Modèles de langage

LLM médical avec source, limite et révision humaine

Les modèles de langage en santé exigent un contrôle de la source, du contexte, de la confidentialité et de la validation avant d'entrer dans toute routine sensible.

LLM médical pour documents, protocoles, résumés, agents, RAG clinique, audit, validation, sources et limites d'utilisation en santé.

01

Usages possibles

Protocoles, documents, synthèses et audit

Les LLM peuvent soutenir la recherche documentaire, la synthèse, la standardisation de texte, la vérification de cohérence et la création d'interfaces pour la connaissance institutionnelle.

02

Hallucination, source faible et contexte incomplet

Validation avant l'usage en routine sensible

La validation doit mesurer la cohérence, la qualité de la source, la réponse en l'absence de preuve, le comportement face aux ambiguïtés et le risque d'usage inapproprié.

03

Architecture sécurisée

RAG, journaux, contrôle d'accès et révision

L'architecture doit séparer les données sensibles, le contexte récupéré, l'instruction système, les journaux, les rôles utilisateurs et la décision humaine.

Innovation & Intelligence

Intelligence stratégique pour la santé. De la complexité à la clarté.

Pour les flux avec des données sensibles, nous appliquons la minimisation et la désidentification avant tout traitement par des modèles de langage, sous double anonymisation des données. Nous utilisons des fournisseurs d'IA via l'API d'OpenAI et de Google Gemini sous conditions entreprise, avec ZDR (Zero Data Retention) et BAA (Business Associate Agreement) activés pour les endpoints éligibles.

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