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L’intelligence artificielle sur-mesure pour les établissements
de santé

L'IA pour accélérer le passage de la médecine curative à la médecine préventive

Le gouvernement français et l'Agence du Numérique en Santé (ANS) ont dressé le "plan innovation 2030" et la feuille de route du numérique pour la santé 2023-2027, mettant l'accent sur la médecine de prévention, l'accès aux soins et la gestion des ressources humaines.

Probayes traite, sur le marché de la santé, des cas d’usages différents et à forte valeur ajoutée. En effet, ce domaine extrêmement large du fait de sa multitude d’applications est sans aucun doute un des domaines qui répond le mieux aux prérequis nécessaires à la mise en place d’algorithmes d’Intelligence Artificielle.

Une réponse aux principaux enjeux de votre secteur d'activité :

  • Développer la prévention et la personnalisation des soins en aidant les professionnels de santé dans leur diagnostic des risques
  • Améliorer l'accès à la santé en optimisant les plannings de rendez-vous, des ressources médicales et matérielles ainsi que le suivi des patients
  • Optimiser le temps des professionnels de santé en automatisant certaines tâches répétitives et chronophages
  • Faciliter l'innovation et la recherche en analysant de grandes quantités de données et en identifiant des cohortes et en proposant des dispositifs médicaux "intelligents"
  • Accompagner la médecine du futur pour assister les chirurgiens
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Feuille de route de l'ANS
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Rapport de l'innovation Santé 2030

Un large panel d’outils algorithmiques, testés et mis en pratique dans les nombreux cas d’usage

Ce qu’il est possible de faire avec Probayes
Avec + de 150 projets par an, nous avons d’autres cas d’usage à vous présenter...
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Des compétences transverses pour couvrir l’ensemble de vos besoins

Le Machine Learning (ML), ou apprentissage automatique, est une branche clé de l'Intelligence Artificielle. Il utilise des techniques permettant à un programme d'apprendre à accomplir des tâches à partir de données, sans être explicitement programmé pour chaque cas spécifique. Cette méthode est particulièrement efficace pour résoudre des problèmes complexes où la modélisation traditionnelle est limitée.

Le Deep Learning, branche du ML, utilise des réseaux de neurones profonds pour extraire des représentations complexes des données.

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La Recherche Opérationnelle, vous aidera à prendre une décision optimisée face un problème contraint, dans un temps raisonnable. L’Optimisation Combinatoire vous permettra de prendre la meilleure décision possible parmi un nombre potentiellement important d’alternatives. Ces deux disciplines guident les dirigeants dans leurs choix stratégiques, tactiques et opérationnels.

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Le Traitement Automatique des Langues (TAL), ou Natural Language Processing (NLP), vise à analyser et produire du langage humain. 
Quant à l’Intelligence Artificielle Générative, elle permet de créer divers types de contenus, tels que du texte, des images, du son ou de la vidéo, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour la langue écrite et orale.

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La vision par ordinateur vise à reproduire le système visuel humain, permettant aux ordinateurs d'identifier et de traiter des objets dans des images et des vidéos avec une précision parfois supérieure à celle des humains. Elle utilise des méthodes comme le Deep Learning et le traitement d'image pour transformer les données visuelles en informations compréhensibles. La fusion de capteurs (image, lidar, radar) améliore la précision et la robustesse des résultats dans des environnements hétérogènes.

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Une collaboration étroite
avec les équipes métiers du client

  • Image Conformité, risque et juridique

    Conformité, risque et juridique

  • Image Finance d'entreprise & Achat

    Finance d'entreprise & Achat

  • Image Marketing, Administratif, Commerce et relation clients

    Marketing, Administratif, Commerce et relation clients

  • Image Production, qualité & Supply chain

    Production, qualité & Supply chain

  • Image Ressources Humaines

    Ressources Humaines

Pour embarquer la forte complexité des professionnels de santé et la multitude de sources de données, les équipes Probayes mettent en place une collaboration étroite avec les équipes métiers du client.
La transparence est le maître-mot de cette collaboration, permettant ainsi aux équipes de progresser ensemble lors des développements du projet. L’équipe métier client va pouvoir mieux comprendre la méthodologie de mise en place de l’I.A. dans son contexte, tandis que l’équipe Probayes va affiner sa compréhension des enjeux et contraintes spécifiques au domaine du client. Cette collaboration permet de nouer des partenariats sur le long terme.
 
 
Parmi nos clients du secteur de la santé :
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