus resultados não são nativamente precisos, repetíveis e não estão no formato esperado. Nossa P&D desenvolve as melhores práticas de re-treinamento e controle dos resultados para garantir resultados confiáveis ao longo do tempo e uma melhoria contínua

2. A extração de dados estruturados da linguagem médica (LOINC, SNOMED, .) 

para melhorar o monitoramento da qualidade dos dados dos ensaios clínicos e acelerar os estudos em vida real.

3. A exploração de modelos de linguagem em nossas infraestruturas

Para garantir a conformidade HDS, com uma otimização do custo de funcionamento, investimos na otimização de grandes modelos de linguagem para transcrição de áudio e análise de textos, bases de dados

Uma equipe multidisciplinar proveniente da Saúde, IA e do conselho e desenvolvimento de software

Damien Forest, Diretor Executivo

Damien tem um histórico de 15 anos em startups tecnológicas, consultoria e indústria, marcado pelo desenvolvimento de uma empresa de robótica autônoma (Rovenso), a direção das operações de uma empresa de WaterTech (Castalie), e mais recentemente a transformação de uma unidade de negócios nos serviços de Saúde (La Poste Santé & Autonomie).  


Rian Touchent, 

Cientista de modelos de linguagem

Rian é apaixonado por IA (ex. presidente da associação de IA da ECE), e atualmente está conduzindo, com o INRIA e no âmbito do programa Oncolab, uma tese sobre a extração de dados para a linguagem médica


Benoit Fage, 

Engenheiro full stack, lead back end

Benoit é apaixonado por tecnologia e tem experiência em desenvolvimento de software na área de energia e cibersegurança.


Julien Vedani, 

Relação de conselheiro paciente

Doutor em Matemática & Atuário, Julien também é presidente de uma associação de pacientes com ESCLEROSE. Ele possui um DU Democracia sanitária - Medicamento - Paciente parceiro, e nos ajuda na concepção de produtos que envolvem os pacientes

Mikael Chelli, Cirurgião ortopédico, co-proprietário do produto

Mikael é ao mesmo tempo um profissional (cirurgião ortopédico e traumatologista) no ICR, e empreendedor fundador da startup Easymedstat que facilita os trabalhos de pesquisa clínica. 

Jorge Korgut, Engenheiro Full stack

Jorge é muito versátil e desenvolve nossas aplicações para mobilidade e videoconferências

Augustin Berthod, Desenvolvedor Full stack

Augustin é versátil e se especializa em desenvolvimento front end, com experiências bem-sucedidas no desenvolvimento de um software web de controle de robô autônomo, ou ainda de solução de piloto de eficiência energética

Marwen Arfa, Engenheiro Front End

Apaixonado pelo desenvolvimento front end, Marwen trabalhou nos últimos 10 anos em vários projetos de desenvolvimento de software