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Le socle de connaissances de la médecine fondée sur les preuves et de l'intelligence clinique

Les organisations de la santé et des sciences de la vie produisent d'énormes volumes de preuves cliniques, de données de recherche et de documentation réglementaire, aujourd'hui dispersés dans des systèmes cloisonnés. Data Graphs les connecte, les gouverne et les rend interrogeables par vos équipes comme par l'IA, en s'appuyant sur vos propres preuves, et non sur le web ouvert.

La confiance des leaders de la santé
Cochrane
Socle contextuel

Le socle contextuel manquant de votre écosystème de connaissances cliniques

Les organisations de santé reposent sur des décennies de preuves cliniques, de revues systématiques, de bases terminologiques et de documentation réglementaire, mais tout cela est dispersé dans des systèmes cloisonnés. Les bases de preuves d'un côté. Les ontologies cliniques d'un autre. Les résultats de recherche ailleurs. Les dossiers réglementaires encore ailleurs. Chaque système connaît son propre domaine. Aucun ne comprend les connexions entre eux.

Data Graphs fournit le socle contextuel qui relie le tout. Chaque concept clinique, étude, intervention, résultat et relation de preuve réside dans un graphe de connaissances unique et gouverné. Une revue systématique n'est pas qu'un document rangé dans un référentiel. Elle est reliée à la question clinique à laquelle elle répond, aux interventions qu'elle évalue, aux populations qu'elle couvre, aux évaluations de la qualité des preuves qu'elle contient et aux recommandations en aval qui s'y réfèrent. Ce contexte connecté transforme des données cliniques brutes en une intelligence que cliniciens, chercheurs et systèmes d'IA peuvent réellement exploiter.

Comment Data Graphs vous aide
Graphe de preuves cliniques
Connectez revues systématiques, questions cliniques, interventions et résultats dans un seul graphe de connaissances parcourable. Chaque relation est explicite et interrogeable.
Requêtes cliniques en langage naturel
Posez vos questions cliniques en langage courant. Les réponses proviennent de votre graphe de preuves gouverné, et non du web ouvert, et chacune s'appuie sur une source citée.
Données de référence gouvernées
Gérez vocabulaires cliniques contrôlés, correspondances terminologiques et données de référence sous forme de graphe gouverné et versionné. Une source de référence unique pour tous les systèmes en aval.
Data Stewardship et audit
Pistes d'audit complètes, contrôle d'accès basé sur les rôles et flux de Data Stewardship conçus pour la conformité réglementaire et la gouvernance de l'information à long terme.
Flux de recherche et de publication
API et webhooks s'intègrent à vos bases de données de recherche, outils de rédaction et flux de publication existants. Les données circulent dans le pipeline sans ressaisie.
Socle de données prêt pour l'IA
Des données gouvernées et structurées autour des relations, sur lesquelles l'IA peut raisonner avec exactitude. Les agents IA interrogent via des services MCP gouvernés, les autorisations étant appliquées au point d'accès.
Voir en action
01

Posez n'importe quelle question clinique. Obtenez une réponse sourcée et auditable.

Les équipes cliniques consacrent un temps considérable à rechercher des preuves pour étayer leurs décisions : interroger plusieurs bases de données, recouper des publications, évaluer manuellement la qualité des preuves. Avec Data Graphs, toutes ces preuves résident dans un même graphe connecté. Cliniciens et chercheurs posent leurs questions en langage naturel, par exemple « Quelles interventions présentent les preuves les plus solides pour réduire les réadmissions hospitalières chez les patients en insuffisance cardiaque ? », et reçoivent des réponses citant des revues systématiques précises, au sein de leur propre base de preuves gouvernée. L'IA n'invente rien à partir du web ouvert. Elle raisonne sur vos données.

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Reliez la preuve à la recommandation, puis à la question clinique

Prise isolément, une revue systématique n'a qu'une valeur limitée. Sa valeur réelle tient à ses relations : la question clinique qui l'a motivée, les interventions qu'elle évalue, la qualité des preuves, les recommandations qui la citent et les études ultérieures qui l'ont actualisée. Data Graphs rend ces relations explicites et parcourables. Un chercheur navigue d'une question clinique jusqu'au bout de la chaîne de preuves en une seule requête, chose impossible lorsque les données sont éparpillées dans des référentiels cloisonnés. Cette vue connectée alimente aussi des outils d'élaboration de recommandations et de synthèse des preuves assistés par IA, véritablement ancrés dans la littérature.

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Un seul graphe de référence pour toute l'organisation

Les grandes organisations de santé exploitent souvent plusieurs systèmes cliniques, plateformes de recherche et outils réglementaires, chacun maintenant sa propre version des mêmes concepts cliniques. La même intervention est enregistrée sous des codes différents selon les systèmes. Le même médicament apparaît sous des noms différents. Data Graphs joue le rôle de référence de données gouvernée : un modèle unique et relationnel des entités cliniques, des terminologies et des relations, dont s'alimentent tous les systèmes en aval. Lorsqu'un terme évolue ou qu'une intervention est ajoutée, la mise à jour se propage du graphe de référence vers chaque système connecté. La cohérence, sans coordination manuelle.

“Cochrane utilise Data Graphs comme graphe de connaissances de référence pour l'analyse clinique fondée sur les preuves, au service de l'OMS et des praticiens du monde entier.”

Ressources

Comment Cochrane utilise Data Graphs pour l'analyse clinique fondée sur les preuves.

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