Santé

Iyara

L'IA au service des soignants

Optimisation des parcours de soins et amélioration de la prise en charge patient grâce à l'intelligence artificielle.

Santé
5 Résultats Clés
Problème

Le Défi

Iyara construisait des solutions IA pour améliorer la prestation de soins de santé, mais leur approche initiale reposait sur des modèles IA génériques qui ne comprenaient pas le contexte médical. Ils avaient besoin de systèmes IA personnalisés capables de traiter des documents médicaux, d'assister les workflows de diagnostic et de s'intégrer aux systèmes d'information de santé existants — tout en maintenant une stricte confidentialité des données et conformité réglementaire.

La complexité des données de santé, combinée à la nature critique des décisions médicales, nécessitait une solution à la fois intelligente et explicable.

Solution

L'Approche

1

Développement de modèles NLP personnalisés fine-tunés sur la littérature médicale et les notes cliniques

2

Construction d'un système RAG avec bases de connaissances médicales pour des réponses contextuelles

3

Implémentation de pistes d'audit et fonctionnalités d'explicabilité pour l'aide à la décision clinique

4

Création de couches d'intégration pour les standards de données de santé HL7/FHIR

5

Conception de workflows human-in-the-loop pour les décisions à haut risque

Technologie

La Stack

IA/ML

Python LangChain Fine-tuning LLM personnalisé

Backend

FastAPI PostgreSQL Vector DB

Intégration

HL7 FHIR APIs REST

Conformité

HIPAA RGPD Journalisation d'audit
Résultats

Les Résultats

Réduction du temps de traitement des documents de 70%
Taux de précision IA de 94% sur les cas d'usage supportés
Piste d'audit complète pour la conformité réglementaire
Intégration avec 5 systèmes IT de santé majeurs
Score de satisfaction cliniciens de 4.6/5
Leçon Apprise

Insight Clé

" L'IA en santé ne consiste pas à remplacer les médecins — c'est leur donner des super-pouvoirs. Les fonctionnalités les plus réussies n'étaient pas celles qui prenaient des décisions autonomes, mais celles qui faisaient remonter les informations pertinentes au bon moment. Nous avons appris à positionner l'IA comme une "seconde paire d'yeux" plutôt qu'un remplacement, ce qui a dramatiquement amélioré l'adoption et la confiance des cliniciens. "

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