Cas d'usage
ANESLAB — notre projet à nous — assiste actuellement les médecins lors de la consultation des médicaments et des interactions pharmacologiques. Actuellement en cours de validation scientifique dans un hôpital universitaire.
Nous construisons des solutions d'IA pour les établissements de santé, les équipes cliniques et les entreprises du secteur de la santé. Anonymisation réelle des données cliniques, conformité RGPD et ENS, et compréhension de la manière dont un hôpital fonctionne réellement.
Les EHR sont lents ; trouver la bonne recommandation clinique prend plus de temps qu'il ne le devrait.
Chacun consulte des sources différentes ; des critères divergents au sein du même établissement.
Les outils d'IA génériques ne respectent pas le RGPD pour les données cliniques.
Documentation, comptes-rendus et autorisations consomment des heures qui devraient aller au patient.
Questions sur les protocoles cliniques, les recommandations thérapeutiques ou la réglementation sanitaire, avec citation exacte à la source officielle.
Analyse automatique de comptes-rendus médicaux, dossiers cliniques ou consentements pour détecter erreurs ou incohérences.
Classification automatique des communications de l'établissement par priorité administrative.
Anticipation de la demande de soins, des ressources sanitaires ou des risques cliniques à partir des données historiques propres.
ANESLAB — notre projet à nous — assiste actuellement les médecins lors de la consultation des médicaments et des interactions pharmacologiques. Actuellement en cours de validation scientifique dans un hôpital universitaire.
Conformité RGPD appliquée à la catégorie particulière de données (article 9). Anonymisation conforme aux critères de l'AEPD pour la recherche sanitaire. Infrastructure avec ENS Niveau Élevé indirect (Azure).