Intégration de l'IA dans les solutions logicielles de santé : avantages et cas d'utilisation

L'intelligence artificielle a lentement mais sûrement fait son chemin dans presque tous les aspects de l'industrie de la santé. Aujourd'hui, il ne fait aucun doute que ces technologies changent la donne : l'IA dans le domaine de la santé aide à découvrir et à tester de nouveaux médicaments, à détecter les signes de maladie qui passent inaperçus pour l'homme et rend même possible l'impossible, comme permettre des chirurgies à distance.

De plus, l'IA fait partie intégrante de la rationalisation des tâches quotidiennes liées aux soins de santé et facilite ainsi un peu la vie des professionnels de la santé. La question est de savoir comment les organisations de soins de santé peuvent-elles commencer à tirer parti de ce pouvoir et intégrer l'IA à leurs opérations ? C'est de cela qu'il s'agit dans cet article.

Ici, nous explorons les avantages, les cas d'utilisation et des exemples inspirants de solutions d'IA médicale, vous guidons tout au long du processus d'intégration et partageons des conseils sur l'utilisation de l'intelligence artificielle basés sur notre propre expérience.

Avantages de l'intégration de l'IA dans les logiciels de santé

[Source : Statista]

Selon les données de Statista, le marché mondial de l'IA dans le domaine de la santé représenterait près de 188 milliards de dollars d'ici 2030, avec une croissance à un TCAC de 37 % de 2022 à 2030. Entrons dans les avantages de l'IA dans le domaine de la santé qui ont conduit à des chiffres aussi étonnants.

Amélioration de la précision du diagnostic et du traitement

L'un des plus grands avantages des algorithmes alimentés par l'IA est qu'ils peuvent aider à analyser rapidement et avec précision de grandes quantités de données médicales, telles que les dossiers des patients, les images médicales et les résultats des tests en temps réel. Cela conduit à détecter des modèles et des anomalies qui prennent beaucoup plus de temps lorsqu'ils sont effectués par des humains ou passent complètement inaperçus sans l'implication de l'IA.

L'intelligence artificielle aide les professionnels de la santé (HCP) à appliquer une approche proactive et à fournir un traitement rapide et précis à leurs patients, à prévoir et à prévenir les urgences et à réduire les cas de diagnostic erroné.

Les professionnels de la santé sont plutôt optimistes quant à la technologie. Par exemple, une enquête réalisée en 2022 par la Société européenne de radiologie s'est entretenue avec 185 radiologues travaillant avec des algorithmes basés sur l'IA pour diagnostiquer les patients. La majorité (75,7 %) d'entre eux étaient d'accord sur la fiabilité générale des algorithmes.

Prise en charge personnalisée des patients

Idéalement, chaque patient doit être traité en tenant compte de ses antécédents médicaux, de son expérience, de ses données génétiques, de son mode de vie et d'autres informations.

L'IA, en combinaison avec d'autres technologies, peut analyser ces données en temps réel. En conséquence, il permet une approche personnalisée des soins et aide à trouver les meilleures solutions de diagnostic et de traitement possibles pour des patients spécifiques. Cela conduit à de meilleurs résultats pour les patients et réduit les chances de réadmission.

Alors que les patients sont encore prudents quant à l'utilisation de l'IA par les professionnels de la santé, beaucoup d'entre eux pensent que cette technologie peut résoudre certains problèmes de l'industrie. Par exemple, l'enquête du Pew Research Center de 2023 a montré que 51% des adultes américains qui considèrent les préjugés ethniques dans les soins de santé comme un problème pensent que l'IA les réduira. La même recherche a révélé que 65% des adultes américains souhaitent que l'IA soit utilisée dans leur dépistage du cancer.

Lire la suite : Comment l'intégration de l'IA peut améliorer les soins aux patients

Économies de coûts

Alors que la prise de décision complexe repose uniquement sur les professionnels de la santé, l'IA peut les soulager de certaines tâches répétitives de routine. Cela inclut le travail administratif comme la prise de rendez-vous, l'inscription des patients, le traitement des factures et d'autres documents, etc. L'automatisation de ces opérations aide les organisations de soins de santé à réduire les coûts administratifs et opérationnels.

De plus, cela libère du temps pour les professionnels de la santé pour les soins aux patients. Par exemple, selon des recherches récentes, en Europe, on estimait que seulement 50 % du temps de travail d'un médecin était consacré au traitement des patients, et les 50 % restants étaient occupés par des tâches administratives. La mise en œuvre de l'IA dans les soins de santé devrait augmenter de 20 % le temps passé avec les patients. Cela peut naturellement conduire à une meilleure satisfaction des patients et donc à une augmentation des revenus.

De plus, les solutions d'analyse et de modélisation prédictive basées sur l'IA peuvent optimiser l'allocation des ressources dans les organisations de soins de santé. Par exemple, les algorithmes d'IA sont capables d'analyser les données historiques et en temps réel pour optimiser la planification du personnel et le flux des patients, améliorer la prévision de la demande et rationaliser la gestion des stocks.

Cas d'utilisation de l'intelligence artificielle dans les logiciels de santé

Bien qu'il existe une abondance de cas où l'intelligence artificielle peut être utilisée au profit de l'industrie, la plupart des applications de l'IA dans les soins de santé peuvent être grossièrement divisées en quatre catégories. Il s'agit des soins aux patients, du diagnostic et de l'imagerie médicale, de la recherche et du développement et de la gestion. Entrons dans chacun de ces groupes de cas d'utilisation.

Diagnostic et imagerie médicale

L'intelligence artificielle façonne actuellement l'avenir du diagnostic et de l'imagerie médicale et augmente les capacités humaines grâce à des algorithmes avancés. L'IA dans les logiciels de santé aide les professionnels de la santé à interpréter rapidement et avec précision des données complexes, et donc à prendre des décisions médicales plus efficaces et à réduire les erreurs médicales.

Voici une liste destechnologies d'IA typiques utilisées pour le diagnostic et l'imagerie médicale :

• Apprentissage automatique pour analyser de grands ensembles de données, et ainsi identifier les relations complexes entre les données cliniques, les symptômes et les résultats de la maladie, ce qui aide à faire des prédictions et à améliorer la prise de décision diagnostique
• Apprentissage en profondeur qui utilise les réseaux de neurones et aide les professionnels de la santé dans des tâches telles que l'analyse d'images médicales, y compris les radiographies, les tomodensitogrammes et les IRM
• Techniques de PNL pour interpréter le langage humain et analyser les dossiers médicaux, les notes cliniques, les articles de recherche, etc. pour extraire les informations pertinentes
• Systèmes experts pour simuler l'expertise humaine dans des domaines spécifiques en fournissant aux professionnels de la santé des connaissances médicales et des directives cliniques pertinentes
• Techniques de raisonnement probabiliste pour calculer les probabilités et évaluer la probabilité de divers diagnostics
• Systèmes d'aide à la décision alimentés par l'IA pour aider les cliniciens à prendre des décisions de diagnostic basées sur des données en temps réel telles que l'historique du patient, les symptômes, les résultats des tests et la recherche médicale

Il est important de noter qu'il est peu probable que l'IA remplace les humains et que les décisions finales relèvent de la responsabilité des professionnels de la santé. Cependant, l'utilisation de l'IA par les professionnels de la santé conduit à des diagnostics plus rapides et plus précis. Par exemple, dans l'un de nos articles, nous avons partagé une histoire sur la façon dont les cliniques hongroises ont adopté des systèmes d'IA pour aider à détecter les signes de cancer du sein qui auraient pu être ignorés par les médecins.

Les soins aux patients

En ce qui concerne les soins aux patients, les technologies d'IA sont principalement utilisées pour améliorer la prestation des services de santé et la coordination des soins, ainsi que pour améliorer l'expérience des patients. Ils aident également les prestataires de soins de santé à adopter une approche plus proactive et centrée sur le patient.

Les solutions logicielles courantes basées sur l'IA pour les soins aux patients comprennent :

• Des assistants de santé virtuels alimentés par l'IA et la PNL qui fournissent aux patients un soutien et des conseils personnalisés en matière de soins de santé.En règle générale, ils peuvent répondre aux questions, fournir des évaluations des symptômes, proposer des rappels de médicaments et mettre les utilisateurs en contact avec les professionnels de la santé.
• Des solutions de surveillance à distance des patients qui utilisent des algorithmes ML et permettent aux professionnels de la santé de suivre à distance les signes vitaux, les symptômes et l'observance des médicaments des patients, et d'intervenir si nécessaire
• Logiciel de gestion des médicaments visant à faciliter le bilan comparatif des médicaments, la surveillance de l'observance et les recommandations personnalisées en matière de médicaments
• Solutions de détection et de prévention des chutes utilisées en combinaison avec des capteurs, des appareils portables ou des technologies basées sur des caméras pour détecter les chutes ou les changements dans les schémas de mouvement.Ces systèmes sont souvent adoptés par les soignants ou les services d'urgence
• Plateformes de gestion des maladies chroniques créées pour soutenir les patients atteints de maladies chroniques en fournissant des plans de soins personnalisés, une surveillance des symptômes et des outils d'autogestion

En tirant parti de la puissance des technologies d'IA, les prestataires de soins de santé peuvent fournir des soins proactifs et centrés sur le patient, conduisant à de meilleurs résultats et à une amélioration du bien-être général du patient.

En savoir plus : Comment améliorer vos services de santé avec l'IA et l'apprentissage automatique

Gestion

L'automatisation des tâches administratives et autres tâches répétitives est l'un des moyens les plus simples pour une organisation de soins de santé de démarrer un parcours d'intégration de l'IA. Ces solutions sont généralement liées aux processus opérationnels plutôt qu'aux soins aux patients, mais elles peuvent néanmoins aider à économiser de l'argent et à améliorer la qualité des services.

Certaines dessolutions logicielles basées sur l'IA les plus largement adoptées et utilisées dans la gestion des soins de santé incluent :

• Plateformes de gestion du cycle de revenus qui aident à automatiser et à optimiser la facturation, le codage et le traitement des réclamations, et à identifier les fuites de revenus potentielles
• Les solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement visaient à optimiser les niveaux de stocks, à réduire les coûts et à garantir la disponibilité en temps voulu des fournitures essentielles.Dans ce cas, les algorithmes d'IA analysent les données historiques et les modèles de demande, prévoient les besoins d'approvisionnement et automatisent les processus d'approvisionnement.
• Services de détection et de prévention des fraudes qui exploitent des algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser les modèles et les anomalies dans les données de réclamation, le comportement des fournisseurs et les pratiques de facturation, et signaler les activités suspectes
• Des solutions d'optimisation des flux de travail qui aident à automatiser les tâches de routine et à rationaliser les processus, principalement grâce à l'automatisation robotique des processus (RPA).Cette technologie peut couvrir la prise de rendez-vous, le traitement de la documentation, etc.
• Plateformes prédictives de dotation en personnel et d'allocation des ressources qui utilisent des algorithmes d'IA pour analyser les données historiques des patients, les taux d'admission et les modèles de planification du personnel afin de prévoir les futurs volumes de patients et d'optimiser les niveaux de dotation, ainsi que de gérer efficacement les ressources

Recherche et développement

Étant donné que les algorithmes d'IA peuvent analyser de grands volumes de données médicales, ils sont naturellement utilisés non seulement par les établissements de santé, mais également par les chercheurs. Les outils alimentés par l'IA permettent aux scientifiques de parcourir rapidement des ensembles de données massifs et d'identifier des modèles qui accélèrent les découvertes médicales. Les technologies d'IA aident dans les tâches suivantes liées à la recherche :

• Exploration et analyse de données , auquel cas l'IA est utilisée pour traiter des données de santé telles que le DSE, les données génomiques, les essais cliniques et la littérature scientifique.Cela aide les chercheurs à mieux comprendre les mécanismes de la maladie et à trouver des solutions beaucoup plus rapidement
• Analyse génomique , où les algorithmes d'IA et de ML sont utilisés pour analyser et interpréter les séquences d'ADN, prédire les risques de maladie et améliorer la médecine personnalisée
• La découverte et le développement de médicaments , qui sont devenus plus faciles grâce aux algorithmes d'IA et de ML analysant les données sur les structures moléculaires, prédisant les interactions médicament-cible et identifiant les composés aux propriétés souhaitées
• Optimisation des essais cliniques , auquel cas l'IA aide à optimiser la conception et l'exécution des essais cliniques.Pour être plus précis, les algorithmes ML peuvent identifier les participants à l'essai appropriés, prédire les réponses des patients et optimiser les protocoles d'essai

L'utilisation de l'IA à ces fins contribue à l'avancement de la médecine factuelle, des soins personnalisés et de l'évolution globale des systèmes de santé.

Exemples d'IA dans les logiciels de santé

Il est beaucoup plus facile de comprendre comment tout cela fonctionne avec des cas réels, donc, pour chaque catégorie, nous avons sélectionné un exemple de la façon dont les entreprises de technologie de la santé et les organisations de santé utilisent l'IA dans les logiciels de santé.

Imagerie médicale : Butterfly Network

Comme vous le savez probablement, l'imagerie par ultrasons est un outil de diagnostic sûr, non invasif et non radiatif qui permet aux professionnels de la santé d'obtenir des images de l'intérieur du corps par le biais d'ondes sonores. Cependant, l'équipement utilisé pour l'échographie est généralement très coûteux et trop volumineux pour être utilisé en dehors des établissements de santé.

C'est pourquoi une société médicale Butterfly Network a créé le Butterfly iQ, un imageur portable du corps entier, que les professionnels de la santé peuvent transporter presque aussi facilement qu'ils portent des stéthoscopes.

Le Butterfly iQ est basé sur un transducteur à ultrasons à semi-conducteur. L'appareil dispose de milliers de minuscules capteurs à ultrasons, ce qui lui permet de créer des images haute résolution en temps réel et de les envoyer directement sur un smartphone ou une tablette connectée.

En ce qui concerne le composant IA de la technologie, le Butterfly iQ est amélioré avec des algorithmes d'IA qui améliorent la qualité de l'image, optimisent les paramètres et aident à l'interprétation des images et à la détection des anomalies. De plus, le produit exploite le cloud computing, qui permet le stockage, la collaboration et l'analyse des données.

Soins aux patients : Wellframe

L'une des tâches auxquelles les soins de santé modernes doivent répondre est l'autonomisation des patients, ce qui signifie que le système doit permettre aux personnes dont il s'occupe de jouer un rôle actif dans la gestion de leur santé. Wellframe est un service qui vise à faire exactement cela.

Cette plateforme numérique de gestion de la santé aide les professionnels de la santé à fournir à leurs patients des soins personnalisés, interactifs et basés sur les données. Pour y parvenir, ses créateurs ont combiné des applications mobiles, l'IA et des services de gestion des soins.

L'application mobile Wellframe pour les patients est essentiellement un compagnon de santé numérique avec des fonctionnalités qui permettent un soutien et des conseils. La fonctionnalité comprend des plans de soins personnalisés, des rappels de prise de médicaments, le suivi des symptômes, du contenu éducatif, des services de télésanté, une messagerie sécurisée avec les professionnels de la santé et l'alerte de ces derniers en cas de situations à haut risque.

L'équipe Wellframe utilise également l'IA pour le développement de logiciels de santé. Les algorithmes d'IA sont utilisés ici pour analyser les données des patients comme les dossiers de santé et créer des plans de soins personnalisés. Ils aident également à détecter les schémas, les risques potentiels et les défauts du traitement, et fournissent des informations et des recommandations en temps réel aux patients et aux professionnels de la santé.

En savoir plus : Comment l'IA peut aider les professionnels de la santé à être plus performants : avantages et réussites

Gestion : épique

Le dernier exemple ici est bien connu de la plupart des gens du secteur de la santé. Epic est un système de dossiers de santé électroniques (DSE) largement utilisé pour gérer les informations sur les patients et rationaliser les flux de travail dans les organisations de soins de santé.

La fonctionnalité d'Epic permet aux professionnels de la santé de travailler facilement avec l'enregistrement, la documentation et les dossiers des patients, de passer des commandes de tests et de médicaments, de coordonner les soins, etc.

Alors, quel est le rôle de l'IA dans le développement de logiciels de santé par Epic ? La plate-forme exploite l'intelligence artificielle pour l'analyse prédictive afin d'identifier des modèles dans de grandes quantités de données sur les patients. De cette façon, les algorithmes d'IA peuvent prédire les résultats des patients, détecter les risques et les complications et permettre aux professionnels de la santé d'intervenir de manière proactive en cas de besoin.

Epic utilise également le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale pour analyser des données non structurées telles que des notes cliniques et de la documentation et extraire des informations et des modèles précieux nécessaires à la prise de décision. Les professionnels de la santé utilisant Epic sont capables non seulement de gérer des patients individuels, mais également de soutenir les initiatives de gestion de la santé de la population.

L'équipe de Mind Studios trouve également Epic incroyablement utile : en fait, nous l'utilisons lors dela création de solutions conformes à la HIPAA pour nos projets de soins de santé, y compris ceux qui impliquent la technologie de l'IA.

Découverte de médicaments : AlphaFold

Selon Bloomberg, la mise sur le marché d'un nouveau médicament a généralement coûté près de 3 milliards de dollars, et environ 90 % des médicaments expérimentaux ont échoué. AlphaFold, un modèle d'IA développé par DeepMind, a considérablement accéléré et simplifié le processus en prédisant la structure 3D des protéines, ce qui est essentiel pour comprendre comment elles vont interagir avec le corps humain.

Pour faire simple, de nombreuses maladies sont déclenchées par des protéines qui se comportent anormalement. La prédiction de la structure 3D des protéines aide les chercheurs à déterminer les cibles potentielles des médicaments, à affiner les molécules susceptibles d'interagir avec les protéines et à concevoir des médicaments pour attaquer les maladies.

Voici comment cela fonctionne. Tout d'abord, AlphaFold est formé avec de grandes quantités de données sur les protéines provenant de bases de données disponibles, de recherches scientifiques et d'autres sources. DeepMind forme le modèle en utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur, en particulier des réseaux de neurones.

Le modèle est ensuite utilisé pour prédire la structure 3D de la protéine et déterminer comment elle se replie grâce à des algorithmes complexes et des méthodes de calcul. Son processus de raffinement itératif permet d'augmenter la précision des prédictions.

Un autre rôle important d'AlphaFold dans le domaine de la santé est qu'il contribue à créer une base de données complète sur la structure des protéines, qui peut non seulement stimuler la découverte de médicaments, mais faire progresser nos connaissances sur les maladies et la biologie en général.

Comment intégrer des solutions d'IA dans un logiciel de santé

Si vous êtes une organisation de soins de santé qui possède déjà un logiciel existant, il peut être plus judicieux financièrement d'investir dans l'intégration d'une solution d'IA prête à l'emploi au lieu de créer un nouveau produit à partir de zéro. C'est exactement ce sur quoi nous voulons nous concentrer dans cette section.

Le processus d'intégration de l'IA est complexe dans tous les domaines. Cependant, la fusion des logiciels d'IA et de soins de santé peut être particulièrement difficile en raison des nombreuses réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données qui doivent être prises en compte. Ces six étapes vous aideront à mieux comprendre comment le faire de la manière la plus efficace possible.

Étape 1. Définir les besoins de votre établissement de santé

La première chose à faire lorsque vous avez décidé d'examiner les options d'intégration de l'IA est d'identifier les objectifs de ce projet. Que comptez-vous réaliser avec les solutions d'IA ? Quels processus souhaitez-vous automatiser et améliorer ? Comment cela profitera-t-il à votre organisation ? Et quel budget pouvez-vous allouer au projet ?

Répondre à ces questions vous aidera à vous assurer que l'idée est valide, et à la fin, vous aurez une liste d'exigences pour les solutions d'IA elles-mêmes et l'équipe qui les mettra en œuvre.

Étape 2. Trouver des développeurs dignes de confiance pour mettre en œuvre la solution

Une expérience et une expertise pertinentes sont d'une importance cruciale lors de la recherche d'un partenaire pour intégrer des solutions d'IA dans les opérations d'une organisation de soins de santé.

Les fournisseurs de services matériels et logiciels doivent comprendre les réglementations, les normes et les défis uniques du secteur de la santé. N'hésitez donc pas à évaluer l'expertise de vos partenaires potentiels lors d'entretiens techniques et à contacter leurs anciens clients pour en savoir plus sur leur expérience et leur approche de travail.

Étape 3. Choisissez la bonne solution d'IA

Il existe de nombreuses options pour les outils et les technologies d'IA. Le choix dépend ici du type de données que vous envisagez de traiter et de sa disponibilité, des exigences techniques de la solution d'IA, de sa conformité à la réglementation et de son coût.

Que vous envisagiez de créer une solution d'intelligence artificielle à partir de zéro ou d'en intégrer une prête à l'emploi avec quelques ajustements, nous vous suggérons de prendre la décision avec votre partenaire expérimenté en implémentation d'IA.

Étape 4. Planifier l'intégration

Le succès de votre projet d'IA dépend directement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles vous allez former les algorithmes d'IA. Par conséquent, l'une des étapes cruciales de la préparation de l'intégration consiste à collecter et à analyser les données.

Selon le problème que l'algorithme traitera, les données peuvent inclure des images médicales, une transcription médicale, des DSE, des données provenant d'appareils portables, etc.

Il est également essentiel de s'assurer que la solution d'IA sélectionnée est conforme aux exigences réglementaires et aux normes telles que HIPAA et GDPR.

Étape 5. Former, tester et déployer la solution

Une fois les données prêtes, vous pouvez commencer à former la solution d'IA et tester la précision des résultats qu'elle génère. Bien que les principaux contributeurs à ce processus soient des ingénieurs, assurez-vous d'engager également des professionnels de la santé qui travailleront avec la solution à l'avenir, car ce sont eux qui doivent valider l'efficacité de l'algorithme.

Une fois le modèle d'IA validé, l'équipe peut le déployer et votre équipe interne peut commencer à l'intégrer dans le flux de travail de l'organisation.

Étape 6. Surveillez et affinez votre système d'IA de soins de santé

Le projet n'est pas terminé une fois la solution déployée : les projets d'intelligence artificielle, notamment dans le domaine de la santé, nécessitent un suivi et une amélioration constants.

Ce processus implique de recueillir les commentaires des utilisateurs (dans ce cas, principalement des professionnels de la santé et des patients), d'analyser l'impact des solutions sur les performances de l'organisation de soins de santé et d'affiner l'IA pour garantir les résultats souhaités.

Lire la suite : Développement Web médical : créer un site Web médical à la mode et à jour

Conseils de Mind Studios sur la mise en œuvre de la technologie de l'IA dans les soins de santé

Le processus que nous avons décrit ci-dessus peut sembler assez simple. Cependant, la mise en œuvre de projets d'IA dans le domaine de la santé s'accompagne de certains défis et ne se déroule pas toujours comme prévu, simplement en raison de la nature complexe de la technologie et de l'industrie. Voici quelques conseils de notre équipe qui pourraient vous aider à assurer le succès de votre idée.

Soyez conscient des défis de l'IA

Alors que l'intelligence artificielle a le potentiel de révolutionner l'industrie de la santé, il est crucial pour quiconque adopte la technologie d'être conscient et de résoudre ses inconvénients et ses défis. Bien que les modèles d'IA réduisent le risque d'erreur humaine, ils ont été formés sur des données créées par l'homme et peuvent donc souvent êtrebiaisés .

Par exemple, imaginez que les données historiques d'une clinique montrent qu'un certain groupe racial est moins susceptible de rechercher des soins de santé. Étant donné qu'un algorithme d'IA est formé sur ces données, il peut être moins susceptible de recommander un traitement de suivi pour les patients de ce groupe, même si les soins sont nécessaires.

Une autre préoccupation majeure des professionnels de la santé est le manque de transparence, car il est souvent difficile de savoir comment les algorithmes d'IA arrivent à certaines conclusions , ce qui rend difficile la détection et la résolution des biais.

Certes, ces défis ne signifient pas que vous ne devriez pas adopter l'intelligence artificielle. Gardez simplement à l'esprit que les solutions d'IA doivent être utilisées sous une surveillance humaine constante, en particulier lors du traitement des patients.

Choisissez un partenaire fiable à long terme

Les projets d'IA peuvent prendre des années à se développer et à s'intégrer : il suffit de penser à l'outil Sepsis Watch, sorti pour la première fois en 2018 et toujours en cours de test.Cependant, même lorsque le modèle d'IA est intégré au flux de travail d'un établissement de santé, il ne devient pas une solution miracle : de telles solutions nécessitent une surveillance, une formation et une amélioration continues.

Nous vous suggérons donc de choisir un partenaire technique réellement investi dans la réussite de votre projet et prêt à y travailler dans la durée, en assurant des services de maintenance et de support après le lancement de la solution.

En tant que société de développement de logiciels, Mind Studios se concentre principalement sur la coopération à long terme pour assurer le succès final du projet à long terme. Ainsi, 70% de nos clients font confiance à nos services de maintenance et de support 3 ans après le lancement du projet.

Travaillez aux côtés des professionnels de la santé

Les projets d'IA pour les organisations de santé ne peuvent pas être développés sans collaborer avec les professionnels de la santé en tant qu'utilisateurs principaux de ces solutions, du moins si vous ne voulez pas qu'elles échouent.

En plus de résoudre des problèmes spécifiques, les outils d'IA doivent avoir des interfaces conviviales et intuitives et faire preuve d'efficacité dans un véritable environnement de soins de santé. De plus, ce sont les médecins et les infirmières qui testeront si les solutions sont précises, sans biais, sûres et adaptées aux besoins des patients.

Enfin, l'implication des travailleurs de la santé dans le processus de développement augmentera les chances d'acceptation et d'adoption des solutions dans le futur, ce qui affecte également directement la réussite du projet.

Conclusion

L'adoption de la technologie de l'IA dans les soins de santé a fait entrer l'industrie dans une nouvelle ère, améliorant l'expérience de prestation et de réception des soins. Si ces nouvelles solutions permettent d'automatiser les opérations liées à l'analyse des données, aux diagnostics et aux tâches administratives, les professionnels de santé peuvent se concentrer directement sur le traitement de leurs patients et faire en sorte que ces derniers se sentent prioritaires.

Bien sûr, investir dans une technologie matérielle complexe alimentée par l'IA peut être trop coûteux pour les petites organisations de soins de santé disposant d'un financement limité. Cependant, il existe de nombreuses façons abordables de tirer parti de l'IA et même de l'utiliser pour réduire les coûts à long terme en fusionnant les logiciels de santé et l'IA pour rationaliser les flux de travail des soins de santé.

La santé étant l'une de nos industries prioritaires, Mind Studios est heureux de vous aider à créer une solution logicielle efficace ou à améliorer une solution existante avec la technologie de l'IA. N'hésitez pas à nous contacter, et notre équipe de développement commercial vous aidera à créer une stratégie qui correspond à la fois à vos besoins et à votre budget.

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