Pharmacovigilance automatisée
Détecter et classifier automatiquement les signaux d'effets indésirables dans les rapports et la littérature médicale.
-60%
de temps de revue
Le problème
Pas de pilotage fiable sur pharmacovigilance automatisée.
Le processus actuel est manuel ou hétérogène.
Les décisions arrivent trop tard faute de signaux clairs.
Les exigences réglementaires ralentissent l’exécution.
Prérequis : les données et outils nécessaires
Données requises
- Cas d'effets indésirables
- littérature médicale
- réseaux sociaux santé
Outils compatibles
- IQVIA
- Oracle Argus + NLP
- custom NLP
Pas sûr d’avoir ces données ? Notre Maturity Auditor peut diagnostiquer votre situation en 2 semaines.
Découvrir le Maturity Auditor →Ce qu’on met en place en 6-12 mois
En 6-12 mois : Détecter et classifier automatiquement les signaux d'effets indésirables dans les rapports et la littérature médicale. avec un impact mesuré sur temps de revue.
Semaine 1-2
Diagnostic
Semaine 3-6
Construction
Semaine 7+
Livraison
Livrables concrets
Cadrage métier et règles de décision pour pharmacovigilance automatisée
Moteur opérationnel pour pharmacovigilance automatisée
Tableau de bord de pilotage et alertes
Playbook d’actions et gouvernance
L’insight expert
Obligation réglementaire coûteuse. L'IA réduit le temps de revue de 50-70%.
— Datasive, expertise terrain
Maturité technologique
Élevée
Solutions matures, déploiement rapide
Moyenne
Techno en maturation, nécessite du sur-mesure
Émergente
Innovation de pointe, approche R&D
Propulsé par nos agents spécialisés
Maturity Auditor
Scorecard + roadmap 90 jours pour cadrer la transformation data/AI.
Découvrir l’agent →Governance Officer
Gouvernance AI/Data, contrôles Shadow AI, conformité AI Act/GDPR.
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Next Best Action commerciale
Recommander au commercial la prochaine action optimale (appel, email, meeting) pour chaque compte/opportunité.
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Cartographie des réseaux de décision (referral mapping)
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Prêt à résoudre ce problème ?
Première étape : un échange de 30 minutes pour comprendre votre contexte.