Empovet
Editeur de logiciels pour vétérinaires

Empovet, à travers sa plateforme Zoodiag, propose une application web dédiée aux vétérinaires ruraux, facilitant les consultations animales et le suivi du troupeau. Conçue par des vétérinaires, elle permet une gestion optimisée des diagnostics et des traitements, même sans connexion Internet, améliorant ainsi l’efficacité sur le terrain.

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Soutenir les professionnels de santé dans leur quotidien

Empovet est une startup qui développe des logiciels à destination des vétérinaires ruraux pour les épauler au quotidien dans leur consultation et tâches administratives.

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Objectif

Solution

ia santé animale
EMPOVET

Prédire des maladies chez les bovins

A l’aide des données des contrôles laitiers, des relevés d’exploitation, et des interventions vétérinaires, Cross Data a modélisé des algorithmes sur mesure pour détecter les risques de maladies et notamment de mammites. Le travail de Cross Data sert aujourd’hui de base aux chercheurs qui peuvent alimenter la plateforme en nouveaux algorithmes.

Résultats
Mammites détectées 1 mois avant leur arrivée
0 %

ET DE MANIERE GENERALE,

Comment la Data Science peut agir pour soutenir les professionnels de santé

La data science a un potentiel énorme pour transformer les soins de santé, tant humains qu’animales, en soutenant les professionnels de la santé dans leur travail quotidien. Voici comment elle peut être mise en œuvre efficacement dans ce domaine :

  1. Diagnostic amélioré : Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser d’immenses quantités de données médicales pour aider à diagnostiquer des maladies plus précisément et plus rapidement. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur peuvent être utilisés pour interpréter des images radiologiques ou pathologiques, aidant les médecins à détecter des anomalies que l’œil humain pourrait manquer.

  2. Prévention personnalisée : En analysant les données de santé des patients sur le long terme, la data science peut identifier des modèles et des risques spécifiques à chaque individu. Cela permet aux professionnels de la santé de recommander des plans de prévention personnalisés, améliorant ainsi les résultats de santé tout en réduisant les coûts de traitement futurs.

  3. Optimisation des traitements : Les modèles prédictifs peuvent aider à déterminer les traitements les plus efficaces pour des patients spécifiques, basés sur des caractéristiques telles que la génétique, le style de vie, et les conditions préexistantes. Cette approche personnalisée augmente les chances de succès du traitement et minimise les effets secondaires.

  4. Gestion des épidémies : En cas de maladies infectieuses, la data science peut être utilisée pour modéliser la propagation des infections, prédire les zones à risque et aider à coordonner une réponse efficace, ce qui est crucial pour contrôler les épidémies à temps.

  5. Suivi en temps réel des patients : Les capteurs portables et autres dispositifs connectés permettent de surveiller les patients à distance. Les données recueillies peuvent être analysées pour détecter des signes avant-coureurs de complications, permettant une intervention rapide avant que la situation ne s’aggrave.

  6. Ressources et planification hospitalières : La data science peut aider les hôpitaux à optimiser l’utilisation des ressources telles que le personnel, les équipements, et les lits d’hôpital. En analysant les modèles de demande de soins, les hôpitaux peuvent mieux planifier leurs capacités et réduire les temps d’attente pour les patients.

  7. Amélioration des résultats cliniques : Les analyses de données peuvent être utilisées pour évaluer l’efficacité des protocoles de traitement, ajuster les pratiques basées sur les résultats et partager ces connaissances dans la communauté médicale pour améliorer les soins partout.

  8. Formation et éducation : La data science peut aussi contribuer à la formation continue des professionnels de santé en fournissant des simulations et des modèles basés sur des données réelles, permettant aux professionnels de pratiquer et d’apprendre dans un environnement virtuel contrôlé.

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