09 | 01 | 2022

Révolutionner les soins de santé : comment l'intelligence artificielle fait la différence et aide le secteur

L'intelligence artificielle à la rescousse : lutter contre la surcharge de données dans les soins de santé et donner un sens aux données de santé

"L'IA dans les soins de santé : un aperçu holistique des données médicales pour améliorer la santé des patients"

Introduction

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne le secteur de la santé en s'attaquant à la quantité écrasante de données et en leur donnant un sens. Avec les progrès rapides de la technologie, les prestataires de soins de santé sont désormais en mesure de collecter et de stocker de grandes quantités de données sur les patients, mais le défi consiste à donner un sens à tout cela. Des dossiers de santé électroniques à l'imagerie médicale, le volume considérable de données peut rendre difficile pour les médecins et le personnel médical d'identifier les tendances, d'établir des diagnostics précis et de fournir des soins optimaux. Cependant, l'IA apporte une solution à ce problème en fournissant un aperçu holistique des données médicales et en identifiant des modèles qui seraient autrement passés inaperçus. En conséquence, les prestataires de soins de santé sont mieux équipés pour suivre la santé des patients et prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleurs résultats pour les patients. Cette introduction explorera comment l'IA est utilisée dans les soins de santé pour lutter contre la surcharge de données et donner un sens aux données de santé.

Histoire principale

L'IA dans les soins de santé fournit une vue d'ensemble globale des données médicales, ce qui permet aux prestataires de soins de santé de suivre la santé des patients par incréments minuscules. Avec la capacité d'analyser de grandes quantités de données en temps réel, l'IA peut identifier des modèles et des tendances qui seraient autrement passés inaperçus. Cela permet aux prestataires de soins de santé de prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleurs résultats pour les patients.

L'un des principaux avantages de l'utilisation de l'IA dans les soins de santé est qu'elle peut suivre la santé des patients au fil du temps, même par incréments minuscules. En analysant des données telles que les dossiers de santé électroniques, les résultats de laboratoire et l'imagerie médicale, l'IA peut détecter des changements dans la santé d'un patient qui peuvent ne pas être apparents à l'œil humain. Ceci est particulièrement important pour les conditions qui évoluent lentement, telles que les maladies chroniques. En suivant la santé des patients au fil du temps, l'IA peut aider les prestataires de soins de santé à détecter les signes avant-coureurs d'un déclin de la santé et à prendre des mesures pour éviter qu'elle ne s'aggrave.

De plus, l'IA peut également être utilisée pour prédire les résultats des patients. En analysant les données historiques, l'IA peut identifier des modèles qui indiquent un résultat particulier, comme une récupération réussie ou une rechute. Cela permet aux fournisseurs de soins de santé d'anticiper les problèmes potentiels et de prendre des mesures pour les prévenir. De plus, l'IA peut également aider les prestataires de soins de santé à identifier les patients qui présentent un risque plus élevé de certains problèmes de santé, tels que les maladies cardiaques ou le diabète, et à prendre des mesures préventives pour réduire leur risque.

Dans l'ensemble, l'IA dans les soins de santé fournit un aperçu holistique des données médicales et permet aux prestataires de soins de santé de suivre la santé des patients par incréments minuscules. En identifiant des modèles et des tendances qui seraient autrement passés inaperçus, l'IA aide les prestataires de soins de santé à prendre des décisions éclairées qui conduisent à de meilleurs résultats pour les patients. En utilisant l'IA, les prestataires de soins de santé peuvent fournir des soins plus efficaces et améliorer les résultats des patients à long terme.

Solutions de sécurité et de mise en réseau pour le secteur de la santé | Systèmes v500

L'IA et le ML ont le potentiel de fournir une aide à la décision clinique (CDS) basée sur les données au personnel médical.

L'IA dans les soins de santé est un terme prédominant utilisé pour décrire l'utilisation d'algorithmes et de logiciels d'apprentissage automatique, ou intelligence artificielle, pour simuler la perception humaine dans l'analyse, la présentation et la compréhension de données médicales et de soins de santé complexes.


Quelques faits et statistiques intéressants sur l'intelligence artificielle et les soins de santé !

  • Selon un rapport d'Accenture, l'IA a le potentiel de générer 150 milliards de dollars d'économies annuelles pour l'économie de la santé d'ici 2026.
  • Une enquête de Deloitte a révélé que 72 % des organisations de santé investissent dans l'IA et l'apprentissage automatique.
  • Une étude publiée dans le Journal of the American Medical Association (JAMA) a révélé que les systèmes de diagnostic assistés par l'IA étaient capables d'identifier le cancer de la peau avec une précision similaire à celle des dermatologues humains.
  • Les recherches de Frost & Sullivan ont révélé que le marché mondial de l'IA dans les soins de santé devrait passer de 2.1 milliards de dollars en 2018 à 36.1 milliards de dollars d'ici 2025.
  • Une enquête de PwC a révélé que 64 % des consommateurs sont prêts à utiliser des assistants de santé virtuels alimentés par l'IA pour planifier des rendez-vous et gérer leurs dossiers de santé.
  • Recherche par ResearchAndMarkets.com, L'IA mondiale sur le marché de la santé devrait atteindre 22.8 milliards de dollars d'ici 2025, avec une croissance à un TCAC de 42.2 % au cours de la période de prévision 2020-2025.
  • Une enquête de l'American Medical Association (AMA) a révélé que 75 % des médecins pensent que l'IA jouera un rôle important dans l'avenir des soins de santé.
  • Selon une étude du Journal of Medical Internet Research, les chatbots alimentés par l'IA peuvent aider à améliorer l'engagement des patients et l'adhésion aux plans de traitement.
  • Une enquête des National Institutes of Health (NIH) a révélé que l'IA a le potentiel d'aider à améliorer la précision de l'imagerie diagnostique et à réduire la charge de travail des radiologues.
  • Selon un rapport du Forum économique mondial, l'IA a le potentiel d'améliorer les résultats pour les patients, d'accroître l'accès aux soins et de réduire les coûts dans le secteur de la santé.

Extraire les informations médicales rapidement et précisément

Propulsées par des modèles d'apprentissage automatique avancés, l'IA et le ML comprennent et identifient des informations médicales complexes rapidement et avec plus de précision. Par exemple, le système peut extraire « Staphylococcus aureus résistant à la méthicilline » (souvent saisi comme « MRSA »), le lier au code « J15.212 » ICD-10-CM et fournir un contexte, par exemple si un patient a été testé positif. ou négatif, pour donner un sens au terme extrait.

Protégez les informations confidentielles des patients

Une gamme d'outils pour l'IA et le ML offre plusieurs fonctionnalités pour aider le secteur de la santé à rester fermement conforme et à protéger les données des patients. Le service est qualifié HIPAA et peut identifier les informations de santé protégées (PHI) stockées dans les systèmes de dossiers médicaux tout en respectant le Règlement général sur la protection des données (RGPD). De plus, nos développeurs peuvent déployer des solutions de confidentialité des données et de sécurité robustes en extrayant puis en identifiant les identifiants pertinents des patients, comme décrit dans la méthode d'anonymisation Safe Harbor de l'HIPAA.

Réduction des frais de traitement des documents médicaux

Le service facilite l'automatisation et la réduction des coûts de traitement et de codage de textes médicaux non structurés à partir des dossiers des patients, de la facturation et de l'indexation clinique. Notre équipe de développeurs peut s'intégrer aux systèmes et applications de flux de travail existants.

Comment pouvons-nous vous aider à utiliser l'IA dans les soins de santé ?

L'utilisation quotidienne de l'intelligence artificielle dans les soins de santé implique des applications de traitement du langage naturel (NLP) qui peuvent comprendre et classer la documentation clinique. Par exemple, les systèmes de PNL peuvent analyser des notes cliniques non structurées sur les patients, donnant un aperçu incroyable de la compréhension de la qualité, de l'amélioration des méthodes et de meilleurs résultats pour les patients.

Aujourd'hui, une grande partie des données de santé sont exemptes de textes médicaux comme les notes des médecins, les rapports d'essais cliniques et les dossiers de santé des patients. Cependant, l'extraction manuelle des données est un processus qui prend du temps, et les tentatives automatisées et basées sur des règles pour extraire les données ne capturent pas toute l'histoire car elles ne tiennent pas compte du contexte. Pour cette raison, les données restent inutilisables dans les analyses à grande échelle nécessaires pour faire progresser l'industrie de la santé et des sciences de la vie, améliorer les résultats pour les patients et créer des gains d'efficacité.

Fonctionnalités:

Éléments innovants qui améliorent les ensembles de données à de nouveaux niveaux

Extraire des informations d'un texte médical non structuré avec précision et rapidité

Rapports médicaux

Aujourd'hui, une grande partie des données de santé ne contient pas de textes médicaux tels que les notes des médecins, les rapports d'essais cliniques et les dossiers médicaux des patients. Cependant, l'extraction manuelle des données prend du temps et les tentatives automatisées et basées sur des règles pour extraire les données ne capturent pas toute l'histoire car elles ne tiennent pas compte du contexte. Pour cette raison, les données restent inutilisables dans les analyses à grande échelle nécessaires pour faire progresser l'industrie de la santé et des sciences de la vie, améliorer les résultats des patients et créer des gains d'efficacité.

Suivre et mesurer

Les bons critères de sélection doivent être rapidement découverts pour recruter des patients pour des essais cliniques dans de nombreux secteurs médicaux. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique comprennent et identifient les informations médicales complexes trouvées dans des textes non structurés pour faciliter l'indexation et la recherche. Par la suite, un aperçu de l'histoire clinique du patient.

Comment intégrer et collaborer l'IA dans la santé ?

L'intelligence artificielle peut aider à gérer et à analyser les données, à prendre des décisions et à mener des conversations dans le domaine des soins de santé, c'est donc destiné. Pour alléger le fardeau des tâches fastidieuses et redonner du temps au personnel médical pour faire évoluer les rôles et les pratiques quotidiennes des cliniciens.

Améliorer considérablement le diagnostic

Pour un hôpital ou une clinique, le processus de recherche du diagnostic correct dans les notes du patient qui doit être associé au code valide de la Classification internationale des maladies (CIM) peut être long et fastidieux. De plus, il est particulièrement difficile d'extraire des diagnostics qui peuvent être représentés de différentes manières. Par exemple, « fibrillation auriculaire » est parfois écrit « FA ». L'IA et le ML peuvent identifier avec précision les abréviations, les fautes d'orthographe et les fautes de frappe dans le texte médical de notre système. Cela réduit le temps qu'un codeur médical doit passer à analyser des notes non structurées, diminue la charge de temps du personnel clinique et améliore l'efficacité.

Recherche intelligente

Avec des pétaoctets de données non structurées produites chaque jour dans les systèmes hospitaliers, notre objectif est de prendre ces informations et de les convertir en informations précieuses qui peuvent être consultées et comprises efficacement. Nous adoptons l'IA et le ML pour comprendre et fournir les fonctionnalités nécessaires pour aider nos clients en extrayant et en construisant rapidement des informations à partir de documents médicaux pour créer une vue complète et longitudinale des patients et permettre l'aide à la décision et l'analyse de la population.

Comprendre le médical

Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe), l'API renvoie des informations médicales telles que les médicaments, l'état de santé, les tests, les traitements et les procédures (TTP), l'anatomie et les informations de santé protégées (PHI). Il identifie également les relations entre les sous-types extraits associés aux médicaments et au TTP. Il existe également des informations contextuelles en tant que «traits» d'entité (négation, ou si un diagnostic est un signe ou un symptôme). Le tableau ci-dessous montre les données extraites avec les sous-types et les traits d'entité pertinents.

Interface de programmation d'applications (API) – Connecteur

Avec une API simple, nous pouvons extraire rapidement et avec précision des informations telles que les conditions médicales, les médicaments, les dosages, les tests, les traitements et les procédures, ainsi que les informations de santé protégées tout en conservant le contexte des données. Nous pouvons identifier les relations entre les informations extraites pour vous aider à créer des applications pour des cas d'utilisation tels que l'analyse de la santé de la population, la gestion des essais cliniques, la pharmacovigilance et la synthèse.

Ontologie médicale concernant

Les API de liaison d'ontologies médicales identifient les informations médicales et les relient aux codes et concepts standard des ontologies médicales. Par exemple, les conditions médicales sont liées aux codes ICD-10-CM (par exemple, "maux de tête" est lié au code "R51") avec l'API InferICD10CM. En revanche, les médicaments sont liés aux codes RxNorm ("Acétaminophine / Codéine" est lié au cui "C2341132"). De plus, les API Medical Ontology Linking détectent également les informations contextuelles comme des traits d'entité (par exemple, la négation).

Nous pouvons vous aider à déployer les dernières technologies innovantes ; Intelligence artificielle et apprentissage automatique pour comprendre, analyser et rechercher des pétaoctets de données médicales non structurées.

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Nous nous concentrons sur la sécurité.

Chaque environnement que nous construisons a la sécurité à l'esprit, pas une réflexion après coup. Nous prenons très au sérieux les données et la réputation de nos clients, et toute notre infrastructure est sécurisée au moins selon PCI DSS ou supérieur. La sécurité informatique est notre priorité et nous en tirons parti avec nos connaissances et notre expérience.

Technologies innovantes

Nous investissons dans les technologies les plus récentes et les plus innovantes comme l'IA et le ML, car elles ajoutent le plus de valeur à nos clients. Nous obtenons une énorme satisfaction lorsque nous pouvons aider les entreprises à utiliser les technologies informatiques le plus efficacement possible dans des environnements sécurisés. L'objectif est que nos clients bénéficient dix fois de leur investissement.

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MC

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