R&D & Innovation

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.

Système 1

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

🧠
Système 2

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.

Fine-tuning médicalNLP cliniqueRAG médical
🌳

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.

Guidelines HAS/NICE/OMSDécision explicableMise à jour continue
🔬

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.

Validation par expertsTests en cohorteAudit scientifique
⚙️

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.

Multi-agentsSpécialisation par domaineModularité
📊

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.

Probabilités bayésiennesRed flagsIncertitude explicite
🔄

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.

RGPD natifAnonymisation HDSAmélioration continue

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.

Écosystème R&D

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.

🏥Partenariats avec des établissements hospitaliers de référence
📚Veille scientifique continue sur 12 000+ publications médicales/an
👩‍⚕️Comité médical de 20+ experts cliniciens et chercheurs
🏆Lauréat des programmes d'innovation santé BPI France
Découvrir la R&D PraxySanté

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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