On estime que les erreurs médicamenteuses sont responsables de plus de 140 000 hospitalisations et 13 000 décès en France. L’IA générative est un outil très prometteur pour sécuriser la prescription tout en libérant du temps aux professionnels de santé. Vidal, leader de l’information médicale en France, souhaite développer un outil permettant de fournir des réponses précises et fiables aux PDS en un temps record grâce à la GenAI, pour optimiser leur temps médical et assurer une meilleure prise en charge des patients.
Contexte
Vidal, plateforme de référence de l’information médicale sur les produits de santé depuis plus de 100 ans, doit moderniser et digitaliser ses services afin de maintenir sa position de leader et de rester compétitif. Ils veulent entrer dans l’aire du fonctionnel, c’est à dire fournir directement la réponse à une question précise, en un temps record.
L’IA générative est le moyen le plus efficace pour répondre à ce challenge, et permettre aux professionnels de santé de se concentrer sur leur temps de soin. Il est essentiel d’évaluer les opportunités d’utilisation de ces outils. Vidal a donc besoin de démontrer rapidement l’intérêt d’investir dans ces nouvelles technologies.
Challenges
- Livrer une preuve de concept en huit semaines sur un chatbot IA en se basant sur la base de données Vidal.
- Faire gagner du temps de recherche aux questions médicales aux médecins par rapport à aller sur le site internet.
- Gagner la confiance des professionnels de santé dans les réponses apportées par le chatbot.
- Former les équipes Vidal à maintenir et améliorer le chatbot.
Our approach
Une équipe de 4 experts Theodo a accompagné les équipes Vidal pour réaliser la mission (1 PM expert santé, 3 expert LLM pour développer le RAG).
Ce qui a fait la différence :
Value for client
Le PDS obtient une réponse 4 fois plus rapidement, qui se base sur +30.000 monographies, ce qui garanti la fiabilité et richesse des informations.
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Right-First-Time
Pour évaluer les réponses, nous avons élaboré un dataset de 100 questions avec des médecins, qui sera testé tout au long du projet pour valider la fiabilité du modèle.
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Learning Organization
La composition d’une équipe hybride (product owner spécialisé en santé, expert data - GenAI, expert web) et le travail commun avec des médecins nous ont permis de valider continuellement le modèle et d’être agiles dans la priorisation des features à développer.
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“L’accompagnement proposé nous a apporté tout le support dont nous avions besoin. On savait qu’il fallait se lancer dans les technologies GenAI, et on a décidé de se faire accompagner par des gens compétents. Je vais d’ailleurs renforcer l’équipe côté Vidal et mettre plus de développeurs de manière à ce qu’on continue à apprendre !”
