Outil de résumé d’articles PubMed chez une entreprise pharmaceutique nord-américaine
Le client souhaitait revoir son approche en matière de résumés des demandes médicales, un processus traditionnellement coûteux et exigeant en main-d'œuvre. Ils se sont associés à HCLTech pour mettre en œuvre une solution basée sur GenIA qui a révolutionné leur efficacité opérationnelle en produisant rapidement des résumés précis et semblables à ceux rédigés par des humains des données scientifiques, tout en réduisant considérablement les coûts globaux.
Le défi
Besoins croissants d’accélérer et d’améliorer le processus de synthèse tout en rehaussant la précision et en garantissant la rentabilité
Les professionnels de la santé (PS) ont souvent des questions médicales cruciales concernant des données scientifiques sur des médicaments qui posent d’importants défis à l’équipe médicale. Répondre à ces questions nécessite des recherches approfondies dans la littérature ainsi que la synthèse de contenu. Présentement, ce processus dépend fortement de consultants externes qui investissent beaucoup de temps et d’efforts. La dépendance aux ressources humaines entraîne des inefficacités et des délais quant à la fourniture de réponses en temps opportun aux questions des PS. Grâce à GenAI, notre client souhaitait automatiser le processus de synthèse de contenu et rationaliser l’ensemble du processus afin de fournir des réponses rapides et précises aux demandes des PS, améliorant ainsi la rapidité de réaction globale et la satisfaction de la clientèle.
L’objectif
Les objectifs globaux étaient distincts et orientés vers des mesures concrètes
- Réduire drastiquement l'effort manuel dans les tâches de résumé de la littérature
- Atteindre un niveau plus élevé de précision et de fiabilité dans les résumés
- Réduire significativement le coût des opérations liées à la synthèse de la littérature médicale
La solution
Innovation avec le GenAI lab et les services Azure OpenAI pour automatiser la synthèse d’articles PubMed
HCLTech a élaboré une solution de pointe en s’appuyant sur le GenAI Lab du client ainsi que sur les services Azure OpenAI afin de créer un système capable d’interpréter des instructions en langage naturel et d’automatiser le résumé de contenu. La technologie était axée sur l’extraction d’informations contextuelles à partir de nombreux articles PubMed volumineux. Après des tests rigoureux de nombreux modèles GenAI comme GPT 3.5, Bio-GPT et MedPalm2, le système a sélectionné le plus efficace selon un score ROGUE — une mesure utilisée pour évaluer et comparer les synthèses générées par l’IA à celles élaborées par des experts du domaine.
L’impact
Les résultats de la mise en œuvre de cet outil de synthèse basé sur GenAI ont été exceptionnels et mesurables
- Efficacité du temps : L’effort manuel a été réduit de 8 heures à seulement 10 minutes, réalisant ainsi une économie de temps impressionnante de 95 %
- Précision : Les résumés générés par le modèle ont atteint une similarité de 70 à 80 % avec les résumés de référence produits par des humains, assurant ainsi un haut degré de précision
- Expérience client : Les PSP ont constaté des améliorations significatives dans la rapidité, l’efficacité et la précision des réponses reçues à leurs demandes, ce qui a ainsi augmenté la satisfaction globale
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