Compréhension des personnes concernées
Entretiens, expérience vécue, freins émotionnels, motivations, peurs et attentes.
Pour les équipes de recherche augmentées par l’IA
La couche humaine de la recherche en santé mentale augmentée par l’IA
L’IA peut accélérer la science. HopeStage aide les équipes de recherche à comprendre, engager et créer de la confiance avec les personnes concernées.
Construit à partir de l’expérience vécue, d’échanges avec les personnes concernées et de pédagogie en santé mentale.
Le changement
La recherche en santé mentale entre dans une nouvelle ère
Les systèmes d’IA peuvent de plus en plus soutenir l’analyse de la littérature, la génération d’hypothèses, la découverte de molécules, la conception de protocoles, la stratification des patients, l’analyse de données et l’optimisation des essais cliniques.
- Analyse de la littérature
- Génération d’hypothèses
- Découverte de molécules
- Conception de protocoles
- Stratification des patients
- Analyse de données
- Optimisation des essais cliniques
Le prochain blocage n’est pas seulement scientifique. Il est humain.
Les essais cliniques et les innovations en santé mentale ne rencontrent pas des difficultés uniquement à cause de la science. Ils échouent aussi quand les personnes ne comprennent pas l’étude, ne font pas confiance au sponsor, ont peur, se sentent dépassées ou ne voient pas comment la participation peut s’intégrer dans leur vraie vie.
L’IA peut comprendre la science.
HopeStage l’aide à comprendre les personnes concernées.
Ce que HopeStage apporte
La couche humaine autour de la recherche augmentée par l’IA
Analyse des barrières de confiance
Ce que les personnes ne comprennent pas, évitent, craignent ou ont besoin de clarifier avant d’envisager une étude.
Communication claire
Explications d’études, messages de recrutement, FAQ et contenus accessibles.
Soutien au recrutement
Un parcours plus humain entre la découverte, la compréhension, la qualification et le contact avec l’équipe de recherche.
Des données de l’étude à de meilleures décisions de recherche
- Données de l’étude
- Analyse par IA
- Explication en langage clair
- Échanges avec les personnes concernées
- Insights de confiance
- Meilleur recrutement
- Meilleures décisions de recherche
Rôles humains et IA
Là où l’IA aide et là où l’humain reste essentiel
Là où l’IA aide
- Extraire les informations de l’étude
- Structurer les données
- Analyser les retranscriptions
- Détecter les tendances
- Résumer les objections
- Générer des recommandations
Là où l’humain reste essentiel
- Confiance
- Empathie
- Expérience vécue
- Conversations sensibles
- Jugement éthique
- Réassurance émotionnelle
Cas d’usage
Quand cette approche est utile
- Avant de lancer un essai clinique
- Quand le recrutement est lent
- Quand les personnes ne comprennent pas l’étude
- Quand la confiance est faible
- Quand une équipe IA-first a besoin de retours patients réels
- Quand une équipe de recherche a besoin de messages centrés sur les personnes concernées
Exemples de livrables
Des livrables concrets pour chaque étude ou projet de recherche
Pour chaque étude ou projet de recherche, HopeStage peut aider à produire :
- Résumé de la charge pour les participants
- Carte des barrières de confiance
- Points de friction émotionnelle
- Résumé de l’étude en langage clair
- Questions importantes à traiter
- Recommandations pour les messages de recrutement
- Guide d’entretien
- Rapport d’insights patients
Construit à partir de l’expérience vécue, pas seulement de la théorie
HopeStage combine expérience vécue, pédagogie en santé mentale, échanges avec les communautés, contenus accessibles et pages de recherche clinique. Cela donne aux équipes de recherche une manière plus concrète de comprendre ce dont les personnes ont besoin avant de faire confiance, participer ou s’engager.
Des limites claires
- HopeStage ne donne pas de conseil médical.
- HopeStage ne décide pas de l’éligibilité.
- HopeStage ne pousse pas les personnes à rejoindre une étude.
- HopeStage aide les personnes à comprendre, préparer de meilleures questions et entrer en contact avec la bonne équipe de recherche ou de soin quand c’est pertinent.