Les organisations de soins de santé utilisent des outils axés sur l'IA dans le cadre de leurs flux de travail cliniques pour soutenir la prise de décision et l'automatisation des tâches administratives, explique Shegewi. En fait, un peu plus de la moitié (50,8%) des fournisseurs de soins de santé américains prévoient d'augmenter les dépenses génératrices de l'IA et de nécessiter des capacités d'intégration et d'analyse de données robustes pour aider leurs cas d'utilisation de nouvelle génération, selon la plate-forme de données sur les soins de santé des Providers 2024-2025.
«En offrant un traitement de données en temps réel, une intégration sécurisée et une infrastructure évolutive, les plates-formes de données modernes jettent les travaux de base pour des cas d'utilisation avancés, permettant aux organisations de former des modèles d'IA sur des ensembles de données complets et de haute qualité», explique Shegewi.
Tina Esposito, vice-présidente principale et chef des données pour Advocate Health, qui a son siège social à Charlotte, en Caroline du Nord, et s'étend sur six États, dit que le cloud permet aux organisations de moderniser leur pile de données et de démocratiser les informations afin qu'ils puissent prendre de meilleures décisions.
« Le montant que les données augmentent est énorme, et donc en pensant à la façon dont vous voulez gérer cela en tant qu'actif, vous devez regarder le cloud, car c'est là qu'il sera beaucoup plus évolutif, disponible et gérable », explique Esposito.
Pourquoi les plateformes de données modernes sont importantes pour l'IA dans les soins de santé
Les plates-formes de données modernes traitent des quantités massives de données, y compris les données des dossiers des patients, des résultats de laboratoire et des appareils portables, explique Sha Edathumparampil, chef du numérique et de l'information pour Baptist Health South Florida.
Le système de santé utilise des plates-formes de données basées sur le cloud et intègre un Lakehouse de données centralisé avec les plates-formes et modèles d'IA de Microsoft, Amazon Web Services et Google.
«L'IA et l'analyse rendent ces systèmes puissants, soutenant les médecins et les infirmières dans la prise de décisions cliniques, la prévision des risques des patients et la préparation des opérations hospitalières pendant des périodes chargées», explique Edathumparampil. «Au-delà des prédictions, ils automatisent également la planification et les documents, libérant du temps pour les soins aux patients.
L'intégration des données internes et externes est également une fonction centrale des plateformes de données modernes pour Esposito chez Advocate Health.
«Il est très rare qu'une question stratégique puisse être répondue simplement par un DSE, par exemple, ou un système de chaîne d'approvisionnement», explique Esposito. « C'est vraiment l'intégration qui permet de le rapprocher est donc nécessaire. »
Esposito dit que Advocate Health a travaillé avec l'apprentissage automatique et la modélisation prédictive et passe maintenant à une IA générative. Le système de santé utilise l'IA pour acquérir des efficacités opérationnelles, comme s'assurer qu'ils ont le bon personnel au bon moment ainsi que pour prédire la durée du séjour d'un patient, dit-elle.
Avec la vie des patients en danger, les données doivent être nettoyées dans les plateformes de données modernes avant d'être ajoutées aux bases de données de soins de santé telles que les DSE. Diverses sources de données doivent être consolidées et les duplication et les incohérences éliminées, explique Shegewi.
«Cela est essentiel pour mener la forme la plus élective de médecine de précision et de soins centrés sur le patient, où les données duplicatives ou incohérentes peuvent compromettre la sécurité et la confiance des patients», explique Shegewi.