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Big data

    • L’IA permet l’analyse et la qualification de données ainsi que l’extraction d’informations ciblées pour :
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– Aide au diagnostic ou la médecine personnalisée via l’exploitation de l’historique de données patients (Electronique Health Record, Real World Evidence etc.)
– Suivi médical (traitement de données de monitoring, e-Health ou santé connectée)
– Drug discovery (présélection intelligente de molécules candidates)
– Extraction d’information depuis des données brutes, par exemple textuelles et création de bases de données structurées
– Analyse de résultats issus d’essais cliniques ou de bases de données biologiques
– Optimisation de performance des établissements de Santé (traitement des données administratives etc.)
– Optimisation des opérations Marketing (temps, coûts etc.)
– Supply chain
– Market access
    • Préparation de la donnée
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– Architecture et gestion de bases de données (conception, exploitation et administration de la base)
– Détection et gestion des données manquantes, dupliquées ou incohérentes
– Outils : Oracle SQL, Hadoop, Scala, R, python
    • Business Intelligence – Exploration et Analyse de données
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– Data visualisation
– Biostatistiques et consolidation,
– rapport
– Outils : Tableau, Spotfire, R Shiny, Python, Oracle SQL, Power BI, QlikView
    • Machine Learning & Deep Learning : classification et prédiction via l’application des algorithmes d’apprentissage sur tous les types de données de la santé.
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– Document textuel : dossiers médicaux, résultats d’analyses, etc.
– Fichier structuré : étude clinique, tableau de résultats, etc.
– Base de données : patients, moléculaire, etc.
– Imagerie : radios, scanner, etc.
    • Exemple de méthodes de l’intelligence artificielle et de leurs applications dans l’industrie pharmaceutique/milieu de la santé
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– NLP (Natural Language Processing) : text mining, exploitation et structuration des données textuelles telles que les dossiers patients ou les rapports médicaux
– ANN (Artificial Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network): traitement de données historique patient pour de la prédiction de risque, monitoring pour du suivi ou de la prévention
– CNN (Convolutional Neural Network) : analyse d’imagerie
– Apprentissage non-supervisé : labeling pour la détection de fraude
– Random forest, k-means : classification ou clustering à partir de données d’essais cliniques
– Data mining : détection de fraude aux assurances santé

Nos publications

Etude des publications scientifiques sur le COVID-19
par des méthodes de NLP (Natural Language Processing) pour analyser l’état de l’art des traitements contre le virus.

Article en cours de rédaction
Votre article sera bientôt disponible.

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