SantÉ

Accompagnez la santé du futur !

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. 

Cette Intelligence Artificielle vise principalement à améliorer la qualité des diagnostics ou des parcours des patients.

Ces outils répondent aux principaux enjeux métiers de la santé :

  • Accompagner la médecine du futur pour assister les chirurgiens
  • Améliorer le diagnostic et le suivi des patients
  • Proposer des dispositifs médicaux "intelligents"
  • Identifier des cohortes grâce à des volumes importants de données et des algorithmes associés

Des outils algorithmiques adaptés

Probayes conçoit des solutions algorithmiques permettant d’aider à la décision et faciliter le travail des personnels de santé dans leurs tâches quotidiennes. Les outils suivants sont régulièrement exploités :

 

La classification non-supervisée
Permettant de regrouper des patients qui présentent des comportements ou symptômes similaires

 

La classification supervisée
Permettant de réaliser une aide au diagnostic sur la base des symptômes, résultats d’analyses, âge etc. des patients

 

L’explicabilité des modèles
Et de leurs prédictions, un aspect fondamental dans les nombreux cas d’usage nécessitant une compréhension des facteurs menant à des symptômes ou comportements particuliers

 

L’analyse de séries temporelles
Pour exploiter au mieux l’historique médical des patients

 

L’analyse statistique

Pour pouvoir établir la significativité statistique et la force d’effets observés dans plusieurs groupes de patients

Le traitement du signal

  • Pour extraire de l’information utile de signaux biologiques
  • Travailler dans ce secteur réclame une attention toute particulière pour l’anonymisation des données et la conformité au « RGPD »
  • Les infrastructures Big Data sécurisées accueillent des données, en conformité avec le processus qualité RGPD et l’application de la charte Data du groupe La Poste, garantissant ainsi une prestation éthique. Des outils de cryptologie et d’anonymisation sont régulièrement mis en place par Probayes.

Une collaboration étroite

avec les équipes métiers du client

Etant donnée la forte complexité du secteur d’activité et la multitude de sources de données généralement à disposition, les équipes Probayes mettent en place une collaboration étroite avec les équipes métiers du client, afin de mettre au point la solution permettant de répondre au mieux à leur problématique. 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 le contexte de la santé, 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.

Projet de qualité de production

Exemple de réalisation

Projet visant à améliorer  la fabrication de dispositifs médicaux

Problématique

Des lots de dispositifs médicaux sont mis en quarantaine ou rebutés lors de la fabrication. Certaines caractéristiques primordiales à la qualité des produits ne sont pas respectées et le client souhaite en comprendre les raisons. 

Mise en oeuvre / Expertises mobilisées

Grâce à des données de qualité issues principalement du logiciel interne de notre client et sur une base de plusieurs années et plusieurs lignes de produit, une première phase d’analyse descriptive des données a été mise en place.

Par la suite, nous avons entraîné des modèles algorithmiques d’Intelligence Artificielle afin de mieux comprendre les facteurs prépondérants qui influençaient les caractéristiques finales des produits et leur contribution. Les travaux ont été menés avec les équipes statistiques du client pour guider la démarche et mieux comprendre les écarts constatés entre une démarche « classique » et une démarche s’appuyant sur l’Intelligence Artificielle.

Résultats

Les résultats obtenus ont mis en exergue des écarts d’analyse sur le niveau de contribution des facteurs d’influence. Aujourd’hui notre client a amélioré la caractérisation de la qualité de ses produits finaux pour permettre de réduire les lots défectueux.

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Nom Prénom

Fonction – Entreprise

Projet Eramet

Exemple de réalisation

Le groupe ERAMET est l’un des principaux producteurs mondiaux de métaux d’alliage. ERAMET produit dans son usine de Knivesdal, en Norvège, des alliages de ferromanganèses.

Problématique

Lors de la production, lorsque le procédé est optimal, il est possible de remplacer une matière première par une autre moins coûteuse. L’objectif du projet est de détecter en temps réel les périodes optimales du procédé, permettant cette substitution ; et de fournir des recommandations pour y revenir en cas de déviation.

Mise en oeuvre / Expertises mobilisées

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Résultats

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Prénom Nom

Fonction – Entreprise

PROJET FRAMATOME

Exemple de réalisation

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Problématique

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Mise en oeuvre / Expertises mobilisées

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Prénom Nom

Fonction – Entreprise

Ils nous font confiance*

* Pour des raisons de confidentialité, les noms de certains de nos clients ne sont pas cités