La nostra R&D per al llenguatge mèdic
PraxySanté desenvolupa eines d'anàlisi de la conversa i del llenguatge mèdic utilitzats en productes que són fàcilment accessibles als professionals de la salut i industrials farmacèutics.
Les tecnologies d'anàlisi del llenguatge (NLP, xarxes neuronals, deeplearning i LLM) s'han desenvolupat fortament al llarg de les 15 últimes anys i arriben a la maduresa ara per construir productes que ofereixen un servei útil, fiable i segur als professionals de la salut.
La nostra R&D treballa en aquests objectius principals :
1. La repetibilitat i precisió dels resultats amb els models de tipus LLM
Els "Large language models" són especialment adequats per al treball de resumir llargs textos o converses. No obstant això, els seus resultats no són nativament prou precisos, repetibles, i no estan en el format esperat. La nostra R&D desenvolupa les millors pràctiques de reentrenament i control dels resultats per assegurar resultats fiables en el temps i una millora contínua
2. L'extracció de dades estructurades del llenguatge mèdic (LOINC, SNOMED, .)
per millorar el seguiment de la qualitat de les dades dels assaigs clínics, i accelerar els estudis en vida real.
3. L'explotació de models de llenguatge en propi en les nostres infraestructures
Per assegurar la conformitat HDS, amb una optimització del cost de funcionament, invertim en l'optimització de grans models de llenguatge per a la transcripció d'àudio i l'anàlisi de textos, bases de dades
Un equip pluridisciplinari procedent de la Salut, IA i del consell i desenvolupament de programari
Damien Forest, CEO
Damien té un recorregut de 15 anys en startups tecnològiques, consell i indústria, especialment marcat pel desenvolupament d'una empresa de robòtica autònoma (Rovenso), la direcció d'operacions d'una empresa de WaterTech (Castalie), i més recentment la transformació d'una Unitat de Negocis en els serveis de Salut (La Poste Santé & Autonomie).
Rian Touchent,
Científic de models de llenguatge
Rian està apassionat per la IA (ex. president de l'associació d'IA de l'ECE), i duu a terme actualment amb l'INRIA i dins del programa Oncolab una tesi sobre l'extracció de dades per al llenguatge mèdic
Benoit Fage,
Enginyer full stack, lead back end
Benoit està apassionat per la tècnica, i té experiència en desenvolupament de programari en l'energia, la ciberseguretat.
Julien Vedani,
Relació assessor pacient
Doctor en Matemàtiques & Actuari, Julien també és president d'una associació de pacients afectats de SEP. Té un DU Democràcia sanitària - Medicament - Pacient soci, i ens ajuda en la concepció de productes que impliquen els pacients
Mikael Chelli, Cirurgià ortopèdic, co product owner
Mikael és alhora practicant (cirurgià ortopèdic i traumatòleg) a l'ICR, i emprenedor fundador de la startup Easymedstat que facilita les feines de recerca clínica.
Jorge Korgut, Enginyer Full stack
Jorge és molt polivalent i desenvolupa les nostres aplicacions per a la mobilitat i les videoconferències
Augustin Berthod, Desenvolupador Full stack
Augustin és polivalent i es especialitza en desenvolupament front end, amb experiències reeixides en el desenvolupament d'un programari web de control de robot autònom, o encara de solució de pilot de l'eficiència energètica
Marwen Arfa, Enginyer Front End
Apassionat del desenvolupament front end Marwen ha treballat des de fa 10 anys en nombrosos projectes de desenvolupament de programari