L’intersection de l’IA, des logiciels et de la gestion des données est appelée à révolutionner les soins de santé et constituera un moteur essentiel de l’innovation médicale et de l’amélioration des résultats pour les patients. Mais adopter avec succès cette combinaison de technologies émergentes et avancées peut s’avérer intimidant et complexe. Alors que les dirigeants du secteur de la santé réfléchissent à la meilleure façon d’adopter l’innovation en matière d’IA, plusieurs mesures doivent être prises pour garantir que leurs organisations soient en mesure de relever les défis les plus urgents d’aujourd’hui et d’ouvrir la voie à un avenir plus sain.
Le rôle central de l’IA dans les soins de santé
Des applications cliniques à l’efficacité opérationnelle, l’IA a déjà un impact significatif sur le secteur de la santé. La radiologie, par exemple, s’impose comme un domaine pionnier dans lequel l’IA fait des progrès significatifs. Les procédures de diagnostic avancées telles que les IRM, les tomodensitogrammes et les radiographies bénéficient désormais de la capacité de l’IA à aider les radiologues en mettant en évidence les problèmes potentiels qui peuvent être négligés lors des examens manuels. Cela permet non seulement d’augmenter l’effort humain, mais également d’améliorer la précision du diagnostic, permettant aux radiologues de se concentrer sur des cas plus complexes et de réduire considérablement le risque de surveillance.
Ces applications s’étendent également à la recherche sur les médicaments. En analysant de vastes ensembles de données, l’IA peut identifier de nouvelles combinaisons chimiques et des traitements potentiels pour des maladies comme la SLA et la maladie d’Alzheimer. Cette capacité accélère le processus de découverte et ouvre de nouvelles voies de recherche médicale qui étaient auparavant inimaginables.
Au-delà de l’amélioration des résultats pour les patients, l’IA intégrée à l’ingénierie de la fiabilité des sites peut contribuer à améliorer l’évolutivité des systèmes logiciels. En analysant les rapports de problèmes et les échecs des tests, l’IA peut identifier des modèles et des problèmes sous-jacents que les opérateurs humains pourraient manquer. Cela améliore la fiabilité du système et garantit que l’infrastructure de soins de santé reste robuste et efficace.
À l’autre extrémité du spectre, l’IA influence également profondément les éléments opérationnels et réglementaires plus traditionnels des soins de santé. Dans la gestion des revenus, par exemple, l’IA rationalise les processus comme les autorisations préalables. Traditionnellement, ces tâches impliquaient un effort manuel important et étaient sujettes aux erreurs. Les systèmes d’IA peuvent désormais automatiser une grande partie de ce travail, réduisant ainsi les erreurs administratives et permettant aux professionnels de la santé de se concentrer davantage sur les soins aux patients.
Bien que l’IA soit avant tout considérée comme une technologie d’assistance, il est primordial de veiller à ce qu’elle soit utilisée de manière éthique et sûre. Les entreprises doivent utiliser des cadres éthiques pour garantir que les applications d’IA sont soumises à des tests et à une validation rigoureux avant d’être déployées afin de garantir la sécurité des patients et la confidentialité des données.
Comment adopter la révolution numérique de la santé
L’intégration de l’IA dans les soins de santé est une révolution qui promet de transformer toutes les facettes du secteur. Avec les bons cadres en place, les prestataires de soins de santé peuvent non seulement améliorer les résultats pour les patients, mais également garantir que le secteur reste résilient et adaptable aux défis futurs.
Premièrement, il sera essentiel d’identifier des objectifs clairs pour l’adoption de l’IA. Déterminez les domaines spécifiques dans lesquels l’IA peut ajouter de la valeur, tels que les diagnostics, l’analyse prédictive, la gestion des patients, la découverte de médicaments et l’efficacité opérationnelle. Les dirigeants devraient également fixer des objectifs mesurables quant aux objectifs visés par la mise en œuvre de l’IA afin de mieux comprendre ses résultats.
Choisir les bonnes technologies et plateformes d’IA, en particulier celles adaptées au secteur de la santé, constituera également une étape fondamentale importante. Les entreprises doivent rechercher des outils et des applications conformes à toutes les réglementations et normes pertinentes en matière de soins de santé, telles que la HIPAA aux États-Unis, et s’assurer que les outils d’IA s’intègrent de manière transparente dans les flux de travail cliniques existants pour éviter toute interruption. Cela inclut l’interopérabilité avec les dossiers de santé électroniques et d’autres systèmes de santé.
Une fois les bonnes plateformes et solutions en place, commencez par des projets pilotes pour tester les applications d’IA à plus petite échelle. Cela permet d’identifier et de résoudre les problèmes potentiels avant un déploiement à grande échelle, et les commentaires de ces projets aideront à affiner et à améliorer les futurs modèles. En parallèle, les équipes doivent veiller à ce qu’un suivi et des évaluations des performances soient effectués régulièrement pour suivre les progrès par rapport aux objectifs et aux paramètres de mise en œuvre tels que l’exactitude, l’efficacité et les résultats pour les patients. À partir de là, il ne reste plus qu’à étendre ces applications à l’ensemble de l’organisation pour une plus grande efficacité et pour le bénéfice des patients.
Filiale VMware peut jouer un rôle central dans cette transformation. La plateforme Tanzu fournit des outils et des flux de travail prédéfinis pour l’adoption de l’IA en entreprise, réduisant ainsi le besoin de développement personnalisé, tout en offrant également les capacités de gouvernance et de sécurité des données dont dépendent les organisations pour répondre aux préoccupations éthiques et réglementaires liées à l’IA. Apprendre encore plus sur la façon dont VMware Tanzu peut aider à l’application de l’IA dans tous les secteurs, notamment soins de santéà https://tanzu.vmware.com/platform
Source link