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Factonics was founded in 2017 on the principle that in order to succeed in the world’s rapidly evolving data ecosystem, companies - no matter what their industry or size - must use data science, machine learning, and AI to continuously innovate.

Codage et analyse des dossiers patients

Le codage d’actes médicaux, que se soit pour la réalisation d’études cliniques ou l’aide à la valorisation auprès des caisses de sécurité sociale, prend un temps important aux équipes. Le cas d’usage permet d’identifier et de coder automatiquement des actes médicaux PMSI & CCAM à travers des techniques de Machine learning.

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Résumé

Grâce à nos algorithmes plug & play, nous permettons d’analyser des millions de textes non structurés afin de:

  • Automatiser le processus de codage des dossiers hospitaliers.
  • Fiabiliser le codage d’actes médicaux par une approche uniforme et sans biais.
  • Modéliser l’impact des types de prise en charge sur la santé et le pronostique des patients.
  • Améliorer la prévention des complications sur les pathologies étudiées.

En savoir plus :

Pour qui : 

  • Les équipes de TIM & DIM. 
  • Les équipes de chercheurs et médecins hospitaliers.
  • Les équipes d’épidémiologistes.

 

Technologies utilisées : Ce cas d’usage utilise le NLP pour répondre à la problématique de manière SUPERVISÉ, notamment grâce à des algorithmes de Name Entities Recognition.

KPI’s chiffrés :  

  • Augmentation des taux d’hospitalisation ambulatoire
  • Réduction du taux de ré admission

+100k

Actes analysés

+14k

Codes intégrés