Outil de synthèse d’articles PubMed dans une entreprise pharmaceutique nord-américaine

Révolutionner l’efficacité et libérer 95 % d’économies de temps grâce à l’IA générative
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Le client souhaitait réviser son approche pour résumer les 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 l'IA générative qui a révolutionné leur efficacité opérationnelle en produisant rapidement des résumés précis et semblables à ceux des humains des données scientifiques, tout en réduisant les coûts globaux.

Le défi

Besoins croissants d’accélérer et d’affiner le processus de synthèse tout en améliorant la précision et en assurant la rentabilité

Les professionnels de la santé (PSS) ont souvent des questions médicales cruciales concernant des données scientifiques sur des médicaments, ce qui représente des défis importants pour l’équipe médicale. Répondre à ces requêtes implique des recherches exhaustives de la littérature et la synthèse du contenu. À l’heure actuelle, ce processus repose fortement sur des consultants externes qui investissent beaucoup de temps et d’efforts. La dépendance aux ressources humaines entraîne des inefficacités et des retards dans la fourniture de réponses rapides aux questions des PSS. Grâce à l’IA générative, notre client souhaitait automatiser le processus de synthèse du contenu et rationaliser l’ensemble du processus afin de fournir des réponses rapides et précises aux demandes des PSS, améliorant ainsi la réactivité globale et la satisfaction de la clientèle.

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L'objectif

Les objectifs globaux étaient distincts et axés sur des indicateurs mesurables

  • Réduire drastiquement l'effort manuel dans les tâches de synthèse de la littérature
  • Atteindre un niveau supérieur de précision et de fiabilité dans les résumés
  • Réduire de façon significative le coût des opérations liées à la synthèse de la littérature médicale
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La solution

Innover avec le laboratoire GenAI et les services Azure OpenAI pour automatiser la synthèse des articles PubMed

HCLTech a conçu une solution de pointe en tirant parti du GenAI Lab du client ainsi que des services Azure OpenAI afin de créer un système capable d’interpréter des instructions en langage naturel et d’automatiser la synthèse de contenu. Cette technologie se concentrait sur l’extraction d’informations contextuelles à partir de volumineux articles PubMed. Après des essais minutieux de nombreux modèles GenAI comme GPT 3.5, Bio-GPT et MedPalm2, le système a sélectionné le modèle le plus efficace selon le Score ROGUE — une mesure utilisée pour évaluer et comparer les synthèses générées par l’IA à celles produites par des experts du domaine.

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L'impact

Les résultats de la mise en œuvre de cet outil de résumé basé sur GenAI ont été remarquables et mesurables

  • Efficacité temporelle : L'effort manuel a été réduit de 8 heures à seulement 10 minutes, réalisant une impressionnante économie de temps de 95 %
  • Précision : Les résumés générés par le modèle ont atteint un taux de similarité de 70-80 % par rapport aux 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 réception rapide, efficace et précise des réponses à leurs questions, augmentant ainsi leur satisfaction globale
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LSH BioPharma Étude de cas Outil de synthèse d’articles PubMed dans une entreprise pharmaceutique nord-américaine