REMI AI : app de suivi nutritionnel pour patients de clinique
En sortant de leur bilan en clinique avec une liste de recommandations médicales et de résultats d’analyses, les patients n’avaient souvent aucun moyen clair et concret de transformer ces informations en repas du quotidien, ce qui entraînait un faible suivi des recommandations et de nombreux abandons avant le bilan suivant.
En sortant de leur bilan en clinique avec une liste de recommandations médicales et de résultats d’analyses, les patients n’avaient souvent aucun moyen clair et concret de transformer ces informations en repas du quotidien, ce qui entraînait un faible suivi des recommandations et de nombreux abandons avant le bilan suivant.
Conçu pour FunMedDev, une clinique de bien-être basée en Belgique, afin d’accompagner les patients entre deux bilans médicaux et de renforcer leur engagement dans les programmes nutritionnels prescrits. Plus d'informations
- Les patients avaient du mal à traduire leurs résultats d’analyses et les recommandations du médecin en choix de repas au quotidien
- Les plans nutritionnels manquaient d’un suivi structuré, ce qui provoquait de nombreux abandons avant le bilan suivant
- La clinique disposait de peu de temps de personnel pour accompagner les patients entre les consultations
Concevoir un système d’IA qui lit de manière sécurisée les documents officiels de la clinique pour chaque patient, génère un plan adapté à son profil et offre à l’équipe de la clinique un moyen simple de confirmer l’exactitude des données avant que quoi que ce soit n’arrive au patient.
REMI lit les résultats des tests génétiques et médicaux d’un patient et les transforme en un plan hebdomadaire de repas et de compléments sur mesure : les conseils reposent sur le profil de santé réel de chaque personne, et non sur des recommandations génériques.
Plutôt que de passer directement à un régime « idéal », les plans évoluent pas à pas sur environ trois mois et s’ajustent chaque semaine selon les retours du patient, pour que les changements restent réalistes et durables.
Avant qu’un plan n’arrive au patient, l’équipe de la clinique examine et confirme la lecture du document médical faite par l’IA grâce à un écran de validation simple, ce qui laisse à la clinique la maîtrise de l’exactitude et de la qualité.
Résultats et impact
Une précision de 95 à 98 % dans la lecture et l’interprétation automatiques de documents médicaux complexes ; une version pilote fonctionnelle, testée en clinique et prête pour de vrais patients ; un moteur de plans progressifs qui fait évoluer les habitudes des patients en douceur sur un programme de plusieurs mois ; un processus d’accompagnement continu pour que la clinique puisse continuer à affiner l’outil avant un déploiement plus large
Technologies utilisées
- Lovable
- React
- Supabase
- Python/FastAPI
- Neo4j
- Brevo
Le service derrière ce projet
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