Analyse intelligente de la santé et IA dans la pharmacie
La transformation numérique de la biotechnologie
Le projet de transformation numérique de la biotechnologie
Étape 1 : Création du Data Lake
Nous traitons les éléments suivants :
- Multiples sources de données diverses
- Multiples filiales (par exemple, fournisseurs de données)
- Disponibilité des données dans plusieurs géographies (États-Unis, Europe, Australie, etc.)
- Conformité du Data Lake avec le RGPD et la HIPAA
- Disponibilité du Data Lake pour les analystes de données afin de travailler dans les 4 premières semaines du début du projet
Étape 2 : Ingestion et contrôle de la qualité des données
- Toutes les sources de données sont prises en charge pour le traitement
- Toutes les données (y compris les données brutes) sont ingérées dans le pipeline pour la qualité des données et la validation
- Toutes les données traitées sont placées dans le Data Lake disponibles pour une analyse immédiate
- L'ingestion est implémentée dans le pipeline lors du POC
Étape 3 : Traitement, apprentissage automatique (ML) et analyse
- Les données valides, après ingestion, sont traitées par les Step Functions et AWS Glue (ce qui inclut les transformations ML nécessaires)
- Toutes les données traitées sont disponibles dans le Data Lake pour une analyse immédiate
- Toutes les données traitées sont téléchargées dans le Data Warehouse et disponibles pour tous les analystes de données
- L'ensemble du pipeline est entièrement automatisé et construit avec plusieurs mécanismes de reprise d'erreurs pour être autonome
- Enregistrement et surveillance, y compris le mécanisme de notifications à implémenter lors de la phase 3
- L'architecture prend en charge la scalabilité pour gérer toute charge requise
- L'étape 3 est complète dans les 8 à 12 semaines suivant le POC
Étape 4 : Visualisation et rapports
- Toutes les données traitées sont téléchargées dans Redshift pour l'analyse et la visualisation
- L'accès à Redshift peut être accordé à toutes les filiales (par exemple, les parties prenantes ou les investisseurs tiers des filiales qui ont besoin d'accéder aux données)
- Les visualisations et rapports sont construits sur des tables Redshift avec PowerBI
- L'étape 4 devrait être terminée dans le même cadre temporel que l'étape 3 (8 à 12 semaines après le POC)
Nous traitons les éléments suivants :
- Multiples sources de données diverses
- Multiples filiales (par exemple, fournisseurs de données)
- Disponibilité des données dans plusieurs géographies (États-Unis, Europe, Australie, etc.)
- Conformité du Data Lake avec le RGPD et la HIPAA
- Disponibilité du Data Lake pour les analystes de données afin de travailler dans les 4 premières semaines du début du projet
- Toutes les sources de données sont prises en charge pour le traitement
- Toutes les données (y compris les données brutes) sont ingérées dans le pipeline pour la qualité des données et la validation
- Toutes les données traitées sont placées dans le Data Lake disponibles pour une analyse immédiate
- L'ingestion est implémentée dans le pipeline lors du POC
- Les données valides, après ingestion, sont traitées par les Step Functions et AWS Glue (ce qui inclut les transformations ML nécessaires)
- Toutes les données traitées sont disponibles dans le Data Lake pour une analyse immédiate
- Toutes les données traitées sont téléchargées dans le Data Warehouse et disponibles pour tous les analystes de données
- L'ensemble du pipeline est entièrement automatisé et construit avec plusieurs mécanismes de reprise d'erreurs pour être autonome
- Enregistrement et surveillance, y compris le mécanisme de notifications à implémenter lors de la phase 3
- L'architecture prend en charge la scalabilité pour gérer toute charge requise
- L'étape 3 est complète dans les 8 à 12 semaines suivant le POC
- Toutes les données traitées sont téléchargées dans Redshift pour l'analyse et la visualisation
- L'accès à Redshift peut être accordé à toutes les filiales (par exemple, les parties prenantes ou les investisseurs tiers des filiales qui ont besoin d'accéder aux données)
- Les visualisations et rapports sont construits sur des tables Redshift avec PowerBI
- L'étape 4 devrait être terminée dans le même cadre temporel que l'étape 3 (8 à 12 semaines après le POC)
Domaines d'expertise
Analyse prédictive et amélioration de la prestation de soins de santé
Répondez aux besoins uniques des patients et améliorez la prestation des soins de santé avec solutions exceptionnelles d'analyse prédictive.
Les diagnostics peuvent être plus faciles avec l'analyse Big Data et apprentissage automatique. Utilisez nos modèles prédictifs basés sur le ML pour la détection automatique d'anomalies dans les données cliniques des patients. Analysez les résultats pour ajuster le plan de traitement prévu et gérer les risques médicaux tels que les réactions indésirables et les effets secondaires des médicaments.
Prévenir les maladies chroniques et améliorer les résultats des patients. En analysant les données générées par les patients, vous pouvez prédire des troubles comme le diabète ou les maladies cardiaques. Les outils d'analyse prédictive vous aideront à identifier les patients à haut risque et à prédire leurs résultats futurs. Faites des prédictions personnalisées et des plans de traitement pour réduire le risque d'hospitalisation.
OCR & Optimisation des processus d'affaires dans la santé
Fatigué(e) de gestion de documents papier? Effectuez une transition fluide du papier au numérique grâce à nos solutions OCR sur mesure. Optimisez les processus métier du secteur de la santé via la capture, la récupération et l'extraction de données. Avec les solutions OCR, il est facile de numériser toutes sortes de documents de santé, y compris les dossiers des patients, les ordonnances, les réclamations, les rapports, factures, etc.
Permettre la saisie automatique des données et un transfert fluide des données de santé entre les organisations. Déployer un logiciel OCR sur mesure dans votre hôpital pour les tâches laborieuses afin de gagner du temps et de l'argent.
Développer un dossier médical électronique pharmaceutique (EHR) IA pour des prédictions cliniques et des analyses fluides. Permettre une prévision intelligente des charges de travail et une gestion des ressources, de la demande de médicaments. Obtenez des informations pour promouvoir de meilleurs résultats pour les patients avec l'intelligence artificielle en pharmacie.
NLP pour les soins personnalisés
Analyser les documents médicaux pour prédire les conditions. Utiliser le NLP pour extraire des données des documents cliniques pour des diagnostics intelligents.
Apprenez à mieux connaître vos clients avec Logiciel API NLP. Déterminez qui est votre audience cible – âge, genre, centres d'intérêt, spécificités, etc. Utilisez les données pour mieux vous positionner, fidéliser les anciens clients et en attirer de nouveaux.
Analyser les commentaires sur les réseaux sociaux concernant les expériences des clients pour voir comment ils évaluent vos services. Classer les commentaires en personnes, lieux et services pour voir si vos patients sont satisfaits de votre marque ou s'il y a de la place pour le développement. Utilisez les insights pour améliorer la qualité globale des services et des soins.
Vision par ordinateur pour la transformation de la thérapie physique
Transformer la physiothérapie grâce à des solutions de santé IA comme l'estimation de pose. Intégrer des modèles d'estimation de pose dans votre application pour suivre, estimer et fournir un retour thérapeutique sur les articulations et la posture du patient en temps réel. Fournir des conseils pour réaliser les exercices et la motivation nécessaire pour continuer. Vérifier la progression du patient au fil du temps pour orienter le protocole de traitement.
Vision par ordinateur pour les procédures d’authentification
Aujourd'hui, la demande croissante porte sur différents types d'outils et de technologies d'authentification du personnel, tant en ligne que dans les systèmes physiques.
Grâce à nos algorithmes de vision par ordinateur, il est facile de collecter et de stocker des données faciales. Utilisez ces données pour vérifier le personnel et autoriser ou interdire l'accès à certaines zones.
Vision par ordinateur pour l’amélioration du service client
Vous voulez mieux promouvoir votre hôpital mais avez peur d’être trop commercial ? Impressionnez vos patients avec l’outil d’accueil par reconnaissance faciale (« Face Recognition Greeting Tool »). Reconnaissez et saluez les patients par leur nom dès leur arrivée à l’hôpital.
En intégrant notre outil dans votre infrastructure, vous offrirez un service client exceptionnel et augmenterez facilement la rétention des patients ainsi que les recommandations.
Vision par ordinateur pour l’analyse d’images médicales
Détecter et identifier les maladies avec l'analyse d'images médicales alimentée par le Machine Learning. Obtenez des insights de données pertinents pour la détection d'anomalies en temps réel et l'intervention précoce sur les maladies à partir des images cliniques. En conséquence, simplifiez le flux de travail des radiologues et obtenez de meilleurs résultats pour les patients.
IA et Big Data pour la pharma
- Analytics RWE avancée
Découvrez des insights basés sur des données du monde réel avancées à travers l'ensemble de la chaîne de valeur pharmaceutique pour éclairer les décisions de R&D et améliorer la conception des essais, garantir un meilleur accès des patients, mettre en œuvre un ciblage intelligent et des activités commerciales pilotées par la data, ainsi qu'améliorer la pharmacovigilance afin de pouvoir répondre rapidement aux événements indésirables et aux besoins non satisfaits des patients.
- NLP : Analyse de la littérature scientifique et des brevets
Implémenter l'intelligence artificielle en pharmacie de manière sûre et contrôlée avec l'IA. Utiliser du sur-mesure Solutions NLP pour l'extraction et l'analyse de données incluant la collecte intelligente, l'étiquetage des études pharmaceutiques, la mise en évidence des informations pertinentes à vos requêtes et l'amélioration de la modélisation.
- Développement de médicaments IA et analytics
Découvrez des opportunités dans le développement de médicaments avec l'IA. Produisez des molécules analogues aux médicaments, optimisez leur affinité de liaison à votre cible protéique, sélectionnez les candidats chimiquement les plus prometteurs pour une validation ultérieure en utilisant la modélisation générative, l'apprentissage par renforcement et les algorithmes évolutionnaires.
Améliorez votre prédiction QSAR des propriétés ADMET des composés avec des réseaux de graphes, il est facile d'approximer les propriétés ADMET à partir de la structure 3D des composés ou de représentations moléculaires de type SMILES.
- Capture et analyse d'images cellulaires
Vous voulez faciliter l’analyse cellulaire ? Mettez en place capture et analyse d’images automatisées pour l’imagerie cellulaire. Avec cela, vous détecterez les tissus anormaux, segmenterez différents types de cellules, détecterez les tissus cancéreux et évaluerez l'effet d'un médicament.
- Analyse Big Data pour les entreprises pharmaceutiques
Avec solutions de Big Data sur mesure, vous pouvez facilement gérer cette masse de données. Collectez, stockez, transférez et extrayez les données en un clic. Utilisez les technologies émergentes du secteur pharmaceutique pour exécuter facilement des analyses et des modèles de machine learning. Exploitez au maximum l'analytique des données pour assurer le succès de votre entreprise pharmaceutique.
Découvrez des insights basés sur des données du monde réel avancées à travers l'ensemble de la chaîne de valeur pharmaceutique pour éclairer les décisions de R&D et améliorer la conception des essais, garantir un meilleur accès des patients, mettre en œuvre un ciblage intelligent et des activités commerciales pilotées par la data, ainsi qu'améliorer la pharmacovigilance afin de pouvoir répondre rapidement aux événements indésirables et aux besoins non satisfaits des patients.
Implémenter l'intelligence artificielle en pharmacie de manière sûre et contrôlée avec l'IA. Utiliser du sur-mesure Solutions NLP pour l'extraction et l'analyse de données incluant la collecte intelligente, l'étiquetage des études pharmaceutiques, la mise en évidence des informations pertinentes à vos requêtes et l'amélioration de la modélisation.
Découvrez des opportunités dans le développement de médicaments avec l'IA. Produisez des molécules analogues aux médicaments, optimisez leur affinité de liaison à votre cible protéique, sélectionnez les candidats chimiquement les plus prometteurs pour une validation ultérieure en utilisant la modélisation générative, l'apprentissage par renforcement et les algorithmes évolutionnaires.
Améliorez votre prédiction QSAR des propriétés ADMET des composés avec des réseaux de graphes, il est facile d'approximer les propriétés ADMET à partir de la structure 3D des composés ou de représentations moléculaires de type SMILES.
Vous voulez faciliter l’analyse cellulaire ? Mettez en place capture et analyse d’images automatisées pour l’imagerie cellulaire. Avec cela, vous détecterez les tissus anormaux, segmenterez différents types de cellules, détecterez les tissus cancéreux et évaluerez l'effet d'un médicament.
Avec solutions de Big Data sur mesure, vous pouvez facilement gérer cette masse de données. Collectez, stockez, transférez et extrayez les données en un clic. Utilisez les technologies émergentes du secteur pharmaceutique pour exécuter facilement des analyses et des modèles de machine learning. Exploitez au maximum l'analytique des données pour assurer le succès de votre entreprise pharmaceutique.
Services que nous fournissons
ConseilVous avez un problème métier ? Utilisez nos services de conseil, notre solide expertise tech et notre expérience sur le marché des solutions IT pour la santé.
Développement de solutions IT pour les soins de santéPas satisfait des logiciels de santé packagés disponibles sur le marché ? Laissez notre équipe technique créer des solutions web ou mobiles spécifiquement pour vos besoins.
Analyse des soins de santé et Intelligence d'affairesVous voulez obtenir des connaissances sur les soins cliniques, l’administration et les coûts ? Utilisez des outils d’analytics et de BI pour suivre les KPI et réajuster vos stratégies.
Tests et assurance qualitéSystèmes de traitement de documents, applications IA pour la santé mentale ou la physiothérapie – nous nous assurerons que votre solution IT de santé fonctionne parfaitement.
Valeur que vous obtenez
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Axé sur l'industrieNous restons à la pointe des tendances du secteur. Nous comprenons les besoins de nos clients et les aidons avec solutions basées sur l'IA qui résolvent leurs problèmes.
FiableNous plaçons nos clients au cœur de nos priorités. Notre objectif est de les aider à atteindre de nouveaux sommets en innovant leurs entreprises avec l’IA.
Notre blog
- Informatique décisionnelle (BI) et Big Data
- Ingénierie des données
- Solutions de data science et d'IA
- Stratégie des données
- Conseil en apprentissage automatique (ML)
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