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La science des données dans le secteur de la santé : avantages, stratégies, applications, outils et tendances futures
Vous êtes curieux de savoir comment la science des données peut aider le secteur de la santé ? Ce blog explique tout sur science des données technologie avec 13 utiliser des cas pratiques science des données applications pour le secteur de la santé.
La science des données est un domaine multidisciplinaire qui utilise méthodes scientifiques, techniques d’exploration de données, algorithmes d’apprentissage automatique et mégadonnées pour extraire des connaissances et des idées à partir d’un large éventail de données structurées et non structurées.
L’industrie de la santé produit des quantités massives de données précieuses sur la démographie des patients, les plans de traitement, les résultats des examens médicaux, les assurances, etc. Science des données etanalyse de données volumineuses peut fournir des informations pratiques et aider au processus décisionnel pour les décisions stratégiques en matière de soins de santé. Il contribue à développer une image complète des patients, des clients et des cliniciens. La prise de décision basée sur les données ouvre de nouvelles voies pour améliorer les soins de santé.
L’article examine l’état actuel et les perspectives de la science des données dans le domaine de la santé, soulignant les avantages, décrivant les cadres et les techniques utilisées, résumant les défis actuels et discutant des solutions viables.
Commençons.
Pourquoi la science des données est-elle importante pour l’industrie de la santé ?
Selon une étude, chaque corps humain génère 2 téraoctets de données par jour. Ces informations incluent l’activité cérébrale, le stress, le sucre, la fréquence cardiaque et bien d’autres choses. Pour gérer et maintenir de telles quantités de données, nous disposons désormais de technologies plus avancées, dont l’une est la science des données. Il aide à suivre la santé des patients en utilisant des données enregistrées.
Grâce aux applications de la science des données dans le domaine de la santé, il est désormais possible de détecter les symptômes de la maladie à un stade précocee. Les médecins peuvent également surveiller l’état des patients à distance grâce au développement de divers outils et technologies révolutionnaires.
Auparavant, les médecins et l’administration hospitalière ne pouvaient pas traiter un grand nombre de patients en même temps. Et à cause d’un manque de traitement approprié, l’état du patient s’est détérioré.
Avec dapplications de la science des données dans le domaine de la santé, la situation a changé. Les applications de science des données et d’apprentissage automatique peuvent informer les médecins de l’état de santé des patients via des appareils portables. L’administration hospitalière peut dépêcher des médecins stagiaires, des assistants ou du personnel infirmier au domicile de ces patients.
Les hôpitaux peuvent également installer divers équipements et appareils de diagnostic pour ces patients. Ces données Les appareils basés sur la science peuvent collecter des données sur les patients telles que la fréquence cardiaque, la pression artérielle, la température, etc. Les mises à niveau et les notifications dans les applications mobiles fournissent aux médecins des données sur la santé des patients en temps réel. Ils peuvent ensuite diagnostiquer les conditions et aider les jeunes médecins ou infirmières à administrer des traitements spécifiques aux patients à leur domicile. C’est ainsi que la science des données peut faciliter les soins aux patients en utilisant la technologie.
Avantages de la science des données dans le secteur de la santé
Pour les soins de santé, la science des données est désormais une composante essentielle et un déterminant qui a changé l’industrie. De nombreuses installations et processus ont progressé grâce à la science des données, aux outils de savoir-faire technologique et aux techniques. Il a accéléré le traitement et le diagnostic. En conséquence, le flux de travail de la santé dele vice s’améliore. Voici les avantages de la science des données dans le domaine de la santé :
- Il aide à la bonne gestion des situations d’urgence.
- Il raccourcit le temps de traitement pour les patients.
- Il offre un traitement rapide et approprié.
- Il améliore l’efficacité du flux de travail des soins de santé.
- Il aide à réduire le risque d’échec lors du traitement de toute personne concernée.
Pourquoi les organisations devraient-elles commencer à penser à un service de données ?
L’avenir de chaque entreprise est axé sur les données. Les données sont l’une des ressources les plus précieuses pour toute organisation et le pétrole dont vous avez besoin pour gérer l’ensemble de l’entreprise. Mais pourquoi avez-vous besoin d’un service de données ? Que fera un service de données qu’un service informatique ne fait pas déjà ? Ce blog explique toutes vos questions.
5 stratégies pour faire progresser le Big Data et la science des données dans le secteur de la santé
Le secteur de la santé est l’un des secteurs les plus riches en données, avec plus de 2 000 milliards de dollars de données générées chaque année. Le secteur de la santé est également l’un des plus avancés en matière de mégadonnées et d’analyse.
Les mégadonnées et l’analyse sont désormais essentielles au succès de toute entreprise, en particulier des entreprises de soins de santé. Voici cinq stratégies que vous pouvez utiliser pour faire progresser le Big Data et la science des données dans le secteur de la santé :
1. Développer votre infrastructure d’analyse
Le principal défi pour toute organisation qui souhaite utiliser le Big Data et l’analytique est de savoir comment faire évoluer ses solutions. À mesure que la quantité de données analysées augmente, le besoin de ressources informatiques plus puissantes augmente également. Cela signifie que vous aurez besoin de plus de serveurs et d’espace de stockage que vous ne l’aviez initialement prévu afin de pouvoir suivre toutes les nouvelles données entrant dans votre système chaque jour.
2. Utiliser des analyses avancées pour prédire les résultats
L’une des choses les plus importantes que vous puissiez faire pour faire progresser le Big Data et la science des données dans le secteur de la santé consiste à utiliser des analyses avancées pour prédire les résultats. Il s’agit d’un élément clé pour déterminer le meilleur plan de traitement ou de soins pour vos patients. En combinant des enregistrements individuels avec des données historiques, vous pouvez déterminer comment les individus réagissent aux traitements et, en fin de compte, améliorer les résultats pour les patients.
3. Gérer de grands ensembles de données
Une autre stratégie importante pour faire progresser les mégadonnées et la science des données dans le secteur de la santé consiste à gérer de grands ensembles de données. De grands ensembles de données signifient que vous êtes en mesure d’analyser plus de détails sur l’état de chaque patient, ce qui vous permet de faire de meilleurs diagnostics et de fournir de meilleurs traitements. Il vous permet également de voir des schémas de progression de la maladie qui étaient auparavant invisibles.
4. Analyser les données des patients grâce à des algorithmes d’apprentissage automatique
L’une des utilisations les plus prometteuses des mégadonnées est d’améliorer la qualité des soins prodigués aux patients. Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux professionnels de la santé de développer des diagnostics précis basés sur certains modèles dans les dossiers médicaux des patients. Ces algorithmes aident également à identifier les tendances de la maladie et à prédire les résultats futurs pour la santé, permettant aux médecins de prendre de meilleures décisions de traitement. Par exemple, des chercheurs de l’Université de Stanford ont développé un algorithme qui pourrait prédire quels patients répondraient bien à un médicament expérimental en analysant leurs profils génétiques. Les chercheurs ont ensuite testé leurs prédictions sur plus de 600 patients atteints de différents types de cancer. Les résultats des tests se sont avérés extrêmement précis – seul un patient sur 1 000 qui ne répondrait pas bien au médicament a fini par le recevoir de toute façon.
5. Intégration des soins de santé aux technologies de l’information
L’intégration des soins de santé aux technologies de l’information vous aidera à analyser les données des patients afin d’améliorer la qualité des soins dispensés par les médecins, les infirmières et les autres professionnels de la santé travaillant dans les hôpitaux ou les cliniques. Ceci peut être réalisé en introduisant des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) dans les systèmes hospitaliers qui analysent les dossiers des patients et les notes cliniques pour détecter les signes de maladie ou de maladie.
Cette approche aiderait à réduire les erreurs commises par les médecins, car ils pourraient obtenir des informations précises sur l’état de leurs patients à partir de leurs dossiers au lieu de devoir se fier à des conjectures ou à leur expérience personnelle lorsqu’ils prennent des décisions concernant leurs plans de traitement. Cela permettrait également à l’hôpitals ou des cliniques pour adapter les traitements en fonction des antécédents médicaux d’un individu afin qu’ils puissent traiter toute condition médicale existante avant qu’elle ne devienne un problème grave nécessitant des soins d’urgence.
Centre de commandement et de contrôle intégré : pourquoi chaque organisation en a-t-elle besoin ?
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13 cas d’utilisation et applications de la science des données pour l’industrie de la santé
La science des données est utilisée dans divers domaines de la santé, notamment l’imagerie médicale, le développement de médicaments, la génétique, le diagnostic prédictif et bien d’autres. Nous passerons en revue chaque cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé avec des exemples.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 1 : imagerie médicale
L’imagerie médicale est l’application principale et la plus importante de la science des données dans le domaine de la santé. Des techniques d’imagerie telles que les rayons X, l’IRM et la tomodensitométrie sont disponibles. Toutes ces techniques décrivent le fonctionnement interne du corps humain.
Classiquement, les médecins examineraient manuellement ces images pour détecter les irrégularités. Cependant, il était souvent difficile de détecter les déformations microscopiques, de sorte que les médecins ne pouvaient pas fournir un diagnostic correct.
Les technologies d’apprentissage profond en science des données ont permis de détecter de telles déformations microscopiques dans les images numérisées. Il est possible de rechercher des défauts dans les images numérisées à l’aide de la segmentation d’image.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 2 : science des données génomiques
La génomique est l’étude du séquençage et de l’analyse du génome. Un génome comprend l’ADN et tous les gènes d’un organisme. Depuis l’achèvement du projet du génome humain, la recherche a progressé rapidement et s’est infiltrée dans les domaines de la science des données et du big data.
Avant l’accessibilité d’un calcul puissant, les organisations consacraient beaucoup de temps et d’argent à l’analyse des séquences de gènes.
Cependant, grâce à des outils de science des données améliorés et à une science avancée des données sur les soins de santé, il est désormais possible d’examiner et de tirer des informations des gènes humains en beaucoup moins de temps et à un coût bien inférieur.
L’objectif principal des chercheurs scientifiques est d’examiner les brins génomiques pour les irrégularités et les défauts. Ensuite, ils recherchent des liens entre la génétique et la santé d’une personne.
De manière générale, la science des données est utilisée par les chercheurs pour analyser des séquences génétiques et tenter de trouver un lien entre les variables qu’elles contiennent et la maladie.
De plus, la recherche en génomique comprend la recherche du bon médicament, ce qui permet de mieux comprendre comment un médicament réagit à un problème génétique spécifique. La bioinformatique est un domaine relativement nouveau qui intègre la science des données et la génétique.
Cas d’utilisation n° 3 de la science des données de santé : découverte de médicaments
La découverte de médicaments est un domaine hautement technique. Les sociétés pharmaceutiques s’appuient fortement sur la science des données pour résoudre des problèmes et développer des médicaments améliorés pour les patients. La découverte de médicaments s’avère être une procédure chronophage qui implique également des investissements financiers et des tests importants.
Les algorithmes d’apprentissage automatique et de science des données révolutionnent ce processus, fournissant des informations détaillées sur l’optimisation et l’augmentation des taux de réussite des prédictions.
Les sociétés pharmaceutiques utilisent des informations sur les données des patients telles que les profils de mutation et les métadonnées des patients. Ces données aident les chercheurs à développer des modèles et à déterminer les relations statistiques entre les caractéristiques.
Les entreprises peuvent alors concevoir des médicaments ciblant des mutations vitales dans les séquences génétiques. Les algorithmes d’apprentissage en profondeur peuvent également prédire l’incidence des maladies dans le corps humain.
Les systèmes de science des données peuvent également aider à simuler l’action des médicaments dans le corps humain, éliminant ainsi le besoin de longues expériences en laboratoire.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 4 : analyse prédictive de la santé
L’analyse prédictive dans le domaine de la santé est l’un des sujets les plus discutés dans le domaine de l’analyse de la santé. Un modèle prédictif utilise des données historiques pour en tirer des leçons, découvrir des modèles et faire des prédictions précises.
Il découvre des corrélations et des associations entre les symptômes, les habitudes et les maladies et fait des prédictions significatives.
L’analyse prédictive des soins de santé contribue à améliorer les soins aux patients, la gestion des maladies chroniques et l’efficacité des chaînes d’approvisionnement et de la logistique pharmaceutique.
La gestion de la santé de la population devient un sujet brûlant dans l’analyse prédictive. Il s’agit d’une méthode de prévention des maladies basée sur les données qui se concentre sur les maladies répandues dans la société.
Avec l’aide de la science des données, les hôpitaux peuvent prédire la détérioration de la santé des patients et fournir des mesures préventives et un traitement précoce, réduisant ainsi le risque de détérioration supplémentaire de la santé des patients.
L’analyse prédictive dans le domaine de la santé est également utile pour suivre l’approvisionnement logistique des hôpitaux et des services pharmaceutiques.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 5 : surveillance de la santé des patients
La science des données est essentielle dans l’IoT. (Internet des objets). Ces appareils IoT, qui sont présents en tant qu’appareils portables, suivent le rythme cardiaque, la température et d’autres paramètres médicaux des utilisateurs. La science des données dans le domaine de la santé est utilisée pour analyser les données collectées.
Les médecins peuvent utiliser des outils analytiques pour surveiller le cycle circadien, la tension artérielle et l’apport calorique d’un patient. Un médecin peut surveiller la santé d’un patient à l’aide d’appareils domestiques et de capteurs de surveillance portables. Plusieurs systèmes pour les patients atteints de maladies chroniques suivent leurs mouvements, surveillent leurs paramètres physiques et analysent les modèles dans les données.
Il utilise des analyses en temps réel pour prédire si le patient aura un problème en fonction de son état actuel. De plus, il aide les médecins à prendre les décisions nécessaires pour aider les patients en détresse.
Cas d’utilisation n° 6 de la science des données de santé : surveillance et prévention des maladies
La science des données est essentielle pour surveiller la santé des patients et notifier les mesures nécessaires à prendre pour prévenir d’éventuelles maladies. Les Data Scientists utilisent de puissants analytique prédictif de santé des outils pour identifier précocement les maladies chroniques.
Dans de nombreuses situations extrêmes, les maladies ne sont pas détectées à un stade précoce en raison de leur inéligibilité. Cela a un impact négatif non seulement sur la santé du patient, mais aussi sur les coûts économiques. Par conséquent, la science des données dans le domaine de la santé joue un rôle important dans l’optimisation des dépenses de santé.
Dans plusieurs cas, l’IA a joué un rôle important dans l’identification des maladies à un stade initial. Des chercheurs de l’Université brésilienne de Campinas ont créé une plateforme d’IA pour détecter le virus Zika à l’aide de marqueurs métaboliques. L’apprentissage automatique est utilisé par plusieurs autres sociétés, dont IQuity, pour détecter les maladies auto-immunes.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 7 : offrir une assistance virtuelle
Les scientifiques des données ont créé une plate-forme virtuelle étendue qui aide les patients à l’aide de la prédiction de la maladie la modélisation des données.
Les patients peuvent utiliser ces plateformes pour saisir leurs symptômes et recevoir des informations et des informations sur les différentes maladies potentielles en fonction de leur taux de confiance. Applications de la science des données dans le domaine de la santé aider les patients souffrant de problèmes psychologiques tels que la dépression, l’anxiété et les maladies neurodégénératives telles que la maladie d’Alzheimer à utiliser des applications virtuelles pour les aider dans leurs tâches quotidiennes.
Ada, une startup basée à Berlin qui prédit les maladies en fonction des symptômes de l’utilisateur, est un exemple populaire d’assistant virtuel. Et Woebot, un chatbot développé par l’Université de Stanford qui fournit des traitements thérapeutiques aux patients souffrant de dépression.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 8 : Prévention des erreurs et rationalisation du processus de gestion des dossiers médicaux
Avec l’augmentation récente des problèmes liés à la santé, de plus en plus d’établissements médicaux ont reconnu l’importance de mettre en place un système de gestion appropriée des dossiers médicaux.
Plusieurs organisations offrent une formation en gestion des dossiers médicaux. La seule chose qui compte est que la formation que vous recevez provienne d’une organisation authentique et bien connue et vous aidera, vous et votre personnel, à remplir efficacement vos rôles. Les programmes de formation durent généralement six semaines. Vous devez être extrêmement prudent pour vous assurer que toutes les informations et tous les protocoles que vous avez appris ont été correctement mis en œuvre dans votre hôpital ou votre clinique.
Lorsque vous avez un dossier de santé électronique, vous comprenez mieux les besoins de votre patient. L’état de santé actuel des patients, les prescriptions de médicaments et les informations à jour peuvent être centralisés. Lorsque les dossiers médicaux sont sous forme électronique, il est également plus facile pour les autres médecins et infirmières de les consulter. Lorsque les dossiers médicaux sont sous forme électronique, il est également plus facile pour les autres médecins et infirmières de les vérifier.
Postuler la science des données dans le domaine de la santé vous aidera dans vos tâches de tenue de dossiers en organisant vos dossiers médicaux. N’importe lequel d’entre eux peut être téléchargé à partir d’Internet et installé sur votre ordinateur ou votre ordinateur portable. C’est l’une des méthodes les plus élémentaires pour éviter la mauvaise gestion des dossiers médicaux. Ces programmes ont des caractéristiques diverses, alors comparez-les soigneusement pour choisir le logiciel le plus approprié pour votre institut de santé.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 9 : détection automatique des maladies via un appareil portable
La quantité de données générées par le corps humain chaque jour est de deux téraoctets. Nous pouvons désormais en collecter la plupart grâce aux avancées technologiques, notamment des informations sur la fréquence cardiaque, les habitudes de sommeil, la glycémie, le niveau de stress et même l’activité cérébrale. Avec une telle richesse de données sur la santé à leur disposition, les scientifiques repoussent les limites de la surveillance de la santé.
Des conditions plus courantes, telles que les maladies cardiaques ou respiratoires, peuvent être détectées et suivies à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique. La technologie peut détecter les plus petits changements dans les indicateurs de santé d’un patient et prédire les troubles potentiels en recueillant et en surveillant la fréquence cardiaque et les schémas respiratoires. Alors que 600 000 personnes aux États-Unis meurent chaque année d’un arrêt cardiaque soudain, avoir la capacité de prévoir le problème et d’envoyer des alertes en temps opportun pourrait sauver d’innombrables vies.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 10 : développer des médicaments plus efficaces
À mesure que la population mondiale augmente, de nouveaux problèmes dans le corps humain apparaissent régulièrement. Une telle situation peut survenir en raison d’un manque de nourriture appropriée, d’anxiété chronique, de pollution, de maladies physiques ou d’autres facteurs. Trouver rapidement des médicaments ou des vaccins contre des maladies est devenu une tâche difficile pour les instituts de recherche médicale. Parce que les chercheurs doivent comprendre les caractéristiques de l’agent causal pour trouver une formule pour un médicament, des millions de cas de test peuvent être nécessaires. Les chercheurs doivent alors effectuer des tests supplémentaires sur la formule après l’avoir découverte.
Auparavant, il fallait 10 à 12 ans pour parcourir les données de millions de cas de test. Cependant, avec l’aide de divers dapplications de la science ata dans les soins de santé, c’est devenu un processus beaucoup plus facile. Les données de millions de cas de test peuvent être produites en quelques mois, voire quelques semaines. Il aide à déterminer l’efficacité d’un médicament grâce à l’analyse des données. En conséquence, un vaccin ou un médicament efficace peut être commercialisé en moins d’un an. Ceci est rendu possible par cas d’utilisation de la science des données dans le domaine de la santé et apprentissage automatique. Tous deux ont révolutionné les secteurs de la recherche et du développement de l’industrie pharmaceutique. Ensuite, nous verrons comment la science des données est utilisée en génomique.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 11 : Améliorer le diagnostic des maladies grâce à l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique possède le potentiel de transformer la prise de décision et le pronostic cliniques. L’objectif d’un médecin dans le diagnostic médical est d’expliquer les symptômes d’un patient en évaluant les maladies qui les provoquent. D’autre part, les approches d’apprentissage automatique existantes pour le diagnostic sont uniquement associatives, identifiant les conditions qui sont fortement corrélées aux symptômes d’un patient. Cette incapacité à faire la distinction entre corrélation et causalité peut conduire à des diagnostics sous-optimaux ou dangereux. Réframe diagnostiquer comme une tâche d’inférence contrefactuelle et développer des algorithmes de diagnostic contrefactuels pour contourner ce problème.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 12 : les pharmacies numériques automatisent les programmes d’adhésion des patients
Essayons d’abord et avant tout de définir l’automatisation de la pharmacie. Il automatise les tâches routinières mais chronophages d’une pharmacie, telles que la distribution, l’emballage, le suivi, la mise à jour et la récupération des médicaments. Cela inclut également la gestion des informations client, des antécédents médicaux et des interactions médicamenteuses. Cette avancée apportée par les inventions et innovations en science des données automatise les tâches que les pharmaciens effectuent manuellement depuis longtemps.
Ces solutions automatisées choisies par la plupart des pharmaciens ont contribué à améliorer l’expérience du patient, à éviter des erreurs coûteuses et potentiellement dangereuses et à permettre aux pharmaciens indépendants de fonctionner plus efficacement. Vous pouvez libérer du temps pour vous concentrer sur la santé de vos patients en automatisant la santé de votre entreprise. Ce sera une situation gagnant-gagnant pour toutes les personnes impliquées, des patients aux techniciens en pharmacie en passant par les pharmaciens responsables.
Cas d’utilisation de la science des données de santé n° 13 : Surveillance à distance des patients
Les applications créées avec l’assistance virtuelle sont un excellent exemple de la science des données dans le domaine de la santé. Les Data Scientists ont créé des plateformes complètes qui offrent aux patients des expériences personnalisées. Basé sur la science des données applications médicales (applications de santé) aider les patients à identifier les maladies en analysant les symptômes. Le patient n’a qu’à saisir ses symptômes et l’application prédira la maladie et l’état du patient. Il recommandera des précautions, des médicaments et un traitement en fonction de l’état du patient.
La surveillance à distance des patients, c’est-à-dire la gestion des patients à distance ou RPM, est une méthode de prestation de soins de santé qui utilise les avancées les plus récentes de la science des données de santé pour recueillir des données sur les patients en dehors des milieux de soins de santé traditionnels. Cependant, ne vous laissez pas égarer par l’accent mis sur la technologie : les systèmes de surveillance des patients à distance les plus efficaces reposent sur les produits de technologie personnelle de la science des données élégants et conviviaux pour le consommateur d’aujourd’hui plutôt que sur les équipements médicaux froids, isolants et chargés de câbles du passé.
Quel est le rôle de l’apprentissage automatique dans la science des données ?
Investissez-vous dans le ML et embauchez-vous davantage de scientifiques des données et d’ingénieurs en apprentissage automatique ? Y a-t-il un manque de clarté sur le rôle de l’apprentissage automatique et sa place dans le cycle de vie d’un projet de science des données ? Voici une tentative pour résoudre cette incertitude.
Outils de science des données pour l’industrie de la santé
Outils de science des données dans le domaine de la santé aident les scientifiques des données de santé à les utiliser et à interpréter les informations qui peuvent aider à de nouvelles inventions. Voici quelques exemples de certains des meilleurs outils de science des données pour le secteur de la santé :
- Hadoop par Apache
Hadoop est principalement utilisé pour le traitement parallèle de données distribuées sur plusieurs canaux. Parce qu’il s’agit d’un système de fichiers distribué, cette science des données dans le domaine de la santé L’outil a le potentiel d’analyser les données de plusieurs nœuds. La plupart des organisations de soins de santé utilisent cet outil de science des données de santé car il s’agit d’un logiciel open source.
- Système d’analyse statistique
Le système d’analyse statistique est l’un des plus populaires applications de la science des données dans les soins de santé en raison de sa représentation visuellement attrayante de l’analyse des données. Des évaluations minutieuses de grands ensembles de données de santé et le filtrage des résultats les plus bénéfiques permettent aux scientifiques des données de santé de travailler sur les problèmes auxquels ils sont confrontés.
Tendances futures de la science des données dans le secteur de la santé
Maintenant que nous avons fait un tour d’horizon détaillé de la différence que la science des données a apportée à l’industrie de la santé à travers le monde, jetons maintenant un coup d’œil aux quatre facteurs qui entraînent une amélioration spectaculaire de l’industrie de la santé :
- Innovations technologiques
- Besoin de digitalisation
- Coûts de traitement élevés
- La nécessité de traiter avec une population nombreuse
L’industrie de la santé est également confrontée à des défis en termes d’adoption de technologies et de rentabilité. Les organismes de santé ont utilisé diverses technologies telles que les dossiers de santé électroniques (DSE) et les portails patients. Pourtant, ces technologies n’ont pas été en mesure de tenir leurs promesses en raison de leurs coûts élevés, des processus de mise en œuvre complexes, du manque d’interopérabilité entre les systèmes, etc.
L’avenir de la science des données dans le domaine de la santé sera guidé par l’essor de l’intelligence artificielle (IA) et de la technologie d’apprentissage automatique (ML). Ces deux technologies révolutionnent déjà de nombreux secteurs, de la finance au commerce de détail, il n’est donc pas surprenant qu’elles trouvent également leur place dans le secteur de la santé.
Conclusion
Les applications de la science des données dans les soins de santé profitent déjà à la société, et il ne fait aucun doute qu’elles seront encore plus précieuses dans l’ère à venir. Cela fera progresser l’industrie de la santé. Les médecins seront bien servis et les patients bénéficieront d’une expérience unique et de traitements optimaux.
Les mégadonnées peuvent aider à concrétiser des visions à long terme pour l’autogestion, l’amélioration des soins aux patients et le traitement. La science des données peut fournir des analyses prédictives en temps réel qui peuvent être utilisées pour obtenir des informations sur divers processus pathologiques et fournir des soins centrés sur le patient. Il contribuera à faire progresser les capacités scientifiques des chercheurs, les études épidémiologiques, la médecine personnalisée, etc. D’autre part, la précision prédictive dépend fortement de l’efficacité intégration de données obtenus de diverses sources à généraliser.
Enfin, si vous cherchez de l’aide pour mettre en œuvre l’un des cas d’utilisation susmentionnés en utilisant l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique ou des modèles d’apprentissage en profondeur, nous pouvons vous aider. Quels que soient vos besoins, nous pouvons vous aider avec notreservices de science des données et d’analyseet devenez votre partenaire fiable. Vous voulez en savoir plus ?Parlez à l’un de nos experts.
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