Notre client, un fabricant mondial de produits pharmaceutiques, avait besoin d'un moyen simplifié d'extraire et d'analyser les renseignements des professionnels de la santé tout en assurant la conformité réglementaire. Ses processus existants étaient manuels et exigeaient beaucoup de ressources, nécessitant des efforts importants pour catégoriser les renseignements et produire des rapports.

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Les équipes de vente, de recherche et de marketing fonctionnaient en silos, chacune reposant sur des sources de données différentes. En raison de l'absence d'un système centralisé, il était difficile d'automatiser l'ingestion des données, de classer les renseignements et de fournir un accès en temps réel aux informations essentielles. Pour surmonter ces défis, l'entreprise s'est associée à Compass Analytics afin de mettre en œuvre une solution basée sur l'IA comprenant l'automatisation, la modélisation prédictive et la récupération des connaissances en temps réel.

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Surcharge de données

Avec des milliers de rapports HCP et une rétroaction continue, l'entreprise avait du mal à traiter et à analyser efficacement de vastes quantités de données médicales.

Processus manuels et inefficacités

Le traitement manuel des données exigeait des efforts considérables pour consolider, catégoriser et résumer les tendances en matière de prescription, ce qui ralentissait la génération de renseignements.

Manque de renseignements en temps réel

Sans automatisation, les tendances critiques du comportement de prescription et des perceptions des patients étaient souvent repérées trop tard, ce qui limitait la prise de décision proactive.

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Compass Analytics a développé un système alimenté par l'IA qui a automatisé l'extraction des renseignements, la catégorisation et la récupération des connaissances. En intégrant Snowflake pour le stockage sécurisé et Dataiku pour les analyses avancées, l'entreprise a établi un solide pipeline qui a rationalisé l'ingestion et la transformation des données.

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Un chatbot LLM conçu sur mesure dans l'application Web Dataiku Answers a fourni un accès en temps réel à une base de connaissances, permettant aux équipes de récupérer instantanément des renseignements pertinents. Les renseignements et les résultats de modélisation de sujets issus de l'analyse fondée sur LDA/LLM ont été automatiquement étiquetés à l'aide de scores de cohérence afin de déterminer la segmentation optimale des sujets. Ces résultats ont été déployés au moyen d'un plug-in Dataiku personnalisé développé par Compass et visualisés dans Power BI.

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En mettant en œuvre de solides pipelines de données, la récupération des connaissances en temps réel et la modélisation avancée de sujets, l'entreprise a transformé sa capacité à extraire, à résumer et à analyser des renseignements médicaux. L'intégration de Snowflake, de Dataiku et de Power BI a permis de rationaliser les opérations, d'améliorer la précision des renseignements et d'accélérer la prise de décision. Forte d'une solution d'IA évolutive, l'entreprise a bénéficié d'une visibilité accrue sur les comportements de prescription, d'une élaboration de stratégies proactive et d'une collaboration interéquipes plus efficace.

Synthèse des renseignements axée sur l'IA

La synthèse automatisée des renseignements médicaux a permis d'accélérer la production de rapports et d'améliorer la visibilité sur les comportements de prescription des professionnels de la santé (HCP). Les recettes LLM de Dataiku ont catégorisé et résumé les renseignements, réduisant le temps de traitement manuel.

Automatisation cognitive pour un traitement simplifié des données

Élimination de l'effort manuel lié à l'ingestion, à la transformation et à la modélisation de sujets. Snowflake stockait des données HCP structurées et non structurées, tandis qu'un plug-in Dataiku personnalisé classait les renseignements à l'aide de la modélisation de sujets axée sur LDA/LLM. Les analystes et les équipes opérationnelles pouvaient ainsi se concentrer sur la stratégie plutôt que sur le traitement des données.

Accès aux connaissances en temps réel avec les chatbots LLM

Les équipes des ventes, du marketing et de la recherche ont bénéficié d'un accès instantané à une base de connaissances sur les renseignements médicaux. Un chatbot RAG fondé sur un LLM a récupéré les renseignements pertinents dans l'application Web Dataiku Answers, permettant une intégration harmonieuse avec les données Snowflake. La prise de décision s'est accélérée et la collaboration entre les équipes s'est améliorée en réduisant le recours à la recherche manuelle et à la production de rapports.

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