Linguamatics fournit des technologies de traitement du langage naturel (NLP) de pointe, spécialement conçues pour les soins de santé et les sciences de la vie. En s'appuyant sur plus de 6,5 millions de synonymes biomédicaux, la plateforme peut extraire des informations critiques à partir de divers documents, facilitant ainsi l'exploitation du potentiel complet des données par les organisations. Avec des applications dans la recherche clinique, les affaires réglementaires et les soins aux patients, Linguamatics permet aux organisations d'innover et d'évoluer efficacement, garantissant des opérations rentables et de meilleurs résultats pour les patients.

Neural Scribe utilise une technologie IA avancée pour fournir des services de transcription précis et efficaces. Cet outil permet une prise de notes automatique lors des consultations avec les patients, permettant aux professionnels de la santé de se concentrer davantage sur les soins aux patients et moins sur la documentation. En remplaçant la prise de notes manuelle, Neural Scribe élimine pratiquement les erreurs tout en fournissant des notes détaillées et récupérables de toute conversation. Son interface conviviale garantit une facilité d'utilisation, ce qui le rend adapté à tout environnement professionnel nécessitant un enregistrement méticuleux.

PDFMerse se spécialise dans l'extraction de données à partir de divers types de fichiers PDF, y compris les factures, les dossiers médicaux et les documents juridiques. En utilisant des algorithmes avancés d'IA, il garantit une grande précision et efficacité lors de la transformation de données non structurées en formats organisés tels que CSV, JSON et Excel. Cet outil répond à un large éventail d'utilisateurs, ce qui le rend idéal pour les entreprises souhaitant rationaliser la gestion et l'accès aux données.

Clinical Agent est conçu pour rationaliser les flux de travail cliniques en combinant la puissance de la génération augmentée par récupération et la recherche vectorielle. Il ingère les données de dossiers médicaux électroniques, indexe les documents avec une base de données vectorielle et utilise des LLMs pour répondre aux questions cliniques, générer des résumés de sortie et créer des notes structurées. Les développeurs peuvent personnaliser les invites, intégrer des sources de données additionnelles et étendre les modules. Le cadre supporte des pipelines modulaires pour l’ingestion de données, la recherche sémantique, les questions-réponses et la synthèse, permettant aux hôpitaux et équipes de recherche de déployer rapidement des assistants cliniques basés sur l’IA.