Comment créer un ChatGPT privé à l'aide d'une technologie open source ? Téléchargez notre livre blanc gratuit.

Comment Juisci a économisé 100 heures en automatisant la synthèse de grands volumes de textes

Comment [.orange]Juisci[.orange] a permis à [.purple]d'économiser 100 heures[.purple] en automatisant la synthèse de gros volumes de textes

130k

professionnels affiliés

700k

digests consommés sur l'App

200

contenus analysés / jour

45

spécialités médicales couvertes

Construisez votre projet avec nous

Qui est Juisci ?

Avec près de 40 hôpitaux, l'Assistance Publiques Hôpitaux de Paris est le plus grand CHU d'Europe, et le plus gros employeurs d'Île-de-France (100 000 employés). Depuis 2020, l'AP-HP a lancé la chaire d'innovation BoPA.Son objectif est d’identifier les problèmes du bloc opératoire pour y apporter des solutions humaines et technologiques.


Automatiser la synthèse d'un grand volume de textes

Juisci est une application mobile qui permet aux professionnels de santé de se tenir au courant des dernières publications et études cliniques disponibles. La société a été fondée en 2020 par Robin Roumengas, un serial entrepreneur dans le domaine de la santé, et le Dr. David Luu, chirurgien cardiaque et entrepreneur.

Accéder facilement aux publications scientifiques et aux revues

Chaque année, les professionnels de santé doivent naviguer parmi près de 2,5 millions d'articles scientifiques ! On comprend aisément la difficulté de se tenir au courant des dernières avancées et de décrypter les informations importantes dans la masse. Juisci souhaite synthétiser les différents articles scientifiques et les mettre à disposition de ses utilisateurs via une application mobile ergonomique et "fun".

"Fraîchement pressé, directement à la source"

Pour répondre à ces défis technologiques, l'équipe de Juisci a réuni des expertises complémentaires, à la croisée du développement mobile, de l'UX Design, et de chirurgiens expérimentés. L'élément manquant était une technologie NLP permettant de structurer et d'analyser les différents articles scientifiques de manière automatisée. C'est précisément sur cette tâche que la technologie de Lettria a été mise à contribution.

La contribution de Lettria au projet Juisci : une collaboration fructueuse

Pendant plusieurs semaines, Lettria a développé des outils pour synthétiser ces articles scientifiques (pour plus de détails techniques sur la synthèse de texte, cliquez ici). Le livrable, au format API, a été parfaitement intégré dans l'application Juisci. Chaque article scientifique sélectionné par Juisci est ensuite directement envoyé au moteur d'analyse de Lettria, qui transforme un document de plusieurs dizaines de pages en moins de 15 lignes. Pour vérifier la qualité des résumés, un résumé Lettria de 100 articles a été comparé à un résumé de 100 articles manuscrits. La qualité de l'information d'un résumé Lettria est identique, voire supérieure à celle du résumé manuscrit. Le gain de temps est également considérable : la solution conçue pour résumer 100 articles scientifiques a pris 200 fois moins de temps que son équivalent manuscrit (100 heures). L'application a été plébiscitée par les utilisateurs et a obtenu un score NPS de 8,5. "L'équipe de data scientists de Lettria a su rapidement comprendre les enjeux du traitement du langage chez Juisci et proposer une solution permettant une synthèse efficace et évolutive des articles scientifiques. "Robin Roumengas, co-fondateur et CEO de Juisci

Les prochaines étapes de notre collaboration

Après cette première phase extrêmement réussie, Juisci ne compte pas s'arrêter en si bon chemin et renforcera sa collaboration avec Lettria. Le volume moyen d'articles pour une synthèse augmentera considérablement, passant d'une centaine à plusieurs milliers.

Callout

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Suspendisse varius enim in eros elementum tristique. Duis cursus, mi quis viverra ornare, eros dolor interdum nulla, ut commodo diam libero vitae erat. Aenean faucibus nibh et justo cursus id rutrum lorem imperdiet. Nunc ut sem vitae risus tristique posuere.

This is some text inside of a div block.
This is some text inside of a div block.
This is some text inside of a div block.
This is some text inside of a div block.

What are the key results?

What are the next steps?

Créez votre pipeline NLP gratuitement
Commencez ->