IA Générative en Médecine : Deux Systèmes Décisionnels Interconnectés
PreviSanté.ai repose sur une architecture médicale inédite combinant un moteur de raisonnement rapide et intuitif avec un moteur analytique structuré, pour une orientation clinique à la fois précise et explicable.
Deux systèmes décisionnels au cœur de l'IA
Inspirée des théories cognitives du raisonnement médical, notre architecture réplique la façon dont les cliniciens experts diagnostiquent — en alliant reconnaissance rapide des patterns et raisonnement analytique approfondi.
Raisonnement Rapide
Le premier système est un moteur de reconnaissance de patterns basé sur un modèle de langage médical spécialisé. Il traite les symptômes décrits en langage naturel et génère instantanément une hypothèse diagnostique initiale par analogie avec des millions de cas cliniques annotés.
- ●Compréhension du langage naturel médical
- ●Reconnaissance instantanée des syndromes
- ●Génération d'hypothèses diagnostiques primaires
- ●Analyse contextuelle des facteurs de risque
- ●Modèle entraîné sur corpus médical francophone
< 200 ms
Temps de réponse initial
Raisonnement Analytique
Le second système est un moteur d'analyse structurée qui prend le relais pour valider, affiner et justifier chaque hypothèse diagnostique. Il parcourt des arbres décisionnels certifiés, croisant les recommandations HAS, NICE et OMS pour produire une orientation médicale explicable et traçable.
- ●Validation via arbres diagnostiques certifiés
- ●Croisement des guidelines HAS, NICE et OMS
- ●Scoring de probabilité différentielle
- ●Traçabilité complète du raisonnement
- ●Alertes sur les red flags cliniques
94%
Concordance avec les médecins généralistes
Architecture d'interconnexion
Les deux systèmes ne fonctionnent pas de façon isolée. Ils s'enrichissent mutuellement dans un pipeline décisionnel continu pour maximiser la précision clinique tout en garantissant l'explicabilité de chaque recommandation.
Saisie patient
Symptômes en langage naturel
Système 1
Reconnaissance & hypothèse
Système 2
Validation & structuration
Boucle de rétroaction
Ajustement mutuel
Orientation finale
Recommandation expliquée
Piliers technologiques
Une stack technique conçue pour la médecine : performance, sécurité et conformité réglementaire sont au cœur de chaque composant.
LLM Médical Spécialisé
Modèle de langage entraîné et fine-tuné sur des corpus médicaux francophones : dossiers cliniques anonymisés, recommandations HAS, publications scientifiques peer-reviewed et cas d'enseignement validés par des cliniciens.
Arbres Diagnostiques Dynamiques
Moteur de génération d'arbres décisionnels paramétrés par les données patient. Chaque nœud est associé à une source de recommandation officielle, garantissant une traçabilité complète et une mise à jour automatique lors de nouvelles publications.
Pipeline de Validation Clinique
Avant tout déploiement, chaque mise à jour du modèle est validée sur des cohortes de test supervisées par des médecins experts. Un comité scientifique indépendant audite les performances et la sécurité clinique.
Orchestration Multi-agents
Architecture multi-agents où chaque agent spécialisé (cardiologie, pneumologie, neurologie…) est activé selon les hypothèses générées par le Système 1. Cette approche modulaire garantit une profondeur d'analyse spécifique par domaine.
Scoring Probabiliste Différentiel
Chaque diagnostic potentiel reçoit un score de probabilité calculé à partir de la prévalence épidémiologique, des symptômes présentés, du profil patient et des red flags cliniques. L'incertitude est toujours communiquée explicitement.
Apprentissage Continu Sécurisé
Les données anonymisées et consenties alimentent un cycle d'amélioration continue sous supervision médicale. Aucune donnée personnelle n'est utilisée sans consentement explicite ; toutes les données restent hébergées en France.
Souveraineté technologique & sécurité
Notre IA est souveraine par conception. Chaque choix architectural garantit que les données de santé ne quittent jamais le territoire français.
Hébergement HDS France
Modèles d'IA et données hébergés sur des infrastructures certifiées Hébergeur de Données de Santé, situées exclusivement en France.
Chiffrement AES-256
Toutes les données sont chiffrées en transit (TLS 1.3) et au repos (AES-256). Les fournisseurs tiers n'ont jamais accès aux clés de chiffrement.
Conformité MDR & RGPD
Dispositif Médical Classe 1 (MDR 2017/745), conforme RGPD et aux exigences de la CNIL. Audit de conformité annuel par un organisme tiers.
Zéro transfert hors UE
Aucune donnée patient ne transite par des serveurs hors Union Européenne. Les modèles d'IA sont inférés localement sur notre infrastructure souveraine.
Ancré dans la recherche médicale
PreviSanté.ai est développé par PraxySanté, acteur de référence de la Suite IA pour professionnels de santé en France. Notre R&D bénéficie d'une collaboration étroite avec des établissements hospitaliers, des sociétés savantes et des équipes de recherche clinique.
94%
Concordance diagnostique avec les médecins généralistes
12k+
Publications médicales intégrées dans notre base de connaissances
200+
Arbres diagnostiques certifiés couvrant les pathologies courantes
DM Cl.1
Certification Dispositif Médical Classe 1 MDR 2017/745
IA explicable & responsable
Contrairement aux boîtes noires, notre IA fournit à chaque étape une justification médicale claire, permettant au professionnel de santé de comprendre, valider et si besoin corriger chaque recommandation.
Sources citées
Chaque recommandation est accompagnée de la source médicale officielle utilisée (référence HAS, guideline NICE, article peer-reviewed). Le clinicien peut consulter directement la source.
Niveaux de confiance
Un score de confiance transparent est associé à chaque diagnostic différentiel. En cas d'incertitude élevée, le système recommande systématiquement une consultation médicale.
Traçabilité du raisonnement
L'intégralité du chemin décisionnel est enregistrée et restituable : chaque étape de l'arbre diagnostique parcouru est auditable pour les professionnels de santé et les autorités réglementaires.
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