Le domaine des soins de santé et l'In-Memory computing





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L'information est échangée à travers le monde à des vitesses inimaginables durant les dernières décennies. Les médias sociaux associés à la connectivité instantanée d'aujourd'hui ont contribué à créer une source largement inexploitée d’idées médicales. Par exemple, le suivi « Twitter » et « Facebook » pourrait offrir un moyen plus rapide pour suivre la propagation de la grippe dans une région. Les professionnels médicaux pourraient vouloir ensuite générer une image plus large d'une épidémie potentielle en corrélant ces informations avec d'autres sources non traditionnelles de données de santé telles que les rapports d'absentéisme scolaire et les ventes libres dans les commerces de détail. Avec l’analyse prédictive en temps réel, une transition vers un modèle  proactif  pour la gestion globale des soins de santé se réalise.

La démographie mondiale est en cours de changement. L'augmentation du vieillissement des populations a été anticipée pendant un certain temps. Mais ceci  n'est qu'un des changements majeurs. Aujourd'hui, il y a un accès sans précédent à l'information médicale. Des sites Web comme « WebMD » (www.webmd.com) et « HealthCentral » (www.healthcentral.com) offrent l’accès facile aux informations sur les symptômes d’une maladie, les options de traitement et les risques potentiels.

Comme nous prenons plus de contrôle sur la santé personnelle, les patients attendent plus des soins médicaux, entraînant une concurrence plus vive, plus de voyages médicaux, et des changements dans les stratégies marketing. Prenons le phénomène du tourisme médical ou la pratique croissante de La publicité des médicaments délivrés uniquement sur ordonnance directement aux consommateurs. L'exploration de données (Datamining) peut répondre à des questions clés : quels sont les sujets que les personnes recherchent le plus ? Comment utilisent-ils ces informations ?

 

De manière significative, ces tendances influent tous les segments de l'industrie de la santé. Les compagnies d'assurance et les fournisseurs de régimes médicaux ont été des leaders de l'industrie dans l'utilisation des technologies de l’information tels que le « Business Intelligence » et l'entreposage de données (data warehousing). L'analyse des données dans un large éventail des sources aide à s’assurer que les patients reçoivent le traitement de haute qualité et le meilleur rapport coût/efficacité des soins. Une telle vision permet également de lutter contre la fraude, de réduire les risques, et des frais opérationnel réduits. La compagnie qui peut mieux bénéficier de ses données a alors un avantage concurrentiel.

Les hôpitaux, les cliniques et les centres de réadaptation recueillent des données personnelles quotidiennement pour des fins de traitement et de facturation. Une fois que ces informations ont été dé-identifiées, elle représente une précieuse ressource d'analyse qui peut aider à améliorer les soins aux patients, la recherche médicale, et la prévision des tendances de la santé publique. L’analyse des données en profondeur est également au cœur des de l’intelligence opérationnelle qui permet aux organisations d'éliminer les inefficacités commerciales et développer des campagnes de marketing efficaces.

Imaginez la quantité incroyable de la recherche qu'il a fallu pour déchiffrer le code génétique humain ou de développer l'un des médicaments qui sauvent la vie d'aujourd'hui. Certains experts estiment que le coût moyen d’apport d’un nouveau médicament sur le marché est d'environ 1 milliard $US. L’analyse haut débit de données peut contribuer à réduire les coûts de développement tout en réduisant le délai de commercialisation des technologies médicales, des médicaments et des services. Pour les consommateurs, cela signifie plus d'options de traitement et  la démocratisation des traitements autrefois à coût prohibitif.

 Il y a beaucoup de points où les différents segments du secteur de la santé se croisent. Des processus intégrés et efficaces de données entre les fournisseurs de soins de santé et les payeurs, par exemple, peut favoriser une meilleure collaboration.

Les compagnies de soins de santés ont besoin d’une capacité d'analyser les variables complexes à travers divers types et sources de données en temps réel et sans temps d’agrégation des données très long. La préparation intensive de données ajoute un temps et un coût considérable à tout système. Tirer pleinement profit de l’environnement riche en données d'aujourd'hui exige une nouvelle approche de l'analyse des données.



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