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Pourquoi utiliser l'IA pour les soins de santé ?

L'intelligence artificielle (IA) et les solutions d'apprentissage automatique transforment la manière dont les soins de santé sont dispensés. Les organismes de santé ont accumulé de vastes ensembles de données sous forme de dossiers médicaux et d'images, de données démographiques, de données sur les demandes de remboursement et de données sur les essais cliniques. Les technologies d'IA sont bien adaptées à l'analyse de ces données et à la découverte de modèles et d'informations que les humains ne pourraient pas trouver par eux-mêmes. Grâce à l'apprentissage profond de l'IA, les organisations de soins de santé peuvent utiliser des algorithmes pour les aider à prendre de meilleures décisions commerciales et cliniques et améliorer la qualité des expériences qu'elles offrent.

Les avantages de l'IA dans les soins de santé

Fournir des expériences centrées sur l'utilisateur

En utilisant de grands ensembles de données et l'apprentissage automatique, les organisations de soins de santé peuvent trouver des informations plus rapidement et plus précisément grâce à l'IA et améliorer ainsi la satisfaction en interne et auprès de leurs patients.

Améliorer l'efficacité des opérations

En examinant les modèles de données, les technologies d'IA peuvent aider les organisations de soins de santé à tirer le meilleur parti de leurs données, de leurs actifs et de leurs ressources, en augmentant l'efficacité et en améliorant les performances des flux de travail cliniques et opérationnels, des processus et des opérations financières.

Connecter des données de santé disparates

Les données relatives aux soins de santé sont souvent fragmentées et se présentent sous différents formats. En utilisant l'IA et les technologies d'apprentissage automatique, les organisations peuvent connecter des données disparates pour obtenir une image plus unifiée des individus derrière les données.

Cas d'utilisation

Cas d'utilisation de l'IA dans les soins de santé : Traitement automatique du langage naturel

Lorsque des experts en la matière aident à former des algorithmes d'IA pour détecter et catégoriser certains modèles de données qui reflètent la façon dont le langage est réellement utilisé dans le secteur de la santé, ce traitement du langage naturel (NLP) permet à l'algorithme d'isoler des données significatives. Les décideurs peuvent ainsi trouver rapidement les informations dont ils ont besoin pour prendre des décisions éclairées en matière de soins ou de gestion.

Organismes de paiement des soins de santé

Pour les organismes de paiement des soins de santé, ce traitement du langage naturel peut prendre la forme d'un agent virtuel utilisant l'IA conversationnelle pour aider à connecter les membres du plan de santé avec des réponses personnalisées à grande échelle.

Professionnels de la santé publique et des services sociaux

Pour les professionnels de la santé publique et des services sociaux, un travailleur social peut utiliser des solutions d'IA pour rechercher rapidement dans les dossiers des concepts et des éléments essentiels à la prise en charge d'une personne.

Opérations cliniques et gestionnaires de données

Les opérations cliniques et les gestionnaires de données qui exécutent des essais cliniques peuvent utiliser les fonctionnalités de l'IA pour accélérer les recherches et la validation du codage médical et ainsi réduire la durée du cycle de démarrage, de modification et de gestion des études cliniques.

Découvrir comment fonctionne le codage médical avec l'IA (vidéo de 48 minutes)

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L'IA pour les organismes de paiement des soins de santé

Répondez aux questions des membres, des fournisseurs et des agents du centre d'appels à grande échelle.

une femme regardant la caméra
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Le Comté de Sonoma et IBM travaillent ensemble pour changer des vies

Découvrez comment l'IA a aidé un comté de Californie à servir ses citoyens

Prise en charge des décisions cliniques

Comment l'IA appliquée aux soins de santé accélère les décisions cliniques

Inondés par des volumes massifs de données de santé et des responsabilités croissantes, les cliniciens ont du mal à trouver le temps de se tenir au courant des dernières avancées médicales tout en fournissant des soins centrés sur le patient. En appliquant les technologies d'apprentissage automatique aux données biomédicales et aux dossiers de santé électroniques les plus récents, les professionnels de la santé peuvent rapidement extraire des informations précises, pertinentes et fondées sur des données probantes qui ont été sélectionnées par des professionnels de la médecine. Certains outils d'aide à la décision clinique alimentés par l'IA sont dotés de fonctions de traitement du langage naturel et d'apprentissage par domaine, ce qui permet aux utilisateurs de saisir leurs questions comme s'ils les posaient à un collègue médecin dans une conversation de tous les jours et de recevoir des réponses rapides et fiables.

Imagerie médicale

Comment l'IA appliquée aux soins de santé soutient l'imagerie médicale

En renforçant la numérisation des images et le triage des cas, qui demandent beaucoup de travail, les solutions d'IA utilisées dans le domaine de l'imagerie médicale permettent aux cardiologues et aux radiologues d'obtenir des informations pertinentes qui peuvent les aider à identifier les cas critiques avant les autres, à poser des diagnostics plus précis et à éviter les erreurs tout en tirant parti de l'ampleur et de la complexité des dossiers de santé électroniques. Une étude clinique typique peut produire de vastes ensembles de données contenant des milliers d'images et entraîner des quantités considérables de données à examiner. En utilisant des algorithmes d'IA, les études provenant de l'ensemble du secteur des soins de santé peuvent être analysées à la recherche de modèles et de relations cachées qui peuvent aider les professionnels de l'imagerie à trouver rapidement des informations essentielles.

L'équité en matière de santé

Comment l'IA peut contribuer à l'équité en matière de santé

Le secteur de l'informatique médicale a la responsabilité de créer des systèmes qui contribuent à garantir l'équité et l'égalité dans la science des données et les études cliniques, afin d'obtenir des résultats optimaux en matière de santé pour tous. Les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique peuvent être formés pour aider à réduire ou à éliminer les préjugés en favorisant la diversité et la transparence des données afin de contribuer à la lutte contre les inégalités en matière de santé. Par exemple, la réduction des préjugés dans la recherche sur les soins de santé peut contribuer à lutter contre les disparités en matière de santé fondées sur le sexe, la race, l'origine ethnique ou le niveau de revenu.

Adoption de l'IA

Les défis de l'adoption de l'IA dans les soins de santé

L'adoption de l'IA dans le domaine des soins de santé présente des défis, notamment celui de devoir respecter les exigences réglementaires et de surmonter les problèmes de confiance envers les résultats de l'apprentissage automatique. Malgré ces défis, l'introduction de l'IA et de l'apprentissage automatique dans le secteur des soins de santé a apporté de nombreux avantages aux organisations de soins de santé et à leurs patients. L'IA améliore les opérations en rationalisant les flux de travail et en aidant aux tâches banales, ainsi qu'en aidant les utilisateurs à trouver rapidement des réponses à leurs questions urgentes, ce qui conduit à de meilleures expériences pour les patients, les membres, les citoyens et les consommateurs.

Études de cas

Des informations plus approfondies grâce à l'IA

Hardin Memorial Health a adopté une solution d'IA pour aider les radiologues à prendre des décisions de soins plus rapides et plus éclairées et à maximiser leurs investissements dans les DSE.

Améliorer l'efficacité et les soins grâce à l'IA

TidalHealth Peninsula Regional a amélioré l'efficacité, les soins et l'adoption globale de l'aide à la décision clinique en intégrant une recherche alimentée par l'IA dans ses DSE.

Une intégration bénéfique

Le comté de Sonoma a travaillé avec IBM pour trouver des moyens de répondre aux besoins des personnes et des familles les plus vulnérables par une meilleure coordination des travailleurs sociaux et des conseillers.

Ressources

L'IA au service de l'efficacité opérationnelle

Découvrez comment les solutions d'intelligence artificielle aident les professionnels de la médecine à résoudre les problèmes de santé.

L'IA au service des soins aux patients

Du diagnostic au traitement, la technologie de l'IA aide les cliniciens à prendre des décisions plus éclairées grâce aux données.

L'évolution de l'industrie pharmaceutique vers les données générales et l'IA

Découvrez comment les entreprises du secteur des sciences de la vie peuvent étendre leur utilisation de l'IA afin d'employer des types de données plus variés et de tirer parti de données générales.

Technologie médicale

Découvrez comment des technologies telles que l'IA, la blockchain et le cloud changent la manière dont les soins de santé sont dispensés.

L'interopérabilité dans le secteur de la santé

Les solutions d'interopérabilité destinées au secteur de la santé permettent aux organisations de gérer, de visualiser, d'analyser et de partager des données médicales essentielles.

L'aide à la décision clinique et l'IA

Lisez les résultats de deux études qui montrent comment l'aide à la décision clinique infusée par l'IA contribue à améliorer les expériences de soins.

Solutions

Prise en charge des décisions cliniques

Explorez les solutions qui peuvent aider les prestataires de soins de santé à se tenir au courant des dernières connaissances cliniques et à fournir des soins personnalisés et fondés sur des données probantes avec efficacité.

Technologies des sciences de la vie

Relevez les nouveaux défis en matière de traitement en rendant les essais plus efficaces, en utilisant des ensembles de données de meilleure qualité et en démontrant la valeur des données probantes.

Gestion des avantages sociaux des employeurs

L'utilisation de l'IA pour prendre de meilleures décisions lors de la conception des plans de prestations professionnelles permet d'avoir des personnes en meilleure santé et plus productives.

Imagerie d'entreprise

La transformation des solutions d'imagerie par l'IA vous permet de gérer davantage d'images, de collaborer plus efficacement et de déployer les bonnes applications d'imagerie.

Des solutions adaptées aux organismes de paiement

Les organismes de paiement du secteur de la santé ont besoin d'une stratégie en matière de données et d'analyse pour stimuler la concurrence, élaborer des offres et mobiliser les clients.

DynaMed et Micromedex with Watson

Des contenus sur les médicaments et les maladies fondés sur des données probantes, des recherches alimentées par l'intelligence artificielle et des outils basés sur le cloud, avec la commodité d'une suite unique de solutions pour les centres de soins.

Gestion de la santé de la population

Libérez toute la puissance de vos données pour améliorer la qualité, la sécurité et la gestion de la santé de la population.