Il ne fait aucun doute que les évolutions technologiques ont un impact significatif sur nos vies. De la navigation dans les applications au guidage vers votre domicile en toute sécurité, la technologie joue partout un rôle important.
Cependant, la technologie dans le secteur de la santé transforme la commodité, la communication avec les patients, améliore les niveaux de diagnostic et sauve des vies.
Les technologies de base constituent la base de nombreuses innovations florissantes en matière de soins de santé qui bouleversent le secteur. Pour suivre le rythme de cette transformation continue, les organisations de soins de santé devront adopter de nouvelles technologies qui amélioreront les résultats en matière de santé, les rendront rentables et fourniront des soins fondés sur la valeur.
Aperçu
Alors que les soins de santé évoluent vers un modèle de soins continus et personnalisés à tout moment et en tout lieu, il est essentiel d’analyser les principales technologies qui redéfiniront l’avenir des soins de santé en 2018.
"Nous pensons que les technologies de santé grand public – applications, appareils portables, outils d'autodiagnostic – ont le potentiel de renforcer le lien patient-médecin et d'améliorer les résultats en matière de santé."
– Dr. Glen Stream, président, médecine familiale pour la santé américaine
Les nouvelles technologies émergentes, combinées à la variété de nouveaux facteurs qui composent la transformation technologique, entraînent non seulement une réduction des coûts, mais garantissent également des soins fondés sur la valeur dans le secteur de la santé.
Le secteur de la santé a été impacté de manière significative et positive par l’automatisation, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.
Selon une étude de l'Université du Michigan, la conversion des informations des formulaires conventionnels en dossiers de santé électroniques grâce à la numérisation réduit le coût des soins ambulatoires de 3%. Les chercheurs en question ont calculé cela comme une économie de 5,14 $ par patient et par mois.
Le secteur de la santé est confronté à des changements révolutionnaires et recherche des moyens innovants pour offrir les meilleurs résultats aux patients tout en éliminant les coûts considérables des soins de santé. Quel avenir pour les soins de santé en 2018 ? Examinons six technologies prometteuses qui sont sur le point de transformer le paysage des soins de santé.
Intelligence artificielle
L’intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans la refonte des soins de santé. L’adoption de l’intelligence artificielle dans le secteur de la santé prend de l’ampleur et résout divers problèmes rencontrés par les patients, les hôpitaux et le secteur de la santé.
Il fournira une grande partie de la pierre angulaire des outils d’analyse prédictive et d’aide à la décision clinique qui aideront les prestataires à résoudre leurs problèmes bien avant qu’ils ne reconnaissent autrement la nécessité d’agir.
Aujourd’hui, chaque patient dispose de moyens numériques et préfère des soins personnalisés, plus responsables et plus abordables. L'intelligence artificielle a en effet de nombreuses implications dans divers domaines du secteur de la santé, notamment la gestion des maladies, les essais cliniques, le diagnostic et le traitement, l'engagement des patients, la surveillance des patients et la gestion du bien-être.
L'intelligence artificielle domine les traitements de santé, tels que l'élaboration de meilleurs plans de traitement, l'évaluation des données pour fournir des médicaments personnalisés et la surveillance des processus.
Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle a le potentiel de détecter les maladies chroniques grâce à l'IRM, à la tomodensitométrie, aux ultrasons et aux rayons X, réduisant ainsi le temps d'attente des patients pour un diagnostic de plusieurs semaines à quelques heures.
Selon un rapport de 2016 de CB Insights, environ 861 TP3T d'organisations de soins de santé, d'entreprises des sciences de la vie et de fournisseurs de technologies adoptent la technologie de l'IA dans le domaine de la santé. D’ici 2020, ces organisations dépenseront en moyenne 54 millions de dollars en projets d’IA.
Examinons quelques-unes des façons dont l'intelligence artificielle redéfinit le secteur de la santé :
L’IA permet de collecter et d’analyser des informations (dossiers médicaux, informations sur les patients et historiques de traitement) grâce à l’intelligence artificielle et à l’automatisation numérique. Les robots collectent, stockent, transforment et localisent les données pour fournir une prestation rapide de services de santé.
L'analyse des examens, des radiographies, des tomodensitogrammes, la saisie de données et d'autres tâches fastidieuses peuvent être effectuées plus rapidement et avec plus de précision par les robots.
Les systèmes d'intelligence artificielle sont conçus pour analyser les données, évaluer les rapports du dossier d'un patient et ainsi l'aider à choisir le plan de traitement approprié. Grâce à la puissance de l’intelligence artificielle, la détection précoce de maladies potentiellement mortelles est possible.
L'IA aide à surveiller le niveau de forme physique du patient et envoie des mises à jour de santé au prestataire concerné pour améliorer ou modifier les plans de traitement du patient.
Chaîne de blocs
La demande d’un changement radical a toujours eu des répercussions sous-jacentes dans tous les aspects de l’entreprise, et lorsqu’il s’agit de soins de santé, cela se fait avec un sentiment d’urgence inimitable. La création de dossiers virtuels de grande valeur liés à un patient est l'un des défis majeurs de l'informatique de santé.
La blockchain est un système distribué qui enregistre les transactions peer-to-peer, suit les modifications sur les réseaux et stocke et échange des données contre des crypto-monnaies. La technologie Blockchain a le potentiel de révolutionner les soins de santé en plaçant le patient au centre de l’écosystème des soins de santé et en améliorant la sécurité, la confidentialité et l’interopérabilité des données de santé. Cette technologie fournira un nouveau modèle d'échange d'informations sur la santé (HIE), rendant les dossiers médicaux électroniques plus efficaces et plus sécurisés.
Adoption de la blockchain des soins de santé – 2017, 2020 et 2025
Chaîne de blocs
Cette statistique représente la répartition projetée de l'adoption de la blockchain dans le domaine de la santé dans toutes les applications de santé dans le monde en 2017, 2020 et 2025. Il est prévu que 551 TP3T d'applications de santé auront adopté la blockchain pour leur développement commercial d'ici 2025.
« L’adoption des technologies blockchain sera motivée par les organisations qui fonderont leur croissance sur la fourniture de soins de meilleure qualité, de la même manière que le concept d’échange régional d’informations sur la santé a déclenché l’échange de données numériques sur la santé. Dans certaines juridictions, le partage de données a plutôt bien fonctionné. »
– Brian Behlendorf dans une interview avec HIInfrastructure.com
Quel sera l’impact de la blockchain sur les soins de santé ?
Sécurité et confidentialité : La vie privée et la confidentialité des patients sont les principales préoccupations en matière de soins de santé. Pour les acteurs du secteur de la santé, les mesures nécessaires doivent être prises pour prioriser et améliorer la sécurité. Bien qu’il y ait eu des initiatives, la blockchain pourrait être la solution parfaite pour les soins de santé.
Collaboration et gouvernance : la quantité de données disponibles a augmenté ces dernières années et continuera de croître. La blockchain améliorera la gouvernance des données, permettra une plus grande propriété des données, améliorera l'interopérabilité et conduira à une meilleure prise de décision basée sur les données.
Données et analyses : la technologie Blockchain est définie comme un enregistrement partagé et permanent des transactions peer-to-peer, qui fournira de nouvelles informations sur la manière dont les prestataires de soins de santé stockent et échangent des données, ce qui se traduira par une plus grande transparence et une plus grande confiance. Les données partagées au sein de la base de données virtuelle entraîneront des mises à jour continues, améliorant ainsi les analyses en temps réel.
Science des données
Le volume de données sur la santé se multiplie et devrait augmenter considérablement dans les années à venir. Avec plus de 1,2 milliard de documents cliniques produits chaque année aux États-Unis, les médecins et les scientifiques disposent d’un océan de mégadonnées pour leurs recherches fondamentales. De plus, avec l’adoption de la technologie portable, une grande quantité d’informations liées à la santé est générée et partagée. La vague de ce flux de données ouvre de nouvelles opportunités pour des soins de santé plus informés.
La science des données constitue une tendance efficace en matière de soins de santé pour optimiser la façon dont les opérations hospitalières sont gérées. Grâce à la science des données, l'industrie peut trouver des moyens bien organisés et rentables d'exploiter de grandes quantités de données de santé existantes, renforçant ainsi son potentiel pour révolutionner les soins de santé grâce à un diagnostic précis.
Avec la capacité de collecter, structurer et traiter de grandes quantités de données et d’analyser un modèle, acquérir une connaissance approfondie du corps humain est une exigence clé pour les data scientists et les experts en apprentissage automatique du monde entier.
Science des données
Malgré la grande quantité de données sur la santé dont nous disposons, les taux d’échec du diagnostic restent élevés. Selon une étude récente des Académies nationales des sciences, de l'ingénierie et de la médecine, environ 51 TP3T de patients adultes sont mal diagnostiqués chaque année aux États-Unis, soit un total de 12 millions de personnes. En outre, la recherche sur les résultats post-mortem révèle que les erreurs de diagnostic sont à l'origine de près de 10% des décès de patients.
Qu'il s'agisse de prédire un patient atteint d'une tumeur, le risque de réadmission ou des erreurs de diagnostic dans les dossiers médicaux électroniques, la science des données joue un rôle important. La science des données transformera l’avenir des soins de santé en gérant et en organisant des quantités massives de données qui permettront de prévenir les problèmes de santé et de sauver des millions de vies.
Comment la science des données va-t-elle transformer les soins de santé ?
Gestion des maladies : l’utilisation de la science des données peut accroître la précision et l’efficacité du diagnostic. Les mégadonnées contribuent également à réduire les erreurs médicamenteuses en améliorant les performances financières et administratives et en réduisant les réadmissions. En détectant les schémas pathologiques et en documentant les épidémies, les problèmes de santé publique peuvent être améliorés en appliquant la science des données aux soins de santé.
Profil du patient : un DME contient les données médicales standardisées (structurées et non structurées) qui peuvent aider à identifier les patients à risque et à fournir des soins appropriés. La science avancée des données peut être appliquée au profilage des patients pour identifier les personnes pouvant bénéficier d’une approche proactive. Cela implique également des changements de style de vie.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique est l’une des technologies critiques dans le domaine des soins de santé qui peuvent améliorer considérablement la prise de décision clinique, les fonctions administratives, le suivi des patients et la recherche pharmaceutique. En appliquant la technologie d’apprentissage automatique aux soins de santé, nous pouvons détecter l’état de santé des patients en temps réel, comprendre les types de maladies, trouver un traitement potentiel et analyser les résultats grâce à un essai clinique en cours.
Apprentissage automatique
Grâce à l'apprentissage automatique, des plates-formes mobiles de gestion des soins peuvent être déployées pour fournir à toutes les parties prenantes des plans personnalisés qui s'ajustent automatiquement en fonction des expériences.
Les soins non rémunérés constituent l’un des problèmes qui connaissent la croissance la plus rapide dans la plupart des systèmes de santé. Grâce à l’apprentissage automatique, les systèmes de santé peuvent déterminer qui a besoin de rappels, qui a besoin d’une aide financière et comment les modes de paiement évoluent au fil du temps.
Analyses prédictives
Les médecins sont intelligents, bien formés et aiment se tenir au courant des recherches avancées. Il ne leur est pas possible de mémoriser et de rassembler toutes les connaissances dont ils ont besoin pour chaque situation et ne les ont probablement pas à portée de main. Bien qu’ils aient accès aux vastes données nécessaires pour comparer les résultats des traitements pour tous les différents types de maladies qu’ils rencontrent, ils manquent encore de temps et d’expertise pour évaluer ces informations et les intégrer eux-mêmes dans leur profil médical. Mais ce type de recherche approfondie et d'analyse statistique dépasse le cadre du travail d'un médecin.
C’est pourquoi de nombreux médecins – ainsi que des compagnies d’assurance – adoptent l’analyse prédictive.
L'analyse prédictive (AP) utilise la technologie et des méthodes statistiques pour recueillir la grande quantité d'informations nécessaires pour détecter les résultats pour les patients. Ces informations peuvent absorber les données des résultats de traitements antérieurs, ainsi que les recherches médicales avancées publiées dans des revues et bases de données à comité de lecture.
Non seulement la SEP peut aider à résoudre des problèmes difficiles et à faire des prédictions, mais elle peut également montrer des corrélations surprenantes dans des données que notre cerveau humain ne parvient pas à soupçonner.
En médecine, les prévisions peuvent aller des réactions médicamenteuses aux taux de réadmission à l’hôpital. Des exemples en sont le diagnostic de maladies infectieuses par des méthodes de suture, l'estimation de la probabilité d'une maladie, l'assistance d'un médecin dans le processus d'examen et même la détection du bien-être futur.
Comment l’AP améliore-t-elle les soins de santé ?
Nous savons tous qu’une intervention précoce est la clé pour prévenir les maladies graves. Grâce à l'analyse prédictive, les médecins peuvent analyser l'état d'un patient plus tôt et effectuer un appel beaucoup plus éclairé. L’analyse pronostique évalue la probabilité que le patient puisse être renvoyé chez lui en toute sécurité ou placé en observation.
Les sociétés pharmaceutiques utilisent l’analyse prédictive pour détecter les effets des anciens médicaments par rapport aux nouveaux médicaments pour une maladie afin de faciliter le processus de prise de décision. Faites des recherches factuelles sur le cancer, Ebola, le VIH et d’autres virus.
L'analyse prédictive dans le domaine des soins de santé revêt une importance capitale pour identifier le risque qu'un patient présente de contracter une maladie en analysant les antécédents de traitement, en comprenant le système immunitaire et les dossiers de médicaments de patients similaires.
Le moyen le plus efficace de prévenir la fraude et les abus est de les détecter avant le paiement des sinistres. En outre, les payeurs de soins de santé ont désormais adopté les mêmes analyses prédictives pour identifier les modèles frauduleux, puis développer des ensembles de « règles » pour « signaler » des réclamations spécifiques.
Conclusions rapides
L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique auront un impact massif sur l’écosystème de la santé, notamment dans les domaines du diagnostic, de la pathologie et de la radiologie.
La technologie blockchain deviendra un élément essentiel du système de santé, qui sera de plus en plus adopté par les prestataires de soins de santé dans les services de gestion des dossiers des patients, à mesure que les patients exigent un plus grand contrôle sur leurs données de santé.
Les techniques d’apprentissage automatique peuvent aider les entreprises de soins de santé à fonctionner de manière beaucoup plus efficace et prévisible.
L'analyse prédictive offrira une nouvelle perspective aux entreprises de soins de santé avec un traitement, une surveillance et un diagnostic plus précis, sauvant ainsi la vie de nombreuses personnes.
La science des données sera de plus en plus adoptée par les prestataires de soins de santé, car elle contribuera à une gamme de fonctions commerciales dans le secteur de la santé.
La technologie a un grand potentiel de croissance dans le secteur de la santé et 2018 verra comment les entreprises mettront en œuvre ces outils intelligents dans leurs organisations. Que vous recherchiez une solution basée sur l'IA ou que vous appliquiez l'apprentissage automatique à votre logiciel de santé actuel, vous avez besoin de la bonne équipe pour créer un parcours fluide pour vous. Si la technologie est l’un de vos défis, les experts d’OSP Labs sont prêts à vous aider !
