Transformez vos modèles de soins de santé avec la collecte de données médicales de Macgence

Image du haut de la collecte de données médicales

Le secteur de la santé a considérablement bénéficié des progrès significatifs en matière de collecte de données médicales. L’intelligence artificielle (IA) peut avoir un impact considérable sur le secteur de la santé. Pour comprendre les impacts de l’IA dans le secteur de la santé, il faut savoir précisément ce qu’est l’intelligence artificielle et les différents domaines dans lesquels elle est utilisée pour améliorer les soins de santé. Voici un aperçu détaillé de la collecte de données, de la manière dont l'IA peut contribuer à collecte de données plus accessible, comment il améliore l'expérience du patient, et bien plus encore.

Qu’est-ce que la collecte de données médicales dans le domaine de la santé ?  

La collecte de données médicales dans le domaine des soins de santé est le processus de collecte, d'analyse et d'utilisation d'informations collectées à partir de diverses sources de données. La collecte de données peut servir à plusieurs fins et aider un fournisseur à atteindre plusieurs objectifs. Par exemple, les données démographiques des patients peuvent être utiles pour commercialiser des services, élaborer des plans de soins plus efficaces ou améliorer la perception des soins par les patients.  

De manière générale, la collecte de données médicales dans le domaine des soins de santé se divise en deux catégories : les données quantitatives et les données qualitatives. Les données quantitatives sont souvent numériques, tandis que les données qualitatives sont plus conceptuelles, avec des mots et des descriptions plutôt que des chiffres.

L’IA pourrait contribuer à rendre les opérations de soins de santé plus efficaces

L’IA pourrait contribuer à rendre les opérations de soins de santé plus efficaces

Les établissements de santé utilisent l’IA pour améliorer l’efficacité de tous les processus, des tâches de back-office aux soins aux patients. Voici quelques exemples de la manière dont l’IA pourrait être utilisée au profit du personnel et des patients pour une meilleure collecte de données médicales :

  • Aides-soignantes virtuelles

Une étude a révélé que 64 % des patients sont à l’aise avec l’utilisation de l’IA pour accéder XNUMX heures sur XNUMX aux réponses fournies par les infirmières. Les infirmières assistantes virtuelles IA (chatbots, applications ou autres interfaces alimentés par l'IA) peuvent aider à répondre aux questions sur les médicaments, transmettre des rapports aux médecins ou aux chirurgiens et aider les patients à planifier une visite avec un médecin pour improviser une collecte de données médicales. Ces tâches de routine peuvent contribuer à alléger le travail du personnel clinique, qui peut consacrer plus de temps directement aux soins des patients, là où le jugement humain et l'interaction sont les plus importants.

  • Réduction des erreurs de dosage

L’IA dans la collecte de données médicales pourrait aider à identifier les erreurs dans la manière dont un patient s’auto-administre ses médicaments. Un exemple vient d'une étude publiée dans Nature Medicine, qui a révélé que jusqu'à 70 % des patients ne prennent pas d'insuline comme prescrit. Un outil alimenté par l'IA et placé en arrière-plan du patient (un peu comme un routeur Wi-Fi) pourrait être utilisé pour signaler les erreurs dans la façon dont le patient administre un stylo ou un inhalateur à insuline.

  • Chirurgies moins invasives

Les robots basés sur l'IA pourraient travailler autour des organes et tissus sensibles pour aider à réduire la perte de sang, le risque d'infection et la douleur postopératoire.

  • Prévention de la fraude

La fraude dans la collecte de données médicales est énorme, s'élevant à 380 milliards de dollars par an, et augmente le coût des primes médicales et des dépenses personnelles des consommateurs. La mise en œuvre de l'IA peut aider à reconnaître des tendances inhabituelles ou suspectes dans les réclamations d'assurance, telles que la facturation de services coûteux ou de procédures non effectuées, le dégroupage (facturation des étapes individuelles d'une méthode comme s'il s'agissait de procédures distinctes) et la réalisation de tests inutiles pour profiter de paiements d'assurance.

Comment la collecte de données médicales améliorera-t-elle l’expérience des patients ?

Collecte de données médicales Les méthodes et les technologies du Big Data ont modifié et influencé le secteur de la santé de plusieurs manières. La collecte de données peut directement aider à lutter efficacement contre les maladies existentielles et à prévoir les pandémies. Cela peut également résoudre des problèmes organisationnels locaux, tels que la réduction des charges de travail et des bénéfices des agences de santé. La collecte de données joue donc un rôle essentiel dans l’amélioration de l’expérience des patients.

Pour être concis, voici quelques-unes des façons dont la collecte de données médicales peut contribuer directement à améliorer l’expérience des patients :

  • Créer une vision globale des patients
  • Personnalisation des soins
  • Faire progresser les méthodes de traitement
  • Améliorer la communication entre les patients et les médecins
  • Améliorer les résultats en matière de santé

Principaux avantages des données et de l'IA dans le domaine de la santé

Principaux avantages des données et de l'IA dans le domaine de la santé

La puissante combinaison de données et d’IA transforme le paysage des soins de santé, offrant des avantages tangibles dans divers aspects de la pratique médicale. 

Examinons plus en détail les cinq principaux avantages qui illustrent le potentiel de transformation de l'IA dans le domaine de la santé :

1. Diagnostic plus précis et détection précoce des maladies

Les algorithmes d'IA basés sur les données sont formés sur de vastes dossiers médicaux, images et autres informations de santé ensembles de données. Cela leur permet d’identifier des modèles et des anomalies subtils qui pourraient passer inaperçus à l’œil humain, conduisant ainsi à des diagnostics plus précoces et plus précis.

Par exemple :

  • Les algorithmes d’IA peuvent examiner les photos radiographiques et détecter les premiers signes de cancer du poumon ou d’autres maladies avant l’apparition des signes et symptômes. Cela permet une intervention et un traitement salvateur.
  • L'analyse des données génomiques permet à l'IA de percevoir des marqueurs génétiques liés à des maladies précises, permettant ainsi aux prestataires de soins d'évaluer le danger individuel et de provoquer des mesures préventives.

2. Plans de traitement personnalisés pour des résultats optimaux

La quantité de données dont dispose l’IA va au-delà du simple diagnostic. Il comprend également des informations sur les réponses individuelles des patients aux traitements, leurs profils génétiques et les facteurs liés à leur mode de vie. Ces méthodes complètes de collecte de données médicales permettent à l'IA de créer des plans de traitement personnalisés adaptés aux besoins et aux circonstances de chaque patient.

Par exemple :

  • En analysant le profil génétique d'un patient et ses réponses historiques au traitement, l'IA peut identifier le médicament le plus efficace pour son état spécifique, minimisant ainsi le risque d'effets secondaires et optimisant les résultats thérapeutiques.
  • Les chatbots basés sur l'IA peuvent fournir un soutien et des conseils personnalisés aux patients, garantissant qu'ils respectent leurs plans de traitement et prennent des décisions éclairées concernant leur santé.

3. Accélération des essais cliniques et de la découverte de médicaments :

Les essais cliniques traditionnels sont souvent longs et coûteux, ce qui entrave le développement et la disponibilité de nouveaux médicaments et traitements. 

L’IA basée sur les données peut rationaliser considérablement ce processus en :

  • Identifier les médicaments candidats prometteurs pour des tests plus approfondis en fonction de leur efficacité prévue et de leur profil de sécurité.
  • Analyser les données des essais cliniques antérieurs pour identifier les risques potentiels et optimiser les conceptions d'essais futurs.
  • La virtualisation d'aspects des essais cliniques, tels que la surveillance des patients et la collecte de données, réduit les coûts et accélère le processus global.

4. Autonomiser les patients et promouvoir l’autogestion :

Les outils basés sur l’IA sont de plus en plus utilisés pour responsabiliser les patients et promouvoir l’autogestion de leur santé. Ces outils comprennent :

  • Applications mobiles : les applications personnalisées peuvent permettre aux patients d'accéder à leurs dossiers médicaux, à des rappels de médicaments et à des ressources pédagogiques sur leur état de santé.
  • Chatbots : les chatbots basés sur l'IA peuvent répondre aux questions des patients, offrir un soutien émotionnel et guider leur état de santé.
  • Appareils portables : en s'intégrant aux appareils portables, l'IA peut suivre les signes vitaux, les niveaux d'activité et d'autres données de santé des patients, fournissant ainsi des informations précieuses sur leur bien-être général.

Ces outils permettent aux patients de jouer un rôle plus actif dans leurs soins de santé, conduisant à une meilleure adhésion aux plans de traitement et à de meilleurs résultats en matière de santé.

Macgence et leur rôle dans les données et l'IA 

Macgence se situe à l'intersection des données et de l'IA dans le domaine des soins de santé, garantissant que la collecte de données médicales avec l'IA obtient les données dont elle a besoin. 

1. Collecte de données de haute qualité :

Macgence collecte et anonymise méticuleusement la collecte de données médicales, garantissant à la fois la quantité et la qualité. Ils adhèrent à des normes éthiques et réglementaires strictes, protégeant la vie privée des patients tout en créant des ensembles de données précieux pour la recherche sur l'IA. Ceci comprend:

  • Dossiers des patients : Macgence rassemble des informations complètes sur les patients à partir de diverses sources, notamment des dossiers de santé électroniques et des données d'essais cliniques.
  • Images médicales : ils collectent et conservent une vaste collection d’images médicales, telles que des radiographies et des IRM, qui sont cruciales pour entraîner les algorithmes d’IA à les analyser et à les interpréter.
  • Preuves du monde réel : Macgence va au-delà des sources de données traditionnelles en capturant des informations du monde réel, comme les expériences et les commentaires des patients, fournissant ainsi une image plus globale des soins de santé.

2. Une diversité de données inégalée:

Macgence offre une gamme inégalée d'ensembles de données dans l'industrie. Ceci comprend:

  • Types de données : Macgence propose des méthodes de collecte de données médicales uniques et précieuses au-delà des ensembles de données standard. Cela permet aux clients d’explorer de manière plus complète et de développer des solutions d’IA plus précises et plus efficaces.

3. Accès et utilisation transparents des clients

Macgence facilite un accès transparent à leurs données pour les clients, rationalisant ainsi le processus de recherche et de développement en IA. Ils offrent:

  • Des protocoles de partage de données efficaces fournissent des processus précis et efficaces permettant aux clients d'accéder et d'utiliser les données dont ils ont besoin.
  • Support dédié : Macgence offre un support expert à ses clients, garantissant qu'ils tirent le meilleur parti de leurs données et atteignent leurs objectifs de recherche.

Pour aller plus loin

En résumé, l’intelligence artificielle (IA) remodèle l’avenir de la médecine, et ce sont les techniques de collecte de données médicales qui rendent cela possible. L'IA vise à améliorer les soins de santé pour la population générale en exploitant les données en temps réel pour optimiser tout, des itinéraires d'ambulance aux temps d'attente. Le développement de chatbots pour aider les patients, suivre leurs progrès et envoyer des notifications adaptées à leur santé progresse considérablement grâce à l’IA conversationnelle. Certaines de ces initiatives peuvent effectuer des visites complètes au domicile des patients et, en évaluant les symptômes et en examinant les informations fournies, elles peuvent orienter le patient vers un traitement ou des rendez-vous spécialisés.

FAQs

Q- Comment les données fonctionnent-elles avec l’IA ?

Réponse : – Les données constituent l’entrée des algorithmes d’IA et servent de base à l’apprentissage et à la prise de décision. L'IA traite et analyse les données pour identifier des modèles, des corrélations et des tendances, produisant finalement des informations ou des actions précieuses basées sur les modèles appris.

Q- L’IA peut-elle fonctionner sans données ?

Réponse : – L’IA ne peut fonctionner efficacement qu’avec des données. Les données sont l’élément central qui permet à l’IA d’apprendre, de s’adapter et d’effectuer des tâches. L’absence de données entrave la formation et l’amélioration des modèles d’IA, limitant ainsi leur capacité à prendre des décisions éclairées.

Q- Quel est le rôle des données dans l’IA et le ML ?

Réponse : – Le rôle des données dans l’IA et l’apprentissage automatique (ML) est fondamental. Les données sont utilisées pour entraîner des modèles en ML, permettant aux systèmes d'IA de reconnaître des modèles et de faire des prédictions. Des ensembles de données diversifiés et de haute qualité sont essentiels au développement de modèles d’IA et de ML précis et robustes qui répondent efficacement aux défis du monde réel.

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