Science des données et apprentissage automatique
Des algorithmes du carnet à la production. Modèles prédictifs intégrés aux flux cliniques, infrastructure MLOps qui maintient les performances, et documentation que votre équipe peut entretenir.
Nous bâtissons des systèmes d'apprentissage automatique qui livrent.
La science des données et l'apprentissage automatique chez Toboggan, c'est faire passer les algorithmes du carnet au déploiement en production. Nous concevons des modèles prédictifs intégrés aux flux cliniques existants, bâtissons des pipelines ETL qui gèrent le chaos des données de santé réelles, et mettons en place une surveillance qui détecte la dérive des modèles avant qu'elle ne devienne un enjeu de sécurité des patients.
Le résultat : des systèmes ML en production que les équipes cliniques utilisent vraiment, avec l'infrastructure et la documentation dont votre équipe a besoin pour les maintenir.
Comment nous travaillons
Ce en quoi nous croyons
Le ML en santé exige d'autres cultures d'ingénierie.
La transparence avant quelques points de précision.
La maintenance des modèles, pas seulement l'entraînement.
FAQ
Oui—c'est une grande partie de notre travail. Nous avons construit des pipelines ETL qui extraient des bases DME vieilles de plusieurs décennies, traitent des messages HL7 v2, et réconcilient les dossiers patients entre des systèmes qui n'ont pas été conçus pour communiquer entre eux. Nous sommes à l'aise dans la complexité.