À propos de MedFlow AI

Page revue en septembre 2026

MedFlow AI est une plateforme d'intelligence artificielle d'aide à la décision biomédicale : un ensemble d'outils en ligne destinés aux médecins, biologistes, pharmaciens et chercheurs pour accélérer des tâches précises — interpréter un bilan, classer un variant génétique, vérifier une interaction médicamenteuse, rédiger un compte rendu, démarrer une revue de littérature.

Ce qu'est — et ce que n'est pas — MedFlow AI

MedFlow AI est une plateforme portée par une personne physique, Dr. Mamadou Lamine Tall. Ce n'est pas, à ce jour, une société commerciale constituée : c'est un projet d'ingénierie et de recherche appliquée, hébergé en France, qui met à disposition des outils d'aide à la décision.

Qui développe la plateforme

Parcours

• Doctorat en bio-informatique & génomique — IHU Méditerranée Infection, Aix-Marseille Université (2017–2020). Phylogénomique, taxonomie microbienne ; une vingtaine de publications sur cette période.
• Ingénieur bio-informatique / chef de projet biostatistiques — Faculté de médecine, Université Côte d'Azur, Nice (2021–2022). Pipelines NGS, modélisation prédictive.
• Research bioinformatician / data manager — Centre de recherche du CHU Sainte-Justine, Montréal (2023–2024). Préparation et annotation de données CNV, apprentissage automatique appliqué.
• Responsable informatique & enseignant — ERIDAN School, Montpellier (2023–présent).

Formation

• PhD Informatique & bio-informatique — Aix-Marseille Université (2020)
• CESU Biostatistiques & méthodologie de la recherche — Faculté de médecine Aix-Marseille (2019)
• M2 Bio-informatique & biomathématiques — Université Cheikh Anta Diop, Dakar (2017)

Publications

22 publications scientifiques indexées, 355 citations, h-index 9, i10-index 9 (source : Google Scholar, septembre 2026). Affiliation académique : Aix-Marseille Université / IHU Méditerranée Infection, Marseille. Travaux les plus cités :

• Optimization and standardization of the culturomics technique for human microbiome exploration — Scientific Reports, 2020 (125 citations).
• Adenovirus infections in African humans and wild non-human primates: great diversity and cross-species transmission — 2020 (34 citations).
• Enteroviruses from humans and great apes in the Republic of Congo: recombination within enterovirus C serotypes — 2020 (16 citations).

Pourquoi ce projet

Beaucoup de tâches cliniques et de recherche reposent sur des règles publiées (recommandations de sociétés savantes, critères de classification, formules) mais restent longues à appliquer à la main. MedFlow AI applique ces règles de façon systématique et rend un résultat structuré que le professionnel garde la responsabilité de valider. L'objectif n'est pas de remplacer une expertise, mais de faire gagner du temps sur la partie mécanique.

Comment les outils fonctionnent

Chaque outil combine, selon les cas, un raisonnement par modèle de langage (Claude, d'Anthropic) et/ou des modèles d'apprentissage dédiés, appliqués à des référentiels et bases publics (SFBC, IFCC, KDIGO, EUCAST, ACMG/AMP, ClinVar, gnomAD, PubMed…). Le détail par famille d'outils — données mobilisées, versions, limites connues — est décrit sur la page Méthodologie.

Données et confidentialité

Les données saisies dans les outils ne sont pas conservées de façon durable ; chaque analyse est traitée isolément. L'hébergement est situé en France (OVHcloud). Le détail du traitement — ce qui est envoyé, à qui, ce qui n'est pas gardé — figure sur la page Sécurité des données. Il est recommandé d'anonymiser toute donnée avant de l'envoyer.

Collaborations

MedFlow AI mène des échanges de recherche avec des partenaires externes, notamment au Sénégal (Institut Pasteur de Dakar, Hôpital Principal de Dakar). Ces partenariats sont des collaborations scientifiques, pas le siège du projet, qui est basé en France.

Contact

Pour toute question, remarque ou signalement : [email protected].
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