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NOE Medtech

Revue de littérature automatisée pour l'innovation en dispositifs médicaux

MedTech – Extraction, sélection et analyse d'articles scientifiques

Pipeline de revue de bout en bout propulsé par l'IA, extraction NLP/ML, conformité réglementaire, accélération du time-to-market.

-80%

Temps de revue

+95%

Précision d'extraction

100%

Conformité réglementaire

< 30s

Temps de traitement

Impact MedTech

Accélération des revues de littérature réglementaires pour les dispositifs médicaux

Détails du projet

Client

NOE Medtech

Secteur

MedTech – Extraction, sélection et analyse d'articles scientifiques

Année

2021–2023

Technologies clés

PythonTensorFlowSpaCyDashDocker

Mission

Responsable scientifique & Data Scientist – Extraction, sélection et analyse d'articles scientifiques

ML pour la revue de littérature clinique

Mission longue durée / Lille, Loos & télétravail, France

Développement d'un algorithme d'extraction et de sélection d'articles scientifiques dédié à l'évaluation clinique des dispositifs médicaux. Conception d'un pipeline automatisé combinant web scraping, machine learning et visualisation interactive pour accélérer la constitution de rapports d'évaluation clinique (marquage CE).

Contexte et environnement

NOE, spécialiste des dispositifs médicaux, devait accélérer l'innovation tout en respectant la conformité réglementaire, nécessitant l'automatisation complète des revues de littérature clinique. La complexité des exigences réglementaires (MEDDEV 2.7/1, MDCG) et le besoin de traçabilité complète nécessitaient des solutions d'IA avancées.

Équipe

1 Responsable scientifique & Data Scientist / 1 startup Deeptech (WEEKI) / 1 cabinet d'experts (B CONSULTANT)

Environnement

SaaS Python avec Dash (Plotly), Docker, Heroku/Cloud

Objectifs clés

1Extraction et classification automatisées depuis PubMed, Google Scholar, ScienceDirect, Embase

2Classification hybride (humain + ML) selon les critères PICO/PICOS, PRISMA

3-80 % de réduction du temps de revue (de plusieurs semaines à quelques heures)

4+95 % de précision d'extraction (F1-score : 0,94) avec 100 % de conformité réglementaire (MEDDEV 2.7/1)

5Interface SaaS Python/Dash pour la visualisation, le monitoring et l'export multi-format

Technologies et infrastructure

PythonBeautiful SoupSeleniumScrapyscikit-learnPandasNumPyTensorFlowSpaCyNLTKBERTFlairDashPlotlyReactJSDockerHeroku

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