Les établissements de santé doivent créer une base de données solide pour bénéficier pleinement de l’IA générative

Depuis l’introduction de ChatGPT, le secteur de la santé est fasciné par le potentiel des modèles d’IA à générer de nouveaux contenus. Alors que l’individu moyen peut être impressionné par la façon dont l’IA peut créer de nouvelles images ou réimaginer des voix, les soins de santé se concentrent sur la manière dont de grands modèles linguistiques peuvent être utilisés dans leurs organisations. Cependant, les efforts déployés pour créer, former et évaluer cette modélisation ne représentent qu’une petite fraction de ce qui est nécessaire pour récolter les vastes avantages de la technologie de l’IA générative.

Prenons l’analogie avec l’iceberg. Les LLM, les algorithmes et les structures avec lesquels un payeur ou un prestataire de soins de santé interagit représentent la partie visible de l’iceberg. Mais comme nous le savons tous, ce qui se trouve sous la surface et n’est pas visible est bien plus vaste et plus important. Pour les organismes de santé, ce qui se trouve ci-dessous, ce sont des données : de grandes quantités de données sur lesquelles les LLM devront être formés.

C’est là que le secteur de la santé a un net avantage, car les payeurs et les prestataires disposent d’une quantité énorme de ressources. existant données. En fait, un hôpital moyen produit 50 pétaoctets de données par an. Cette quantité de données représente plus du double de celles actuellement conservées par la Bibliothèque du Congrès des États-Unis. Près de 80 % des données hospitalières ne sont pas structurées et la plupart d’entre elles ont été jusqu’à présent sous-utilisées.

Pour créer des solutions d’IA générative efficaces et évolutives, les organismes de santé devront penser au-delà des modèles visibles à la surface. Les payeurs et les fournisseurs devront créer une base de données qui aborde des éléments tels que l’introduction des bonnes données, la manière de les classer et la manière de créer une traçabilité des données afin que les sources de données puissent être suivies pour répondre aux hallucinations potentielles de l’IA.

Les éléments clés de cette fondation sont la stratégie des données, la gouvernance des données et l’ingénierie des données. Un payeur ou un prestataire de soins de santé doit établir une stratégie de données pour définir sa vision, ses objectifs et sa feuille de route pour que l’organisation gère ses données. Il s’agit de l’orientation générale qui guide la transformation numérique. Vient ensuite la gouvernance ; les règles, politiques et processus pour garantir la qualité et l’intégrité des données. L’ingénierie des données est le processus de collecte et d’acquisition des bonnes données dans le bon format à partir de plusieurs sources.

Tout ce travail de gestion des données doit être effectué avec intention et planification afin que votre solution d’IA générative fonctionne comme prévu. De plus, les établissements de santé devront examiner les flux de travail existants, les problèmes qu’ils tentent de résoudre et les applications qui doivent être lancées. Pour tout payeur ou prestataire de soins de santé, votre atout commercial le plus important deviendra vos données et votre modèle, en particulier lorsque les données non structurées seront pleinement intégrées.

Le besoin d’une gestion générative des données d’IA peut sembler intimidant. La bonne nouvelle est que ce qui était autrefois une montagne sous-marine de données non structurées et inaccessibles peut désormais être découvert grâce à l’IA générative. Les organisations pourront accéder à des informations provenant de sources telles que les réclamations, les formulaires d’éligibilité, les données d’inscription des prestataires et les politiques, ainsi que les données de gestion de l’utilisation, les données cliniques, les dossiers médicaux et les contrats.

Aujourd’hui, les data scientists et les analystes commerciaux sont les utilisateurs finaux de l’IA générative. Un jour prochain, les fonctionnalités de l’IA générative deviendront courantes et feront partie intégrante de la prestation des soins de santé. Chaque étape du parcours du patient a le potentiel de bénéficier de cette technologie transformatrice, de la recherche du bon prestataire à l’amélioration du processus d’administration hospitalière en passant par la découverte d’informations sur la gestion des maladies chroniques.

L’IA générative a le potentiel de transformer la façon dont les soins de santé sont dispensés, gérés et payés.

EXL, l’un des principaux acteurs de l’analyse de données et des solutions numériques, peut aider votre établissement de santé à y parvenir plus rapidement. Nous avons développé une plateforme d’IA qui combine des modèles d’IA génératifs fondamentaux combinés à notre expertise en ingénierie des données, en solutions d’IA et en ensembles de données propriétaires. Notre plate-forme comprend un atelier d’IA, des accélérateurs d’IA génératifs plug-and-play, ainsi que des fonctionnalités de sécurité et de conformité.

Notre équipe EXL Health, composée de plus de 8 000 professionnels de la santé, dont plus de 2 000 spécialistes de l’analyse des données de santé et 2 100 ressources cliniques, travaille avec de nombreuses organisations de soins de santé de premier plan et possède une connaissance approfondie des données des clients du secteur de la santé. Nous aidons les payeurs et les prestataires à faire ressortir les données importantes pour améliorer les résultats pour les patients, optimiser les revenus et maximiser la rentabilité tout au long du continuum de soins.

Pour voir comment l’utilisation de la technologie de l’IA générative peut améliorer les résultats en matière de santé, regardez ceci courte vidéo. Pour en savoir plus sur l’IA générative dans le domaine de la santé et pourquoi la gestion des données est importante, regardez notre webinaire à la demande. Apprenez-en davantage sur la façon dont EXL peut mettre l’IA générative au service de votre entreprise ici.

À propos des auteurs:

Jay Nambiar est directeur de la technologie pour l’activité Santé chez EXL, une société multinationale d’analyse de données et d’opérations et solutions numériques. Arun Juyal est vice-président et responsable mondial des efforts de transformation numérique pour l’activité Santé chez EXL.