Les solutions d'IA aident le secteur de la santé à se transformer en allégeant la charge de travail des médecins épuisés, en simplifiant les tâches administratives et en accélérant les décisions et les diagnostics cliniques.
Les solutions d'IA font avancer les soins de santé. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle améliore l'analyse génomique, l'imagerie médicale et la découverte de nouveaux médicaments. Les avancées rapides de l'IA permettent non seulement d'optimiser les résultats cliniques, mais elles aident aussi à réduire le stress des médecins et à réaliser des économies considérables.
Mais la mise en place d'une infrastructure d'IA dans un environnement médical strictement réglementé est loin d'être simple. Pour tirer pleinement parti de l'IA, les données doivent circuler rapidement et en toute sécurité depuis les solutions de diagnostic situées à la périphérie, via les applications cliniques et vers les environnements cloud. Fournisseur, organisme payeur ou établissement de recherche : quelle que soit votre activité, NetApp élimine les silos de données et ouvre la voie à une transition réussie vers l'IA grâce à une analytique exploitable en temps réel et à des solutions qui ont fait leurs preuves.
Les tâches d'administration fastidieuses pèsent sur votre personnel et réduisent vos marges. Heureusement, il est possible d'automatiser jusqu'à 40 % des tâches des équipes de support et 33 % des tâches des professionnels de santé. « Automation and Artificial Intelligence », Metropolitan Policy Program at Brookings, janvier 2019 L'automatisation à l'aide de solutions optimisées par l'IA améliore l'efficacité et libère vos équipes qui peuvent ainsi consacrer davantage de temps à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Les solutions d'auto-planification et de traitement du langage naturel vous aident à gagner du temps et à atténuer les frustrations de vos équipes et de vos patients, tout en réduisant les coûts d'exploitation et en dégageant des marges confortables.
L'intelligence artificielle change la donne pour les diagnostics et les plans de traitement. Grâce à l'IA, les médecins peuvent considérablement accélérer l'analyse des IRM et des images de biopsie, avec une précision remarquable. Mais ce n'est pas tout : ils peuvent aussi trier les résultats critiques présentés sur les images médicales, identifier les anomalies sévères, prioriser les cas graves, prendre en charge les malades chroniques, gérer les plans de traitement, et bien plus encore.
La découverte d'un médicament est un processus à la fois long et onéreux. Les coûts consacrés à la recherche et au développement ont connu une hausse vertigineuse. L'IA est en train de rétablir le statu quo. Les applications de machine learning réduisent le temps nécessaire pour identifier les molécules candidates prometteuses et les chercheurs peuvent se concentrer sur d'autres aspects essentiels. En accélérant la découverte de nouveaux médicaments et en réduisant les coûts, tout le monde est gagnant.
Grâce à un accès immédiat à de multiples variables de données et aux analyses prédictives, l'anticipation des risques de santé a considérablement évolué. Pour les patients, l'évaluation des risques pilotée par l'IA favorise les interventions précoces pour soigner des maladies graves dont les coûts de traitement sont très élevés. Au niveau global, le Big Data et les analyses prédictives peuvent même aider à prévoir des épidémies. La gestion efficace des quantités massives de données générées par les wearables et les essais cliniques représente un défi majeur. À cela s'ajoute la difficulté de rendre ces données accessibles au bon endroit et au bon moment.
Grâce aux performances et à la fiabilité de la Data Fabric de NetApp, nous pouvons assurer le flux continu de nos données. Elle nous apporte exactement la puissance de calcul dont nous avons besoin et nous permet d'améliorer la qualité des images, d'accélérer le pipeline de données et d'exécuter cinq fois plus de données en même temps.
Dr Hinrich Winther, Résident, Institut de radiologie diagnostique et interventionnelle, MHH
Comment convertir les données en algorithmes et importer les résultats de ces algorithmes dans les systèmes cliniques ? C'était pour nous un véritable casse-tête et notre partenariat avec NetApp a été extrêmement bénéfique.
Jorge Cardoso, CTO, Département d'imagerie médicale, King's College de Londres
Dans le secteur de la santé, la gestion des données pour l'IA est un thème important. Si vous avez des doutes, n'hésitez pas à consulter nos spécialistes en solutions d'IA. Votre demande ne sera pas traitée par nos équipes des ventes. Il vous suffit de choisir une option et nous vous contacterons dans les plus brefs délais.