Embarquez pour un voyage concret dans l’impact de l’IA sur les diagnostics et les soins personnalisés aux patients. De la gamification à la réalité virtuelle, le rôle de l’IA dans la gestion des données et les systèmes d’information de laboratoire est exploré, peignant une image vivante d’un avenir des soins de santé parfaitement imbriqué dans les technologies de pointe.
Dans le paysage dynamique du secteur des soins de santé, nous nous trouvons au cœur d’un changement profond propulsé par les avancées technologiques, la télémédecine et l’intelligence artificielle (IA) apparaissant comme les avant-gardes de cette vague transformatrice. Ce changement de paradigme promet une refonte radicale de la prestation des soins de santé, une métamorphose particulièrement cruciale dans les régions confrontées à des contraintes de ressources, comme l’Inde.
Lors d’un entretien éclairant avec Gaurav Gupta, vice-président chargé de l’ingénierie chez GlobalLogic, nous avons exploré le terrain complexe de ce secteur en pleine évolution. M. Gupta, fort de sa riche expérience, a exposé les défis techniques complexes inhérents à la mise en place d’une solide plateforme de télémédecine. En outre, il a donné un aperçu des défis globaux tout en mettant en lumière les obstacles uniques rencontrés dans le paysage complexe des soins de santé en Inde.
Les défis de la transformation des soins de santé, avec un accent sur les réalités rurales
Dans le paysage évolutif de la télémédecine, les paysages mondiaux et indiens présentent des défis distincts. À l’échelle mondiale, les incohérences réglementaires constituent un obstacle important, faute d’un cadre unifié pour les services de télésanté. L’abondance des données générées par les systèmes de télésanté est une autre préoccupation mondiale, les questions d’accessibilité et de sécurité étant au premier plan.
D’un point de vue mondial, la sécurité des données et la protection de la vie privée doivent encore être clairement définies, et l’accessibilité des informations sur les patients reste un défi. Si l’Europe est à la pointe de la réglementation, de nombreux pays n’en sont encore qu’aux premiers stades de la maturation.
En ce qui concerne l’Inde, les défis se présentent sous une forme unique. La connectivité Internet, en particulier dans les zones rurales, reste un goulet d’étranglement qui entrave l’efficacité des interactions en matière de télésanté. La formation, non seulement des médecins mais aussi du personnel d’appui, est essentielle pour une intégration transparente de la télésanté. Le besoin de formation s’étend à ceux qui fournissent des services dans les établissements de santé publics et privés.
Pour relever ces défis, il faut des solutions innovantes. Des initiatives telles que la fourniture de kits de télésanté dans des endroits reculés peuvent combler le fossé de la connectivité. Ces kits, équipés de dispositifs de surveillance essentiels, permettent aux agents de santé locaux de faciliter les contrôles vitaux et la transmission de données pour les rendez-vous de télésanté.
À mesure que le paysage évolue, les mesures stratégiques visant à améliorer la connectivité et l’éducation sont essentielles pour surmonter les défis qui persistent dans les contextes mondial et indien.
L’influence de l’IA sur le diagnostic et les soins personnalisés aux patients
Notre intérêt pour l’IA va au-delà de la théorie : nous façonnons activement l’avenir des soins de santé. En tirant parti de la puissance de l’IA, nous révolutionnons les essais cliniques, où les essais décentralisés sont devenus la norme, réduisant le cycle de développement des médicaments de 13-14 ans à seulement 7 mois, grâce aux leçons tirées de l’ère Covid.
Dans le domaine des essais cliniques, l’IA joue un rôle central, en relevant des défis tels que l’embarquement des patients grâce à des approches innovantes telles que les expériences de métavers. En gamifiant le processus et en intégrant la réalité virtuelle, nous améliorons l’expérience globale de l’essai, en la rendant plus attrayante et plus efficace.
Un autre domaine critique est la gestion de vastes données provenant de diverses sources dans le processus d’essai clinique. L’IA permet d’absorber, de traiter et d’analyser rapidement ces données, ce qui est essentiel pour obtenir des résultats précis en temps voulu. Notre travail avec des entreprises pharmaceutiques locales en Inde illustre l’intégration de l’IA dans des plateformes qui redéfinissent le paysage.
Les systèmes de gestion des informations de laboratoire (LIMS) représentent une frontière importante, qualifiée de « laboratoire du futur ». L’IA comble le fossé entre les machines IoTisées et non IoTisées, en consolidant les données provenant de différents fournisseurs et clouds. Cette innovation garantit un traitement rapide, transformant l’efficacité des laboratoires dans la production de résultats fiables.
En résumé, l’IA, associée à des technologies complémentaires comme les métavers et l’apprentissage automatique, est en train de remodeler le secteur de la santé. De l’accueil des patients à la consolidation des données dans les laboratoires, ces avancées nous propulsent vers un avenir où les « laboratoires du futur » feront partie intégrante de notre vie quotidienne – une transformation qui devrait se matérialiser d’ici 2025.
Concilier les défis de la maintenance et de la sécurité
Relever le double défi de la maintenance et de la sécurité des données dans le secteur de la santé est essentiel pour toute société de services informatiques ou d’ingénierie. Les disparités dans la dispersion des données à travers des sources fédérées, associées au simple volume généré, posent des problèmes importants. Prenons, par exemple, l’afflux de données provenant d’appareils médicaux tels que les moniteurs de diabète, qui exploitent désormais l’IdO pour l’enregistrement en temps réel dans le nuage.
Le problème vient de la multitude de fournisseurs de cloud, qui font de la consommation des données une tâche complexe. Pour rationaliser ce processus, nous travaillons à la création d’une plateforme de couche d’abstraction. Cette plateforme vise à utiliser l’apprentissage automatique pour ingérer et transformer les données sous une forme unifiée, facilitant ainsi leur consommation via un logiciel de capture électronique des données (EDC).
Au-delà de la capture des données, nous naviguons dans le paysage complexe de la sécurité et de la confidentialité des données. En nous appuyant sur notre expérience des normes telles que HL7 et FHR, nous élaborons des solutions pour répondre à l’évolution des réglementations et des normes. L’objectif est de créer une couche d’abstraction unifiée qui non seulement relève les défis de l’ingestion de données, mais donne également la priorité à la sécurité et à la confidentialité des données, en assurant le centrage sur le patient au milieu de l’utilisation potentiellement abusive d’informations sensibles.
Parallèlement, l’intelligence artificielle, en particulier l’apprentissage automatique, joue un rôle transformateur. On peut citer comme exemple l’utilisation de l’intelligence artificielle pour compiler les revues médicales, ce qui réduit les efforts et améliore l’efficacité. La machine est entraînée à imiter les styles d’écriture, les tons et les préférences, ce qui permet de réduire considérablement les efforts de création de contenu.
À mesure que le secteur évolue, l’accent reste mis sur la maturation de ces solutions, en garantissant la confidentialité des données, la sécurité et l’efficacité dans un paysage de soins de santé qui progresse rapidement.
Les avantages des essais cliniques décentralisés (ECD)
Les essais cliniques décentralisés (ECD) offrent des avantages considérables, notamment en réduisant les coûts globaux des essais pour les entreprises pharmaceutiques. L’accès élargi aux patients, quel que soit leur lieu de résidence, renforce l’attention portée aux patients et accélère le processus d’essai. L’efficacité opérationnelle est renforcée par les processus numériques, tels que les systèmes automatisés de paiement et d’accueil.
L’intégration de la télésanté joue un rôle crucial, en facilitant les contrôles réguliers et le suivi pendant les essais. Les technologies numériques, notamment la réalité virtuelle et les métavers pour l’embarquement des patients, contribuent à un processus d’essai plus rapide et rentable. GlobalLogic, fort de sa vaste expérience dans les secteurs de la santé et de la finance, propose des solutions pour le traitement des paiements, l’embarquement virtuel et le traitement avancé des données à l’aide de l’IA.
En outre, l’intégration de l’informatique quantique se profile à l’horizon, permettant de relever des défis complexes dans les essais cliniques et l’analyse des données des dispositifs médicaux. Il s’agit notamment d’explorer le potentiel de l’Edge computing pour fournir des analyses de santé personnalisées, une étape vers un avenir où les soins de santé ne sont pas seulement efficaces, mais aussi hautement personnalisés pour les patients individuels.
