UGLYPEAR AI complète son évolution : compression de documents haute performance × base d'ingénierie des données RAGDécouvrir la nouvelle activité →

Solution pour le secteur de la santé

Traitement par IA des dossiers médicaux, des rapports d'analyses et de la littérature médicale · données de posologie exactes à 100% · images médicales sans perte visuelle · anonymisation automatique des données personnelles des dossiers médicaux

Les documents du secteur de la santé ont leurs propres exigences

Des stratégies spécialisées par secteur, pour un traitement « juste à point » des documents du secteur de la santé

Les documents du secteur de la santé ont leurs propres exigences

Dans les documents médicaux, des vies sont en jeu :Une erreur d'un chiffre dans la posologie est un accident médical. Par ailleurs, les dossiers médicaux contiennent de nombreuses données personnelles de patients : les intégrer directement dans une base de connaissances serait un désastre en matière de conformité. Notre solution assure à la fois la « précision » et la « sécurité ».

Pourquoi les solutions génériques ne suffisent pas

Les points névralgiques des documents du secteur de la santé, que les outils génériques traitent uniformément

Erreurs et omissions sur la posologie/concentration

La différence entre 0.5mg et 5mg : une erreur de citation par l'IA est un accident

Altération des images médicales

La compression avec perte altère les références diagnostiques ; le service d'imagerie est le premier à s'y opposer

Fuite des données personnelles des patients

Intégrer en base les noms, les numéros de pièces d'identité et les visages figurant dans les dossiers sans les traiter constitue une violation des exigences de protection des informations personnelles

Perte de la terminologie spécialisée

Destruction de la correspondance entre les codes ICD et les dénominations communes ou commerciales des médicaments

Stratégie de spécialisation à quatre canaux

Texte/images/tableaux/structures : chaque canal est personnalisé selon les spécificités du secteur de la santé

Canal de traitementStratégie de spécialisation sectorielleJustification de conception
Canal texteConservation bilingue des noms de médicaments (dénomination commune + nom commercial) ; précision à 100% préservée sur les données de posologie/concentration/poids ; codes ICD-10/11 conservés à l'identique ; paragraphes descriptifs de l'historique médical légèrement compressiblesUne erreur de posologie équivaut à un accident médical
Canal imagesInterdiction de la compression avec perte sur les images médicales : seule une optimisation de l'encodage sans perte est appliquée ; conservation des calques d'annotation sur les lames de pathologie ; conversion possible des schémas anatomiques en vectoriel ; conversion des formules de structure moléculaire en SMILESLa précision de l'image influe sur le diagnostic
Canal des tableauxSchéma fixe pour les tables d'indicateurs d'analyses (élément/résultat/valeurs de référence/unité) ; posologie/fréquence/durée de traitement des tableaux de schémas posologiques non compressiblesLes données d'analyses sont le fondement du diagnostic
Canal des structuresConservation de la structure complète : motif de consultation → histoire de la maladie actuelle → antécédents → examen physique → examens complémentaires → diagnostic → prise en charge ; conservation intégrale des références bibliographiquesLa structure du dossier médical est la logique même de la prise en charge

Engagements de résultats (SLA)

Les données parlent, pas de vaines promesses

100%

Taux de conservation des données de posologie/concentration

100%

Taux de conservation des codes ICD

≥50dB

PSNR des images médicales (sans perte visuelle)

<0.5%

Baisse du F1 de reconnaissance des entités cliniques

Scénarios d'application typiques

Les étapes les plus concrètes pour déployer l'IA dans le secteur de la santé

Base de connaissances des dossiers médicaux électroniques

Structuration et intégration en base des antécédents médicaux, pour appuyer la décision clinique et la recherche scientifique

Plateforme de connaissances pharmaceutiques

Notices de médicaments et guides de littérature pour construire une base de connaissances pharmaceutiques

Anonymisation des données de recherche

Anonymisation par lots des dossiers et des images, mis à disposition pour la recherche et l'entraînement des modèles

Des données de dossiers médicaux à la fois sûres et exploitables

Un socle de données IA conforme aux exigences réglementaires des données de santé

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