MedPulse · Product brief

Transformer PubMed en feed scientifique personnalisé pour médecins

Landscape, opportunité produit, ce qui manque aux outils existants, et comment MedPulse peut apporter une veille médicale précise, expliquée et utile au quotidien.

Source-first Vrais articles scientifiques Scores expliqués Feedback loop utilisateur Formation continue
Positionnement

Produit en une phrase

MedPulse est un feed scientifique personnalisé pour médecins : il surveille PubMed, PMC et d’autres sources scientifiques fiables, filtre les articles selon la spécialité et les préférences du praticien, résume les études de façon structurée, estime leur niveau de preuve, explique leur pertinence, puis apprend des retours utilisateur pour améliorer le ranking.

La question centrale :
“Quels articles scientifiques récents méritent mon attention, pourquoi, et à quel point sont-ils solides pour ma pratique ?”
Visual map

Carte du paysage concurrentiel

Le marché se répartit entre recherche brute, Q&A IA, curation humaine et feed personnalisé. L’opportunité MedPulse est en haut à droite : feed proactif, personnalisé, avec scoring critique expliqué.

Proactif / feed
Recherche ponctuelle
Brut / non interprété
Interprété / scoré
PubMed
Read by QxMD
EvidenceAlerts
Consensus / Elicit
OpenEvidence
MedPulse target
Plus à droite = plus d’interprétation Plus haut = plus proactif/feed
Landscape

Ce qui existe déjà

Le marché n’est pas vide. Il existe déjà des bases officielles, des outils de veille, des services de curation humaine et des assistants IA. Mais chacun couvre seulement une partie du workflow.

Catégorie Exemples Ce qu’ils font bien Limites principales
Base officielle PubMed / MEDLINE Recherche biomédicale officielle, millions de citations, MeSH, publication types, liens vers full text. Recherche manuelle, peu de personnalisation, pas de résumé intelligent, pas d’analyse critique profonde.
Feed médical Read by QxMD Journal médical personnalisé, suivi de littérature, interface mobile, recherche PubMed, accès institutionnel. Moins orienté scoring critique, niveau de preuve expliqué, feedback précis, traduction et analyse IA profonde.
Curation evidence-based EvidenceAlerts / McMaster PLUS Articles présélectionnés, pré-évalués pour qualité, notés par médecins pour pertinence clinique. Processus coûteux, moins scalable, moins orienté feed IA personnalisé article par article.
Recherche IA académique Consensus, Elicit, SciSpace Questions en langage naturel, extraction, résumé, comparaison d’études. Plus orienté recherche ponctuelle que veille quotidienne personnalisée pour praticiens.
Q&A clinique IA OpenEvidence Réponses médicales sourcées, approche evidence-based, usage clinique conversationnel. Plus réactif que proactif : moins centré sur un feed hebdo personnalisé de nouveaux articles.
Gap

Ce qui manque encore

1. Le tri vraiment personnel

Pas seulement “gynécologie” ou “cardiologie”, mais un profil précis : sous-spécialité, pathologies, traitements, patientèle, préférences d’études et tolérance au niveau de preuve.

2. Les scores expliqués

Les outils résument souvent. Ils expliquent moins bien pourquoi un article est pertinent, solide, nouveau ou potentiellement practice-changing.

3. Le feedback utile

Un like générique est trop faible. Il faut des retours précis : “hors sujet”, “preuve trop faible”, “déjà connu”, “important pour ma pratique”.

4. Le bon format

Le médecin ne veut pas seulement une recherche PubMed. Il veut un feed propre, lisible, priorisé, avec détails accessibles quand un article mérite une vraie lecture.

5. La confiance

Chaque affirmation doit être sourcée. Le système doit distinguer fait, interprétation, estimation automatique et incertitude.

6. La continuité

La veille doit apprendre au fil du temps. Le feed doit devenir meilleur après chaque interaction, pas rester une alerte PubMed statique.

Notre apport

Ce que MedPulse veut apporter

Un feed scientifique, pas un réseau social généraliste

Le contenu primaire reste toujours un article scientifique réel : PubMed, DOI, journal, date, abstract, éventuellement full text PMC. Les discussions, votes et recommandations sont secondaires et servent à améliorer la pertinence.

  • Pas de contenu viral libre.
  • Pas de conseils patient-spécifiques.
  • Pas de “creator economy” médicale.
  • Tout est rattaché à une source scientifique.

Un moteur de ranking médical personnalisé

Le cœur produit n’est pas le résumé IA. Le cœur produit est le classement : sélectionner les quelques articles qui méritent vraiment l’attention d’un praticien donné.

  • Profil utilisateur clinique.
  • Filtrage PubMed / MeSH / types d’étude.
  • Scoring evidence + relevance + novelty.
  • Feedback loop précis.
Entonnoir

Le principe produit : indexer large, analyser narrow

MedPulse ne doit pas envoyer tous les articles au LLM. Le système doit d’abord réduire massivement le bruit, puis réserver l’analyse coûteuse aux articles qui ont une chance réelle d’être utiles.

10k
nouveaux records

Ingestion PubMed / PMC : titre, abstract, MeSH, type d’étude, journal, date.

Large, cheap, automatique
1k
articles candidats

Filtres spécialité, mots-clés, MeSH, date, publication type, langue.

Règles + recherche sémantique
100
articles scorés

Ranking par profil utilisateur, evidence strength, nouveauté, signal journal.

Scoring explicable
5–10
articles livrés

Résumé structuré, traduction, scores expliqués, feedback précis.

Valeur utilisateur
Système

Vue système : data, moteur, expérience utilisateur

Le produit est un moteur de ranking alimenté par des sources scientifiques et corrigé par les retours utilisateur. Les autres médecins peuvent aider, mais restent un signal annexe.

PubMed / MEDLINE Metadata, abstracts, MeSH, publication types
PMC / OA full text Analyse plus profonde quand disponible
Europe PMC / Crossref Enrichissement DOI, OA, citations, liens

MedPulse Ranking Engine

Filtrage · scoring · résumé structuré · traduction · explication · apprentissage

Profil clinique
fort
Feedback user
fort
Signal communauté
annexe
Feed personnalisé Articles priorisés par médecin
Article detail Résumé long, limites, scores, sources
Digest email Top articles hebdo + feedback rapide
Scores

Les scores par article

Les scores doivent être visibles, précis et expliqués. Ils ne doivent jamais être des boîtes noires.

PubMed Randomized Controlled Trial PMA Publié cette semaine

Exemple de card article MedPulse

Résumé structuré, scores expliqués, puis retours utilisateur précis.

Pertinence pour vous
88%

Correspond à PMA + endométriose, population proche de votre pratique, outcome clinique pertinent.

Niveau de preuve
74%

RCT multicentrique, échantillon correct, mais suivi court et endpoint secondaire à interpréter prudemment.

Impact pratique
61%

Potentiellement utile, mais insuffisant seul pour modifier un protocole sans guidelines ou réplication.

Nouveauté
82%

Article récent sur une question déjà connue, avec design plus solide que plusieurs études précédentes.

Confiance analyse
69%

Abstract exploitable ; analyse méthodologique complète limitée sans accès au full text.

Pertinent Pas pertinent Preuve trop faible Déjà connu Mauvaise spécialité À lire plus tard Important pour ma pratique
Comment

Comment on veut l’apporter

1

Indexer

Récupérer les metadata PubMed : titre, abstract, PMID, DOI, journal, date, MeSH, publication type, liens PMC.

2

Filtrer

Réduire le bruit avec règles simples : spécialité, pathologie, mots-clés, MeSH, type d’étude, date, langue, journal.

3

Scorer

Calculer pertinence, evidence strength, nouveauté, impact pratique et confiance d’analyse.

4

Résumer

Produire un résumé structuré : question, population, méthode, résultats, limites, conclusion prudente.

5

Apprendre

Utiliser les feedbacks précis pour améliorer le feed de chaque utilisateur et enrichir le ranking global.

Feedback loop

Les boutons ne sont pas de l’UX décorative : ce sont des labels d’apprentissage

Chaque action utilisateur doit produire un signal exploitable pour améliorer le ranking. C’est ici que MedPulse devient meilleur qu’une simple alerte PubMed sauvegardée.

Signaux positifs

Important pratique
très fort
Save
fort
Lecture détail
moyen

Signaux négatifs

Mauvaise spécialité
corrige
Pas pertinent
baisse
Déjà connu
nouveauté

Signaux qualité

Preuve trop faible
seuil
À lire plus tard
intérêt
Partager
viral utile
Roadmap

MVP en 4 paliers

Feed vertical

PMA / endométriose, 5–10 articles/semaine, résumé structuré, liens sources.

Scores expliqués

Relevance, evidence, novelty, practice impact, confidence avec raisons visibles.

Feedback précis

Boutons qualitatifs, apprentissage du profil, ranking personnalisé qui s’améliore.

Curation assistée

Experts ou médecins référents valident les meilleurs articles et calibrent les scores.

MVP

MVP recommandé

Version initiale

  • Une spécialité verticale, idéalement PMA / endométriose / gynécologie.
  • Profil utilisateur précis.
  • Feed hebdomadaire de 5 à 10 articles.
  • Résumé structuré en français.
  • Scores expliqués par article.
  • Boutons feedback précis.
  • Liens PubMed / DOI / full text si disponible.

À ne pas faire au début

  • Multi-spécialité complète.
  • Réseau social généraliste.
  • Vidéo courte ou contenu viral.
  • Diagnostic ou recommandation patient-spécifique.
  • Promesse de “GRADE officiel” automatique.
  • Analyse full text obligatoire pour tous les articles.
Différenciation

Pourquoi ce produit peut être différent

Dimension PubMed Outils IA scientifiques MedPulse
Découverte Recherche manuelle Question/réponse Feed proactif personnalisé
Personnalisation Requêtes sauvegardées Faible à moyenne Profil clinique + feedback loop
Confiance Source officielle Variable Sources + scores expliqués + incertitude affichée
Utilité quotidienne Puissant mais brut Bon pour recherche ponctuelle Priorisation hebdo orientée pratique
Apprentissage utilisateur Non Limité Actions précises : pertinent, faible preuve, déjà connu, etc.
Risque

Garde-fous indispensables

Pas de décision médicale

Positionnement : veille scientifique, formation continue, lecture critique assistée. Pas diagnostic, pas prescription, pas patient-specific decision support.

Traçabilité

Chaque résumé doit pointer vers l’article source. Les conclusions doivent rester prudentes et séparées des faits extraits.

Incertitude visible

Afficher quand l’analyse est limitée : abstract seulement, full text absent, échantillon faible, endpoint secondaire, hétérogénéité.

Sources rapides

Sources utilisées pour cadrer le landscape