Les bases de données pharmaceutiques traditionnelles offrent des champs rigides et prédéfinis. Entity Enricher vous permet de définir exactement les données dont vous avez besoin -- des propriétés moléculaires et phases d'essais cliniques aux dépôts réglementaires et profils de sécurité -- et les enrichit à l'aide de plusieurs modèles d'IA pour une précision validée de manière croisée.
Les entités pharmaceutiques sont d'une complexité unique. Un même composé peut avoir des dizaines de noms de marque selon les marchés, plusieurs essais cliniques en cours à différentes phases, des statuts réglementaires évoluant selon les juridictions et un profil de sécurité qui change avec les données de surveillance post-commercialisation. Les bases de données statiques deviennent rapidement obsolètes, et la curation manuelle ne passe pas à l'échelle.
Avec Entity Enricher, vous définissez un schéma qui capture exactement les champs dont votre pipeline a besoin. Le moteur d'enrichissement multi-modèle interroge plusieurs LLM simultanément, et la couche de fusion résout les divergences -- par exemple, lorsqu'un modèle rapporte une date d'approbation FDA différente de celle d'un autre, le système d'arbitrage identifie la réponse la plus fiable avec un raisonnement complet.
Voici un exemple de schéma pour l'enrichissement de composés pharmaceutiques. Vous pouvez générer automatiquement des schémas de ce type à partir d'un exemple JSON grâce à la génération de schéma par IA, ou les construire visuellement dans l'éditeur de schéma.
{
"name": "PharmaceuticalCompound",
"properties": {
"compound_name": { "type": "string", "is_key": true },
"inn_name": { "type": "string" },
"cas_number": { "type": "string" },
"molecular_formula": { "type": "string" },
"molecular_weight": { "type": "number" },
"mechanism_of_action": { "type": "string" },
"therapeutic_area": { "type": "string" },
"regulatory_status": {
"type": "object",
"properties": {
"fda_approval": { "type": "string" },
"ema_approval": { "type": "string" },
"first_approval_date": { "type": "string" }
}
},
"clinical_trials": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"phase": { "type": "string" },
"indication": { "type": "string" },
"status": { "type": "string" },
"nct_id": { "type": "string" }
}
}
},
"safety_profile": {
"type": "object",
"properties": {
"black_box_warning": { "type": "boolean" },
"common_adverse_effects": { "type": "array" },
"contraindications": { "type": "array" }
}
}
}
}Entity Enricher divise votre schéma en domaines d'expertise et exécute des appels LLM parallèles pour chaque domaine. Cela produit des résultats plus approfondis et plus spécialisés qu'un unique prompt monolithique.
| Champ | Expertise | Description |
|---|---|---|
| compound_name | Général | Noms de marque et noms génériques selon les marchés |
| inn_name | Général | Dénomination commune internationale (désignation OMS) |
| cas_number | Chimie | Numéro de registre du Chemical Abstracts Service |
| molecular_formula | Chimie | Formule moléculaire et classe structurelle |
| mechanism_of_action | Pharmacologie | Cible du médicament et mécanisme pharmacodynamique |
| regulatory_status | Réglementaire | Statut et dates d'approbation FDA/EMA |
| clinical_trials | Clinique | Phases d'essai actives et terminées, indications, identifiants NCT |
| safety_profile | Sécurité | Mises en garde « black box », effets indésirables, contre-indications |
Collez un échantillon JSON de composé ou décrivez vos champs. L'IA génère un schéma typé avec des domaines d'expertise pour les données réglementaires, cliniques, chimiques et de sécurité.
Fournissez des noms de composés, des numéros CAS ou des données partielles. Utilisez le mode traitement par lot pour traiter des bibliothèques de médicaments entières en une seule fois.
Plusieurs LLM enrichissent chaque composé en parallèle. Une classification préalable vérifie le type d'entité avant le début de l'enrichissement.
Les conflits entre modèles sont détectés et résolus. Exportez les données enrichies en JSON ou Excel pour les intégrer à votre pipeline pharmaceutique.
Suivez la progression des essais cliniques dans votre paysage concurrentiel. Enrichissez les noms de composés avec les phases d'essais, les critères d'évaluation et les calendriers.
Surveillez les statuts d'approbation FDA et EMA, les exigences REMS et les engagements post-commercialisation dans les différentes juridictions.
Agrégez les profils d'événements indésirables, les avertissements encadrés et les contre-indications pour les flux de pharmacovigilance.
Enrichissez les composés avec les dates d'expiration des brevets, les périodes d'exclusivité et les calendriers d'entrée des génériques.
Définissez votre schéma de composés, connectez vos clés de fournisseur LLM et obtenez une intelligence pharmaceutique structurée en quelques minutes. Aucune limitation de champs prédéfinis.
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