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CALMEDICA

DiabeQuest : Personnaliser le suivi des diabétiques par l’Intelligence Artificielle

Description succincte et objectif de la solution

Memoquest est une solution de télésurveillance basée sur une plateforme d’IA multi-connectée (logiciels médicaux, objets connectés, Progressive
Web App...) incluant un robot conversationnel capable de dialoguer par sms, ce qui permet de la rendre accessible à tous. Elle permet donc de personnaliser le suivi et/ou de collecter des données en vie réelle. Les patients sont soit directement enrôlés dans la plateforme par leur médecin/professionnel de santé, soit sur suggestion d’un professionnel de santé, le patient envoie un message par sms et sera automatiquement enrôlé dans Memoquest pour son suivi.

Impact sur la qualité de vie des patients

Grâce à l’envoi de sms, suivant un algorithme prédéterminé actionné en fonction des données recueillies (objets connectés ou réponses sms) le patient ne se sent pas isolé entre 2 consultations. La possibilité de générer des alertes en fonction de critères permet à l’équipe soignante de personnaliser le suivi et d’adapter rapidement la thérapeutique.

Etat du développement – historique et avancement

Calmedica a été fondée en 2013 par Alexis Hernot et Corinne Segalen, Memoquest est une solution industrielle : 1Million de patients suivis par mois en péri-hospitalier ou en suivi de pathologies chroniques. La solution est flexible & adaptable à toutes pathologies.
Clients : Assurance-Maladie, APHP, CHU et établissements de santé publics et privés

Prochaines étapes du développement – Timing

Poursuivre les développements sur les canaux de communication avec les patients pour un gain de temps médical et/ou paramedical - Timing 12
mois :
-Click to call : le professionnel de santé peut directement contacter le patient en cliquant sur un bouton dans la plateforme,
-Vidéo : possibilité pour le pro de santé de contacter le patient en visio,
-Intégration de résultats de laboratoire directement dans la plateforme : un lien par sms est envoyé au patient pour prendre en photo ces résultats biologiques qui sont remontés structurés dans la plateforme,
-Analyse par Intelligence Artificielle (machine learning) des réponses inattendues : augmenter encore la compréhension des réponses patients en dehors de réponses attendues afin de ne déclencher que de alertes nécessitant un suivi.