Définition de l'analyse du secteur de la santé

L'analyse du secteur de la santé consiste en l'utilisation de grandes quantités de données collectées pour fournir aux organisme des éclairages exploitables. Ces éclairages sont élaborés via des disciplines analytiques, afin de stimuler la prise de décisions fondée sur des faits. Ces décisions améliorent ensuite la planification, la gestion, la mesure et l'apprentissage.

L'analyse va s'avérer particulièrement cruciale, à une époque où les organismes médicaux du monde entier étant mis au défi de réduire les coûts, d'améliorer la coordination avec les équipes de soins, d'en faire plus avec moins, tout en mettant l'accent sur l'amélioration des soins aux patients. En raison de la pénurie de médecins de premier recours et d'infirmiers, les professionnels déjà surchargés doivent être encore plus productifs. De plus, les nouvelles entreprises qui arrivent sur le marché et les nouvelles approches des prestations médicales vont rendre ce secteur encore plus concurrentiel. Développer des compétences en analyse va permettre aux organismes médicaux d'exploiter le big data pour créer des éclairages exploitables pouvant être utilisés par les prestataires de soins, les responsables des hôpitaux et des systèmes de santé, ainsi que par les responsables gouvernementaux de la santé et des affaires sociales, pour améliorer les résultats et fournir de la valeur aux personnes bénéficiant de leurs services.

Le secteur de la santé actuel, déjà très complexe, va l'être encore davantage dans les années à venir. Pour relever des défis tels que l'évolution de la dynamique du marché, l'augmentation des réglementations gouvernementales et l'exigence accrue des consommateurs, les organismes vont devoir prendre des décisions plus intelligentes et éclairées, afin de rester concurrentiels et d'offrir de la valeur au sein leurs collectivités.

La mise en place de services de santé plus intelligents requiert des outils intelligents. Dans le secteur de la santé, des solutions comme le cloud et l'analyse sont inestimables pour la gestion des données médicales, l'automatisation des processus et la prise de décision reposant sur les données.

Les solutions d'intelligence artificielle (IA) et les plateformes de machine learning vont plus loin. Ces outils peuvent absorber d'énormes quantités de données, structurées ou non. Ils peuvent exploiter de nombreux types de données, y compris audio, vidéo, images, etc.

Ils évaluent les informations et les idées issues d'un grand nombre de sources différentes, puis formulent des hypothèses et une analyse prédictive que l'utilisateur doit examiner. Avec chaque réponse, la plateforme affecte un niveau de fiabilité pour chaque éclairage.

Les résultats de ces analyses permettent aux prestataires de santé, aux chercheurs et aux responsables d'identifier plus facilement des connexions, des corrélations et des schémas relatifs aux défis qu'ils cherchent à relever, ainsi que des solutions potentielles.

Les organismes du secteur de la santé utilisent de plus en plus l'analyse pour libérer et appliquer de nouveaux éclairages issus de données. Ces outils peuvent être utilisés pour favoriser des améliorations cliniques et opérationnelles afin de relever des défis métier.

Les organismes du secteur de la santé adoptent de plus en plus un modèle qui intègre l'analyse prédictive. Le passage de la collecte d'informations et de la génération de rapports à l'analyse des données et aux fonctionnalités prédictives, fait passer l'analyse au niveau logique supérieur. Les outils d'analyse prédictive utilisent des informations du passé pour prévoir des activités futures, combinées avec des scénarios de modélisation faisant appel à la simulation et à la prévision. Les entreprises vont pouvoir créer des approches plus personnalisées de l'engagement et de la prise de décisions en matière de santé. En outre, elles vont être en mesure de détecter la fraude et de prévoir les comportements des consommateurs.  

Au final, elles vont vouloir tirer parti de l'ensemble des fonctionnalités de l'analyse prédictive, afin de fournir aux décideurs des outils sophistiqués pour leur prise de décisions.  Les éclairages étendus créés rapidement, à grande échelle et en toute fiabilité pourraient influer sur les résultats et potentiellement entraîner leur amélioration dans les domaines des soins aux patients, des performances opérationnelles et de la réussite financière.  

Grâce aux solutions IBM® Watson Health™ , le système de santé est plus intelligent et plus connecté, ce qui peut aider les cliniciens à offrir de meilleurs soins et permettre à chaque personne de faire de meilleurs choix. Outre ses investissements dans la recherche et l'innovation à l'égard des technologies de la santé, IBM offre des solutions qui pourraient aider les entreprises à bénéficier d'opérations plus efficientes, à mieux collaborer pour améliorer les résultats et à intégrer de nouveaux partenaires pour établir un système centré sur le patient plus durable et personnalisé, axé sur la valeur ajoutée.