Une startup innovante qui transforme le processus de mise sur le marché des médicaments grâce à l'IA générative.
CHIFFRES CLÉS
+ de 1000 documents de référence NICE ( National Institute for Health and Care Excellence) de plus de 400 pages
95% de précisions dans les réponses
30 secondes de temps de réponse
A PROPOS DU CLIENT
Fondée par Virginie Simon (MBA '24J), MxAI a remporté le Grand Prix de la 48e édition de l'INSEAD Venture Competition, accompagné d'un financement de 25 000 €. Basée à Station F, la startup révolutionne l'approche de la mise sur le marché des médicaments en exploitant le potentiel de l'IA générative
DEFI TECHNIQUE
La gestion et l'analyse de plus de 1000 documents pharmaceutiques de 400 pages de référence NICE ( National Institut for Health and Care Excellence) représentaient un défi majeur. La complexité résidait dans la nécessité de comprendre et d'extraire des informations pertinentes d'une documentation technique dense, tout en garantissant une précision absolue, critique dans le domaine pharmaceutique.
La terminologie médicale complexe nécessitait une approche sophistiquée, combinant expertise technique et validation professionnelle. Le système devait non seulement comprendre le langage spécialisé mais aussi fournir des réponses rapides et précises.
SOLUTION
Modèle d'IA
Utilisation de Gemini pour l'analyse et la génération
Traitement spécialisé de la terminologie médicale
Gestion des Données
MongoDB Atlas pour le stockage vectoriel
Chunking optimisé pour les documents médicaux complexes
Base de données constituée de 300 documents officiels du NICE (National Institute for Health and Care Excellence)
Documents d'orientation clinique et d'évaluation thérapeutique
Système RAG
Architecture de génération augmentée par la recherche
Recherche contextuelle avancée
Traitement spécialisé des documents médicaux
EXEMPLE CONCRET
Pour illustrer la puissance de notre système, prenons le cas d'un nouveau médicament en développement. Il s'agit d'un traitement innovant pour une maladie neurologique rare touchant les enfants, caractérisée par des crises d'épilepsie et une perte progressive des capacités motrices et du langage. Cette pathologie, particulièrement sévère, touche environ 200 patients dans le monde, avec une centaine de nouveaux cas diagnostiqués chaque année.
Le traitement proposé nécessite une administration intrathécale sur deux jours d'hospitalisation. Les études cliniques en cours (phase I/II) évaluent principalement la réduction de la fréquence des crises et suivent l'évolution neurodéveloppementale via différentes échelles standardisées.
En analysant sa base de documents NICE, notre IA a identifié trois traitements comparables, chacun avec ses spécificités :
Le Cannabidiol se distingue par sa simplicité d'administration orale et son efficacité prouvée sur les crises, mais nécessite une surveillance hépatique étroite du fait d'interactions médicamenteuses potentielles.
La Flenfluramine présente des résultats remarquables dans la réduction des crises, avec un recul significatif sur son utilisation. Son profil nécessite cependant un suivi cardiaque régulier et impose certaines restrictions alimentaires aux patients.
La Cerliponase a démontré des résultats encourageants sur la préservation des capacités motrices et du langage. Son mode d'administration intrathécal et son coût élevé constituent néanmoins des freins à considérer.
Cette analyse complète, générée en seulement 30 secondes, s'appuie sur des données validées par le NICE, permettant aux équipes médicales et réglementaires de prendre des décisions éclairées rapidement.
MÉTHODOLOGIE
Le projet a été réalisé en un mois par une équipe resserrée composée d'un ingénieur IA et d'un développeur, avec la validation experte de Virginie Simon. L'approche itérative a permis d'affiner continuellement la précision du système à travers des benchmarks d'embeddings et des validations expertes.
RÉSULTATS
La plateforme atteint aujourd'hui une précision de 95% dans ses analyses, permettant une réduction significative du temps de traitement des dossiers. Le système traite efficacement les documents de 400 pages, extrayant et analysant les informations pertinentes de manière automatisée.
INFRASTRUCTURE
La solution est déployée sur une infrastructure cloud, garantissant scalabilité et performance. L'architecture choisie permet une montée en charge fluide tout en maintenant des temps de réponse stables.
PERSPECTIVES
MAxAI continue d'innover dans l'application de l'IA au secteur pharmaceutique. Le succès de cette première phase ouvre la voie à de nouvelles évolutions, avec l'objectif constant d'améliorer et d'accélérer le processus de mise sur le marché des médicaments.