Healthcare & Pharma
Protégez vos assistants médicaux IA tout en respectant les exigences strictes de confidentialité des données de santé.
Enjeux Spécifiques Santé
Fuite de données PHI/PII
Dossiers médicaux, diagnostics, prescriptions, données génétiques envoyés à des LLMs externes (OpenAI, Google).
Hallucinations médicales
Un diagnostic ou dosage erroné généré par IA engage la responsabilité médicale et peut mettre des vies en danger.
Injection dans triage IA
Les systèmes de triage automatisé peuvent être manipulés pour prioriser ou dé-prioriser des patients.
Conformité HIPAA/GDPR
Les LLMs US (OpenAI, Google) ne sont pas HIPAA-compliant par défaut. DataShield tokenise avant envoi.
Solutions ADLIBO pour la Santé
Prompt Guard
EssentialProtection contre les injections dans vos assistants de diagnostic, systèmes de triage, chatbots patients.
- 630+ patterns incluant les attaques spécifiques santé (extraction dossiers médicaux)
- RBAC pour cloisonnement médecins / infirmiers / administratifs
- Protection NSFW pour chatbots grand public
DataShield
HIPAA | GDPRTokenisation des données de santé (SSN, numéros AVS, IDs patients, diagnostics) avant envoi au LLM.
- Détection: SSN, numéros AVS (CH), NHS (UK), CPS (FR), IDs médicaux
- Tokenisation de diagnostics CIM-10, médicaments, allergies
- Cloud Proxy pour ChatGPT médical ou SDK pour EMR/EHR custom
Hallucination Guard
CriticalVérification automatique des réponses médicales générées par IA contre vos bases de connaissances médicales (Vidal, UpToDate, protocoles internes).
- Progressive learning: 0% → 95% de confiance selon vos sources médicales
- Évite les erreurs de dosage, contre-indications, interactions médicamenteuses
- RLHF pour amélioration continue avec feedback médical
DLP Healthcare Patterns
100+ patternsDétection et redaction automatique de données médicales sensibles.
- SSN (US), NHS Number (UK), AVS (CH), NIR (FR), Krankenkassen (DE)
- IDs patients, numéros dossiers, prescriptions, résultats labo
Cadres Réglementaires
| Standard | Scope | Conformité ADLIBO |
|---|---|---|
| HIPAA (US) | Protected Health Information | DataShield PHI tokenization |
| GDPR Art. 9 | Données de santé (EU) | Hosting CH, encryption E2E |
| nLPD (CH) | Données sensibles Suisse | Infrastructure 100% CH |
| HDS (France) | Hébergement données santé | Certifiable via Infomaniak |
| eHealth (Suisse) | Dossier électronique patient | Interop standards |
| FDA 21 CFR Part 11 | E-records pharma (US) | Audit trails, signatures |
Exemple - Assistant de Diagnostic IA
Protection complète d'un assistant médical avec Prompt Guard + DataShield + Hallucination Guard.
Étape 1: Analyse du prompt médical
import { Adlibo } from '@adlibo/sdk';
const client = new Adlibo(process.env.ADLIBO_API_KEY);
// Analyse avec contexte médical
const analysis = await client.analyze({
text: patientQuery,
metadata: {
userId: "dr.smith@hospital.ch",
userRole: "PHYSICIAN",
department: "CARDIOLOGY",
dataAccess: ["PATIENT_RECORDS", "LAB_RESULTS"]
}
});
if (analysis.riskScore >= 70) {
// Bloquer les tentatives d'extraction de dossiers médicaux
return { error: "Requête suspecte - alerté sécurité" };
}Étape 2: Tokenisation des données PHI
// Tokeniser les données de santé avant envoi au LLM
const tokenized = await client.datashield.tokenize(patientQuery, {
domains: ["HEALTHCARE", "PERSONAL", "AUTHENTICATION"]
});
// Le LLM ne voit que:
// "Patient [TOKEN_SSN_1] présente [TOKEN_DIAG_1] avec allergie à [TOKEN_MED_1]"
// au lieu de:
// "Patient 123-45-6789 présente diabète type 2 avec allergie à pénicilline"Étape 3: Vérification de la réponse médicale
// Vérifier la réponse contre bases médicales (Vidal, UpToDate)
const vérification = await client.hallucination.analyze({
llmResponse: diagnosticSuggestion,
sources: [
{ type: "database", query: "SELECT * FROM drug_interactions WHERE drug='metformin'" },
{ type: "document", path: "/médical-kb/diabetes-guidelines-2026.pdf" }
]
});
if (vérification.confidence < 85) {
// Alerte médecin si réponse non fiable
await notifyPhysician({
severity: "HIGH",
message: "Réponse IA nécessite validation médicale",
divergences: vérification.divergences
});
}Cas d'Usage Médicaux
Assistants de diagnostic
Aide au diagnostic basée sur symptômes, antécédents, résultats labo.
Chatbots patients
Triage automatisé, prise de RDV, rappels médicaments.
Synthèse dossiers médicaux
Résumé automatique EMR/EHR avec protection PHI.
Recherche pharmaceutique
Assistants IA pour R&D médicale, essais cliniques.