Transformer les bibliothèques cliniques en un conseiller clinique alimenté par l’IA générative
Le défi commercial
En tant que l’un des plus grands régimes de santé à but non lucratif aux États-Unis, les médecins du client sont responsables des décisions médicales pour 12,5 millions de membres. Afin de garantir que les soins sont dispensés de la manière la plus efficace et efficiente possible, il cherche continuellement à affiner ses pratiques médicales.
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Pour trouver des informations essentielles aux diagnostics et à la prise de décision clinique, les 10 000 cliniciens du client devaient auparavant rechercher dans d’importantes bibliothèques cliniques. L’ambition du client était de permettre aux cliniciens d’accéder rapidement à des documents et des résumés pertinents — ainsi qu’à des conseils précieux issus de sources de données fiables — en transformant sa bibliothèque clinique existante en un Conseiller clinique propulsé par l’IA générative.
L’objectif était de permettre aux cliniciens de comprendre rapidement les contenus essentiels afin d’améliorer la prise de décision avec une précision professionnelle — ce qui leur permettrait de consacrer plus de temps aux soins des patients.

Pour améliorer les résultats en santé de plus de 10 000 cliniciens, la solution devait :
- Améliorer l’efficacité des recherches grâce à des fonctions de recherche avancées
- Donner aux cliniciens les moyens de trouver l’information nécessaire, qu’elle soit explicite ou implicite
- Fournir des résumés de documents concis pour une compréhension rapide
- Adapter les réponses aux besoins des spécialistes en santé

La transformation par l’IA générative

HCLTech a relevé le défi du client avec enthousiasme, en développant une solution complète intégrée à Microsoft Azure OpenAI et la compréhension nuancée que GPT-4 est bien plus qu’un outil de recherche — c’est un environnement interactif et réactif capable de s’adapter à des exigences uniques à grande échelle.
Nous avons intégré des technologies de pointe — comme Retrieval-Augmented Generated et Fusion — pour améliorer de façon spectaculaire la précision de la recherche d’informations et garantir que les réponses soient à la fois pertinentes et fiables. Cela a également permis d’améliorer les résultats des recherches de similarité, aidant les cliniciens à localiser et à associer rapidement des points de données similaires dans les grands ensembles de données.
En tirant parti de divers modèles linguistiques plus petits, adaptés à des tâches spécifiques, le flux du système résume des données complexes, interprète des requêtes ou apprend des interactions passées pour améliorer les réponses futures. Cela permet à la solution de répondre aux besoins nuancés de chaque clinicien, en offrant des informations personnalisées avec précision. Sa capacité multi-persona garantit que, qu’il s’agisse d’un cardiologue, d’un médecin généraliste ou de toute autre spécialité, les cliniciens reçoivent des informations adaptées à leur pratique, à leurs patients et à leurs questions.
Une fonctionnalité clé de la solution est l’intégration avec LLMOps, qui constitue le fondement de l’amélioration continue du système et de l’excellence opérationnelle dans le temps. Grâce à cette observabilité accrue, rien n’est omis. De plus, les solides capacités des technologies Microsoft, combinées à l’approche innovante de HCLTech, assurent un déploiement évolutif et efficace qui répond aux besoins dynamiques des environnements de soins de santé modernes.

Les résultats commerciaux
En construisant le système avec des capacités infonuagiques qui lui permettent de s'adapter sans interruption, la solution :
Propulsé par une structure sous-jacente robuste contre les hallucinations, le système se démarque par sa capacité à analyser et à générer de l'information.
Il représente un virage vers des soins de santé plus proactifs et transparents — non seulement pour le client, mais aussi pour l'avenir du secteur de la santé dans son ensemble. Il s'agit d'un nouveau paradigme où chaque donnée devient un atout accessible et exploitable.
