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IA traçable pour la lecture clinique

Charge cognitive, Perte de chance, Interopérabilité FHIR, Structuration sémantique, IA explicable, Numérique responsable

11h05 - 2 AMPHI KPC

Thématique : Structuration des données | Intelligence Artificielle | Numérique Responsable 
Type de talk : Retour d’expérience, cas d’usage client ou métier, Démonstration scientifique ou technique
Public : Public intermédiaire, avancé ou expert

Résumé du talk :

Les systèmes de santé produisent des volumes massifs d’informations cliniques, majoritairement contenues dans des documents textuels hétérogènes.
Cette abondance documentaire complique la lecture des parcours, augmente la charge cognitive des professionnels et expose à des pertes de contexte.

Notre solution CLARYS propose une alternative aux synthèses génératives : une IA de lecture, explicable, frugale et souveraine, adossée aux standards FHIR et aux terminologies de référence, telle que SNOMED CT.
À travers un retour d’expérience, nous décrivons un pipeline de structuration sémantique permettant de transformer des corpus documentaires en parcours lisibles, traçables et réversibles. Notre résumé patient IPS en est une parfaite démonstration (International Patient Summary)

L’architecture privilégie la non-altération des données sources, la traçabilité des accès et un déploiement on-premise ou en cloud HDS, selon les contraintes institutionnelles.

L’objectif n’est pas de décider à la place des professionnels, mais de rendre l’information lisible pour permettre une prise de décision éclairée.

Lân GUICHOT

Président Directeur Général – espeir

Aquitain d’adoption, Ingénieur du CESI Bordeaux, Lân Guichot dispose de plus de 30 ans d’expérience dans la santé numérique et la transformation des systèmes d’information de santé. Ancien dirigeant chez ACETIAM et Agfa HealthCare, il a contribué à la conception du DPI CrossWay et à la structuration de l’écosystème e-santé en Nouvelle-Aquitaine. Cofondateur d’ESPEIR, il accompagne aujourd’hui les directions générales et transmet son expérience à une nouvelle génération d’ingénieurs du numérique en santé.

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Mehdi LEBRANCHU

Directeur Technique / Associé – espeir

Ingénieur en informatique diplômé de McGill & de l’ISEN, Mehdi s’est spécialisé en intelligence artificielle et data sciences. Référent technique au sein de l’équipe, il structure les choix technologiques de CLARYS avec une exigence forte de robustesse, de maîtrise des données et de sobriété des architectures.
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Riana RALAMBOMANANA

Architecte Solution – Partenaire Kinai

Ingénieur de formation, il a construit son parcours dans des environnements industriels à forte exigence, notamment chez Thales. Depuis 2018, il exerce comme consultant et accompagne la conception de produits numériques et de systèmes IA/data, de la stratégie à l’industrialisation avec un focus constant sur l’usage, la fiabilité et l’exploitabilité. Fort de cette expérience, il cofonde Kinai en 2023 afin de développer un moteur de mémoire sémantique structurant les données de manière traçable, sans altération ni génération de contenu.

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ESPEIR est une entreprise française de santé numérique née d’un constat simple : le système de santé ne manque pas de données, mais de lisibilité et de continuité dans l’information clinique. L’entreprise développe des solutions visant à rendre l’information médicale compréhensible dans le temps, au service des professionnels de santé, des patients et des organisations. Au cœur de son approche, ESPEIR conçoit CLARYS, une plateforme de lecture longitudinale basée sur le standard international FHIR. CLARYS relie des données cliniques fragmentées pour restituer une histoire médicale lisible, fidèle aux sources, sans modifier les pratiques ni remplacer les systèmes existants. L’objectif est de réduire la charge cognitive des soignants, d’améliorer la continuité des parcours et de sécuriser la valeur primaire de la donnée, préalable indispensable à tout usage secondaire (recherche, pilotage, santé publique). ESPEIR s’inscrit dans une démarche d’innovation responsable, centrée sur l’interopérabilité, la traçabilité, la souveraineté et la sobriété numérique. Dans cette dynamique, l’entreprise s’appuie notamment sur son partenaire technologique Kinai, éditeur d’un moteur de mémoire sémantique permettant de lire, ancrer et exploiter l’information clinique selon les référentiels internationaux, sans altération ni génération de contenu. Par son positionnement, ESPEIR contribue à préparer les systèmes de santé aux exigences futures, notamment européennes (EHDS), en plaçant la compréhension de l’information au cœur de la décision médicale.
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Kinai conçoit et déploie des systèmes d’intelligence artificielle frugaux et traçables, intégrés à des environnements complexes et réglementés. Son approche privilégie l’intégration aux systèmes existants et l’utilité opérationnelle, plutôt que les PoC isolés ou les modèles boîte noire. Au cœur de ses solutions se trouve une technologie de mémoire associative permettant de structurer et relier les données de manière explicable. Forte de réalisations dans le domaine de la santé, l’entreprise développe des IA adaptées aux contraintes opérationnelles réelles, sous contrôle humain.

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