{"id":164927,"date":"2025-03-22T11:22:00","date_gmt":"2025-03-22T18:22:00","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=164927"},"modified":"2025-06-17T09:09:47","modified_gmt":"2025-06-17T16:09:47","slug":"how-hospitals-use-diagnostic-analytics-ai-in-healthcare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/fr\/purely-technical\/how-hospitals-use-diagnostic-analytics-ai-in-healthcare\/","title":{"rendered":"Comment les h\u00f4pitaux utilisent l\u2019analytique diagnostique et l\u2019AI dans le secteur de la sant\u00e9"},"content":{"rendered":"\n
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\"image_pdf\"<\/a>\"image_print\"<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Dans le secteur de la sant\u00e9, les r\u00e9ponses sont importantes, et l\u2019analytique de diagnostic les aide \u00e0 y parvenir. En tra\u00e7ant les sch\u00e9mas et en identifiant les causes profondes, cette approche transforme les donn\u00e9es complexes en clart\u00e9, ce qui aide les fournisseurs \u00e0 comprendre non seulement ce qui s\u2019est pass\u00e9, mais aussi pourquoi.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Des notes cliniques aux IRM, en passant par les r\u00e9sultats de laboratoire et les donn\u00e9es des appareils portables, les prestataires de soins de sant\u00e9 nagent dans des informations structur\u00e9es et non structur\u00e9es<\/a>. L\u2019analytique de diagnostic les aide \u00e0 comprendre tout cela, non seulement en d\u00e9crivant ce qui s\u2019est pass\u00e9, mais \u00e9galement en \u00e9tudiant les raisons<\/em>. Consid\u00e9rez cela comme une analyse des causes profondes de haute technologie. Optimis\u00e9e par l\u2019AI, l\u2019analytique diagnostique r\u00e9v\u00e8le des sch\u00e9mas cach\u00e9s et identifie les facteurs qui sous-tendent les r\u00e9sultats cliniques. Par exemple, il pourrait r\u00e9v\u00e9ler pourquoi un certain traitement s\u2019est r\u00e9v\u00e9l\u00e9 inefficace pour certains patients, ou pourquoi les r\u00e9admissions \u00e0 l\u2019h\u00f4pital ont augment\u00e9 au cours du dernier trimestre.<\/p>\n\n\n\n

Les techniques d\u2019AI modernes dynamisent l\u2019analytique diagnostique en traitant de vastes ensembles de donn\u00e9es de sant\u00e9 complexes qu\u2019aucun humain ne peut g\u00e9rer seul. Les algorithmes d\u2019apprentissage machine peuvent passer en revue des t\u00e9raoctets de dossiers de patients, d\u2019articles de recherche et de lectures de capteurs pour d\u00e9tecter les anomalies, isoler les sch\u00e9mas et d\u00e9terminer les relations de causalit\u00e9 qui seraient autrement cach\u00e9es. De nombreux h\u00f4pitaux du monde entier utilisent d\u00e9j\u00e0 des outils d\u2019AI, et les recherches sugg\u00e8rent qu\u2019une adoption plus large de l\u2019AI dans le secteur de la sant\u00e9 pourrait permettre d\u2019\u00e9conomiser jusqu\u2019\u00e0 360 milliards de dollars par an<\/a> rien qu\u2019aux \u00c9tats-Unis.<\/p>\n\n\n\n

Voyons cinq exemples qui soulignent la valeur de l\u2019analytique diagnostique dans le secteur de la sant\u00e9 et pourquoi le stockage de donn\u00e9es moderne est essentiel pour les mettre en \u0153uvre.<\/p>\n\n\n\n

5 exemples d\u2019analytique de diagnostic dans le secteur de la sant\u00e9<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

D\u2019un point de vue pratique, l\u2019analytique diagnostique dans le secteur de la sant\u00e9 peut \u00eatre appliqu\u00e9e \u00e0 presque tous les aspects des op\u00e9rations ou des soins aux patients, mais voici quelques exemples\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

1. Identification des sch\u00e9mas de maladies et des indices de diagnostic pr\u00e9coce<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Les \u00e9quipes de sant\u00e9 peuvent utiliser l\u2019analytique diagnostique pour examiner les dossiers m\u00e9dicaux \u00e9lectroniques (DPI), les notes cliniques et les donn\u00e9es de sant\u00e9 publique afin de mettre en \u00e9vidence les causes et les points communs des maladies des patients. En analysant des milliers de dossiers, un h\u00f4pital peut d\u00e9terminer que des changements subtils des signes vitaux, comme une l\u00e9g\u00e8re fi\u00e8vre associ\u00e9e \u00e0 une fr\u00e9quence cardiaque \u00e9lev\u00e9e, ont tendance \u00e0 pr\u00e9c\u00e9der la septic\u00e9mie chez les patients de son unit\u00e9 de soins intensifs (USI), ce qui avertit les cliniciens d\u2019intervenir plus t\u00f4t.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Dans un autre sc\u00e9nario, les mod\u00e8les d\u2019apprentissage machine pourraient dig\u00e9rer des ann\u00e9es de donn\u00e9es \u00e9pid\u00e9miologiques afin d\u2019expliquer pourquoi des communaut\u00e9s sp\u00e9cifiques connaissent des taux de maladie plus \u00e9lev\u00e9s. L\u2019analyse pourrait conduire \u00e0 la d\u00e9couverte de facteurs environnementaux ou sociaux non identifi\u00e9s jusque-l\u00e0 qui contribuent \u00e0 ces taux, des informations qui pourraient aider les \u00e9quipes cliniques \u00e0 int\u00e9grer de mani\u00e8re proactive les patients \u00e0 risque, am\u00e9liorant ainsi le diagnostic et le traitement pr\u00e9coces.<\/p>\n\n\n\n

2. Analyser le comportement des patients et l\u2019adh\u00e9sion au traitement<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Tous les r\u00e9sultats des soins de sant\u00e9 ne reposent pas uniquement sur des facteurs cliniques\u00a0; le comportement humain joue souvent un r\u00f4le important. L\u2019analytique diagnostique peut analyser les donn\u00e9es d\u00e9mographiques des patients, les donn\u00e9es d\u2019engagement et les r\u00e9sultats pour d\u00e9terminer pourquoi certains patients r\u00e9pondent bien aux plans de traitement, tandis que d\u2019autres ne le font pas. Par exemple, vous pourriez comprendre pourquoi certains patients ne suivent pas leur traitement \u00e0 domicile. Les donn\u00e9es montrent peut-\u00eatre que les patients qui vivent seuls ont tendance \u00e0 abandonner facilement leur programme. Ou peut-\u00eatre qu\u2019un facteur socio\u00e9conomique, comme le manque de fiabilit\u00e9 des transports, est \u00e0 l\u2019origine de rendez-vous de suivi manqu\u00e9s.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

L\u2019analyse des donn\u00e9es de renouvellement des pharmacies peut \u00e9galement aider les professionnels de sant\u00e9 \u00e0 identifier les patients qui prennent leurs m\u00e9dicaments, et ceux qui ne le prennent pas. Les \u00e9tudes montrent qu\u2019environ 50\u00a0% des patients atteints de maladies chroniques ne prennent pas les m\u00e9dicaments prescrits<\/a>. En d\u00e9terminant pourquoi les patients ne s\u2019en tiennent pas \u00e0 leurs m\u00e9dicaments, que ce soit en raison du co\u00fbt, des effets secondaires ou de la confusion sur la mani\u00e8re de les prendre, les fournisseurs peuvent intervenir avec le bon type de soutien, comme l\u2019\u00e9ducation des patients ou l\u2019aide financi\u00e8re. Les \u00e9quipes de gestion informatique et des soins d\u2019un h\u00f4pital peuvent collaborer pour rassembler les donn\u00e9es des DPI, des syst\u00e8mes pharmaceutiques et des enqu\u00eates aupr\u00e8s des patients sur une seule plateforme, afin de rep\u00e9rer ces probl\u00e8mes rapidement.<\/p>\n\n\n\n

3. Am\u00e9lioration des op\u00e9rations cliniques et de l\u2019efficacit\u00e9<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

L\u2019analytique diagnostique peut \u00e9galement \u00eatre un outil puissant pour optimiser les op\u00e9rations de sant\u00e9. Par exemple, l\u2019utilisation des donn\u00e9es pour comprendre pourquoi certains flux de travail ou certains fournisseurs sp\u00e9cifiques subissent syst\u00e9matiquement des retards.<\/p>\n\n\n\n

Imaginez que vous remarquiez que les interventions d\u2019un chirurgien semblent toujours avoir lieu au cours de l\u2019heure pr\u00e9vue. Vous pouvez analyser les journaux des salles d\u2019op\u00e9ration, les horaires du personnel et les donn\u00e9es sur la complexit\u00e9 des dossiers pour tenter d\u2019identifier la cause profonde. Peut-\u00eatre d\u00e9couvrez-vous que le premier cas de ce chirurgien commence presque toujours en retard en raison de retards de pr\u00e9paration, qui se produisent ensuite sur une boule de neige tout au long de la journ\u00e9e. (Une \u00e9tude r\u00e9cente portant sur 788 interventions chirurgicales<\/a> a utilis\u00e9 l\u2019analytique de donn\u00e9es pour identifier les facteurs qui entra\u00eenent des retards et des heures suppl\u00e9mentaires en salle d\u2019op\u00e9ration (RO). Elle a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que la coordination de l\u2019\u00e9quipe chirurgicale, comme le fait de commencer \u00e0 temps, avait un impact plus important sur les retards que l\u2019exp\u00e9rience individuelle du chirurgien.)<\/p>\n\n\n\n

Les informations tir\u00e9es de l\u2019analytique des diagnostics vous permettent de prendre des mesures pour corriger les goulets d\u2019\u00e9tranglement, par exemple en ajustant les niveaux de personnel pour acc\u00e9l\u00e9rer le temps de pr\u00e9paration afin qu\u2019un chirurgien puisse respecter le calendrier. Au-del\u00e0 du bloc op\u00e9ratoire, cette approche peut \u00e9galement r\u00e9v\u00e9ler pourquoi les temps d\u2019attente des cliniques fluctuent ou pourquoi le service d\u2019imagerie est confront\u00e9 \u00e0 des retards fr\u00e9quents. Avec le soutien du service informatique, les administrateurs hospitaliers peuvent explorer les donn\u00e9es afin d\u2019apporter des am\u00e9liorations cibl\u00e9es qui aident l\u2019h\u00f4pital \u00e0 assurer des op\u00e9rations fluides, \u00e0 utiliser les ressources plus efficacement et, en fin de compte, \u00e0 fournir des soins de meilleure qualit\u00e9 aux patients.<\/p>\n\n\n\n

4. Identification des patients \u00e0 risque et pr\u00e9vention des complications<\/strong>\u00a0<\/h4>\n\n\n\n

Les professionnels de sant\u00e9 utilisent de plus en plus l\u2019analytique pour identifier les patients \u00e0 risque de complications ou de r\u00e9sultats m\u00e9diocres afin de pouvoir intervenir avant que les probl\u00e8mes ne surviennent. L\u2019analytique diagnostique leur permet de r\u00e9pondre \u00e0 des questions telles que\u00a0: Qui est le plus vuln\u00e9rable apr\u00e8s une intervention chirurgicale, et pourquoi\u00a0?<\/em><\/p>\n\n\n\n

Par exemple, en examinant les donn\u00e9es postop\u00e9ratoires, un h\u00f4pital peut d\u00e9couvrir que les patients pr\u00e9sentant certains facteurs de risque, comme un \u00e2ge avanc\u00e9, des affections sous-jacentes ou des interventions chirurgicales plus longues, sont plus susceptibles de d\u00e9velopper des infections ou d\u2019\u00eatre r\u00e9admis. (La recherche<\/a> a depuis longtemps associ\u00e9 des temps de chirurgie plus longs \u00e0 des taux de complications plus \u00e9lev\u00e9s, il est donc important de comprendre ce qui cause ces retards.) Gr\u00e2ce \u00e0 ces informations, les cliniciens peuvent ajuster les plans de soins et assurer une surveillance plus \u00e9troite des patients \u00e0 haut risque ou explorer des techniques chirurgicales qui r\u00e9duisent le temps pass\u00e9 au bloc op\u00e9ratoire.<\/p>\n\n\n\n

5. Am\u00e9liorer la pr\u00e9cision du diagnostic gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019AI m\u00e9dicale (imagerie et g\u00e9nomique)<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Certaines des avanc\u00e9es les plus marquantes en mati\u00e8re d\u2019analytique diagnostique proviennent de l\u2019analyse pilot\u00e9e par l\u2019AI de donn\u00e9es cliniques complexes, comme les images m\u00e9dicales et les s\u00e9quences g\u00e9nomiques. En radiologie, par exemple, les algorithmes d\u2019AI peuvent examiner des milliers d\u2019images (radiographies, tomodensitogrammes, IRM) pour d\u00e9terminer pourquoi certains r\u00e9sultats subtils ont \u00e9t\u00e9 manqu\u00e9s ou mal interpr\u00e9t\u00e9s, et pour aider \u00e0 \u00e9tablir des diagnostics. Ces outils permettent d\u2019identifier des sch\u00e9mas dans les donn\u00e9es d\u2019imagerie qui sont en corr\u00e9lation avec les maladies, agissant essentiellement comme des yeux de diagnostic ultra-veux.<\/p>\n\n\n\n

En pratique, l\u2019analytique d\u2019images bas\u00e9e sur l\u2019AI a obtenu des r\u00e9sultats impressionnants\u00a0: Une \u00e9tude a rapport\u00e9 qu\u2019un syst\u00e8me d\u2019AI d\u00e9tectait le cancer du poumon sur des tomodensitogrammes \u00e0 faible dose avec une pr\u00e9cision de 94\u00a0%<\/a>, surpassant la pr\u00e9cision de 88\u00a0% d\u2019une \u00e9quipe de radiologues. De tels syst\u00e8mes peuvent \u00e9galement fonctionner beaucoup plus rapidement, r\u00e9duisant ainsi de mani\u00e8re exponentielle le temps d\u2019analyse des images (c.-\u00e0-d., des heures de lecture manuelle r\u00e9alis\u00e9es en seulement quelques minutes).<\/p>\n\n\n\n

L\u2019id\u00e9e est que cette approche analytique vous aide \u00e0 obtenir plus rapidement des r\u00e9ponses diagnostiques pour les patients, qu\u2019il s\u2019agisse de signaler une tumeur sur un examen d\u2019imagerie ou d\u2019identifier un AVC sur une TDM d\u2019urgence. De m\u00eame, dans le domaine de la g\u00e9nomique, l\u2019analytique avanc\u00e9e permet d\u2019expliquer les causes g\u00e9n\u00e9tiques de la maladie. Un exemple de pointe est le s\u00e9quen\u00e7age rapide du g\u00e9nome pour les nouveau-n\u00e9s en soins intensifs\u00a0: L\u2019analyse pilot\u00e9e par l\u2019AI permet d\u00e9sormais de peigner l\u2019ADN entier d\u2019un b\u00e9b\u00e9 et de localiser une mutation responsable de la maladie en moins de 24 heures<\/a>, un processus qui prenait auparavant des semaines. En fait, en combinant des donn\u00e9es sur l\u2019ensemble du g\u00e9nome avec l\u2019AI, les chercheurs ont d\u00e9montr\u00e9 leur capacit\u00e9 \u00e0 fournir des diagnostics g\u00e9n\u00e9tiques pour les maladies rares en une seule journ\u00e9e, ce qui permet de gagner un temps critique pour le traitement.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Bien entendu, l\u2019analytique diagnostique dans le secteur de la sant\u00e9 ne se limite pas \u00e0 ces cinq sc\u00e9narios. Il est \u00e9galement utilis\u00e9 pour la d\u00e9tection des fraudes dans la facturation, la pr\u00e9vision des volumes de patients, l\u2019optimisation des ressources en personnel non clinique, etc. Mais ces exemples sont parmi les plus transformateurs en termes de soins et d\u2019op\u00e9rations pour les patients.<\/p>\n\n\n\n

En savoir plus<\/em><\/a> sur les solutions de stockage de donn\u00e9es g\u00e9nomiques.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Comment le stockage de donn\u00e9es moderne peut aider les h\u00f4pitaux \u00e0 tirer le meilleur parti de l\u2019analytique des diagnostics<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les exemples pr\u00e9sent\u00e9s ci-dessus ont un point commun\u00a0: Elles sont extr\u00eamement gourmandes en donn\u00e9es. L\u2019h\u00f4pital moyen g\u00e9n\u00e8re environ 137 t\u00e9raoctets de donn\u00e9es par jour<\/a>, et ce volume augmente de pr\u00e8s de 50\u00a0% en glissement annuel. Qu\u2019il s\u2019agisse d\u2019images m\u00e9dicales haute r\u00e9solution, de s\u00e9quences g\u00e9nomiques compl\u00e8tes ou d\u2019ann\u00e9es de DPI et de donn\u00e9es de capteurs, les \u00e9tablissements de sant\u00e9 actuels traitent des ensembles de donn\u00e9es massifs, diversifi\u00e9s et souvent non structur\u00e9s. Pour extraire des informations strat\u00e9giques, ces donn\u00e9es doivent \u00eatre stock\u00e9es en toute s\u00e9curit\u00e9<\/a>, r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es rapidement et maintenues accessibles sur de longues p\u00e9riodes pour les tendances et l\u2019entra\u00eenement des mod\u00e8les dAI.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

C\u2019est pourquoi de nombreux h\u00f4pitaux de premier plan investissent dans des solutions de stockage modernes<\/a>. Ils ont besoin de plateformes de stockage de donn\u00e9es hautes performances, \u00e9volutives et s\u00e9curis\u00e9es, comme des baies de stockage 100\u00a0% flash et des environnements de donn\u00e9es unifi\u00e9s, pour atteindre leurs objectifs en mati\u00e8re d\u2019AI et d\u2019analytique avanc\u00e9e. Le stockage flash offre la vitesse n\u00e9cessaire pour l\u2019analytique en temps r\u00e9el, comme le streaming des signes vitaux ou l\u2019acc\u00e8s aux fichiers IRM en quelques secondes. L\u2019infrastructure \u00e9volutive garantit le maintien des performances \u00e0 mesure que les volumes de donn\u00e9es passent de t\u00e9raoctets \u00e0 p\u00e9taoctets, en particulier lors de l\u2019entra\u00eenement de mod\u00e8les d\u2019AI sur des ann\u00e9es d\u2019analyse historique. De plus, des fonctionnalit\u00e9s telles que le chiffrement, les snapshots<\/a> et l\u2019immuabilit\u00e9 contribuent \u00e0 prot\u00e9ger les informations sensibles des patients.<\/p>\n\n\n\n

Les solutions de stockage modernes sont \u00e9galement essentielles pour prendre en charge l\u2019int\u00e9gration des donn\u00e9es. Les informations de diagnostic \u00e9mergent souvent en reliant diverses sources, telles que les notes cliniques, les r\u00e9sultats de laboratoire, l\u2019imagerie et les donn\u00e9es g\u00e9nomiques, et en identifiant les sch\u00e9mas qui les traversent. Une plateforme de stockage unifi\u00e9e rassemble ces \u00e9l\u00e9ments, ce qui permet aux outils d\u2019AI de poser (et de r\u00e9pondre) des questions plus importantes. Par exemple, les analystes peuvent relier les images des lames de pathologie aux ant\u00e9c\u00e9dents des patients pour identifier les causes profondes de la maladie.<\/p>\n\n\n\n

Les performances en temps r\u00e9el comptent \u00e9galement. Les outils d\u2019analytique pr\u00e9dictive, comme les syst\u00e8mes d\u2019alerte pr\u00e9coce pour la septic\u00e9mie, reposent sur des lectures et des \u00e9critures continues sans d\u00e9calage. L\u2019AI qui analyse les analyses en quelques minutes, et non en quelques heures, ne peut fournir ce type de vitesse que si votre syst\u00e8me de stockage peut \u00e9galement suivre le rythme. Gr\u00e2ce \u00e0 une base de stockage rapide et flexible, votre \u00e9tablissement de sant\u00e9 peut transformer les donn\u00e9es brutes et non structur\u00e9es en un actif clinique qui alimente l\u2019AI, rationalise les op\u00e9rations et aide les prestataires \u00e0 fournir de meilleurs soins aux patients, plus rapidement.<\/p>\n\n\n\n

Pure Storage red\u00e9finit l\u2019exp\u00e9rience du stockage de donn\u00e9es dans le secteur de la sant\u00e9 avec des solutions qui aident les \u00e9tablissements de sant\u00e9 \u00e0 travailler avec l\u2019AI et des outils d\u2019analytique avanc\u00e9s pour transformer leurs donn\u00e9es en informations pr\u00e9cieuses qui am\u00e9liorent les soins aux patients.<\/em><\/strong>En savoir plus sur nos solutions pour le secteur de la sant\u00e9<\/em><\/strong><\/a>.<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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L\u2019analytique de diagnostic est un domaine ax\u00e9 sur les donn\u00e9es qui permet de d\u00e9couvrir la cause profonde de l\u2019\u00e9v\u00e9nement. 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