Un agent RAG qui prépare la consultation d'anesthésie en synthétisant le dossier patient
Pour un établissement de santé
Un agent RAG déployé dans votre environnement HDS, qui lit le dossier patient et prépare une synthèse chronologique sourcée avant chaque consultation d'anesthésie.
- durée type
- Cadrage + prototype + 8 semaines
- équipe type
- 1 lead technique IA, 2 développeurs agentiques, référents médicaux
- budget type
- sur mesure, prix ferme au cadrage, plus maintenance conseillée 350 € / mois
Le point de départ
Avant chaque consultation, l'anesthésiste parcourt un dossier de 50 à 300 pages : comptes rendus, courriers, biologie, antécédents saisis dans le dossier patient informatisé. La préparation prend souvent plus de dix minutes par dossier, avec un risque réel de passer à côté d'une allergie ou d'un traitement anticoagulant.
Des dossiers trop longs
50 à 300 pages par patient, réparties entre le dossier informatisé, les comptes rendus scannés et les courriers externes.
Un risque d'oubli
Une allergie ou un anticoagulant mentionné dans un courrier vieux de plusieurs années peut échapper à une lecture rapide.
Des données qui ne peuvent pas sortir
Données de santé : pas d'API publique de modèle, hébergement certifié HDS obligatoire.
Ce qu'on fixe au cadrage
- ◎diviser par trois le temps de préparation d'une consultation
- ◎zéro information critique omise sur le jeu de dossiers de référence
- ◎chaque élément de la synthèse relié à son document source
- ◎aucune donnée hors de votre environnement HDS
Du cadrage à la production
- 01
Cadrage 1 semaine
Ateliers avec les médecins référents, la DSI et le DPO. Inventaire des sources, choix du modèle open source compatible HDS, définition des critères de réussite.
- 02
Prototype 2 semaines
Synthèse sur quelques dizaines de dossiers anonymisés. Premières evals de fidélité et d'omission, relues par les médecins.
- 03
Construction 5 semaines
Connecteur FHIR, OCR des documents scannés, recherche hybride, règles dédiées allergies et anticoagulants, interface au poste de consultation.
- 04
Mise en production 3 semaines
Ouverture progressive, d'abord à une équipe pilote puis à l'ensemble du service. Evals rejouées sur le jeu de dossiers relus, formation des équipes.
L'architecture, de la donnée à l'utilisateur
Ce qu'on construit
- →Ingestion depuis le dossier patient informatisé (API FHIR) et OCR des comptes rendus scannés, découpage par section médicale
- →Recherche hybride (BM25 + embeddings biomédicaux multilingues) et reranking, limitée au dossier du patient consulté
- →Génération d'une synthèse chronologique structurée (antécédents, allergies, traitements, biologie récente), chaque ligne reliée à son document source
- →Modèle open source déployé dans votre environnement certifié HDS, aucune donnée sortante
- →Interface intégrée au poste de consultation, avec ouverture du document source en un clic
Garde-fous
- !aide à la lecture uniquement : ni diagnostic, ni recommandation
- !allergies et anticoagulants vérifiés par une règle dédiée, en plus du modèle
- !evals de fidélité et d'omission sur un jeu de dossiers relus par les anesthésistes, rejouées avant chaque évolution
- !accès limité aux professionnels autorisés, journalisation définie avec la DSI et le DPO
Stack
Ce que ça change
- l'anesthésiste commence la consultation avec une synthèse structurée, vérifiable en un clic
- les informations critiques remontent en tête de synthèse, avec leur source
- le temps libéré est réinvesti dans l'échange avec le patient
Pour aller plus loin
Le même socle s'étend ensuite à d'autres consultations, comme la chirurgie ambulatoire, avec un nouveau jeu d'evals relu par les chirurgiens.
Un assistant qui interroge l'ERP en langage naturel, depuis Teams, dans le respect des droits
90 % de réponses exactes visées sur les questions de référence
agent · support · e-commerceUn agent de support qui traite le niveau 1 et agit sur les commandes, après confirmation du client
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