Tout est possible : les avantages de l’informatique en nuage dans le secteur de la santé

On pourrait comparer l’invention des ordinateurs à la découverte de la pénicilline : ces deux découvertes ont profondément bouleversé la vie humaine. Alors que la pénicilline a révolutionné la médecine au XXe siècle, l’avènement de l’informatique – et plus particulièrement de l’informatique en nuage – a révolutionné les soins de santé modernes.

L’informatique en nuage pour les soins de santé ne se limite pas à accélérer la recherche médicale et la conception de vaccins. Il a aussi permis de redéfinir la manière dont les soins sont dispensés et administrés. Au cours de la pandémie de COVID-19, l’impact de l’informatique en nuage sur les soins de santé a été si important que les chercheurs, les sociétés pharmaceutiques, les prestataires de soins de santé et les agences gouvernementales ont pu regrouper leurs ressources, partager leurs résultats en temps réel et synchroniser les chaînes d’approvisionnement.

Sans l’informatique en nuage, la création et la distribution des vaccins, de même que le lancement des applications de recherche des contacts, auraient été terriblement plus laborieux. Le bilan humain aurait été encore plus lourd. Par opposition à la pandémie de 1918, où les progrès scientifiques furent freinés par un accès limité aux données et aux ressources, l’informatique en nuage nous a permis de lutter contre le virus COVID-19 dans un monde hyperconnecté et globalisé. Aujourd’hui, il est très difficile de comprendre le potentiel des avancées de l’IA en matière de diagnostic, de traitement et de soins aux patients. Le futur des soins de santé verra peut-être des traitements adaptés aux besoins individuels des patients à un niveau de précision sans précédent.

McKinsey estime que l’informatique en nuage pourrait générer une valeur annuelle comprise entre 100 et 170 milliards de dollars pour les entreprises du secteur de la santé d’ici à 2030. Mais quels sont les avantages concrets de l’informatique en nuage dans le secteur de la santé ?

Avantages de l’informatique en nuage dans le secteur de la santé : cas concrets

Plutôt que de formuler des hypothèses sur le formidable caractère innovant de cette technologie dans le secteur de la santé, penchons-nous sur des cas concrets.

HCA Healthcare

Le fardeau grandissant des tâches administratives et de la complexité des échanges d’informations déconcentre de plus en plus les prestataires de soins de santé de leur mission première, à savoir le traitement des patients. Pour remédier à cette situation, HCA Healthcare a opté pour l’IA générative pour ses processus de travail cliniques.

Le personnel infirmier et les autres professionnels de santé perdent bien trop de temps à exécuter des tâches administratives telles que la mise à jour des dossiers des patients, la consignation des soins et la transmission d’informations entre les équipes. Ces tâches sont certes indispensables, mais les difficultés de communication entre les équipes soignantes entraînent souvent un manque d’efficacité, un stress accru et un risque d’erreur humaine, en particulier dans les environnements soumis à une forte pression.

HCA fait désormais appel à un mélange de Vertex AI, BigQuery et Looker Studio pour automatiser les principales tâches administratives. Ce système examine les dossiers des patients et génère des outils de transfert en temps réel pour les infirmières, accessibles à partir d’un smartphone. Grâce à ces outils, une chronologie détaillée des soins prodigués aux patients au cours des 12 heures précédentes est établie et des données et tendances critiques sont produites, afin que les infirmières puissent rapidement évaluer l’état d’un patient et déterminer les prochaines étapes de ses soins.

En définitive, l’IA les autorise à se consacrer aux soins des patients plutôt qu’à la saisie de données chronophages ou à l’interprétation de notes de transfert complexes. Conclusion : Les patients sont mieux soignés et les professionnels de la santé souffrent moins d’épuisement de leur personnel.

Toutefois, HCA comprend qu’en l’absence d’infrastructure et de données de haute qualité, cette initiative ne portera jamais ses fruits. Ainsi, l’entreprise insiste sur l’importance d’investir dans l’informatique en nuage, le Big Data et l’IA avancée. Combinée à des données précises et exhaustives, l’IA générative peut aider les prestataires de soins de santé à soigner les patients de manière plus personnalisée, plus efficace et plus intéressante, tout en offrant de nouvelles possibilités dans l’ensemble du secteur des soins de santé.

Ce projet expérimental est la première étape de l’objectif visionnaire de HCA, qui vise à créer un environnement dans lequel les technologies de l’informatique en nuage dans le secteur des soins de santé sont pleinement intégrées à des soins de haute qualité, prodigués avec compassion. L’objectif à long terme est de « libérer » les soignants de leur poste de travail et de leur permettre de passer plus de temps avec les patients.

Société américaine du cancer

Le cancer du sein est une maladie aux multiples sous-types dont le diagnostic et le traitement nécessitent des approches distinctes. Il est impossible d’élaborer des stratégies de traitement avancées si l’on ne comprend pas ces sous-types en profondeur. La Société américaine du cancer, organisme de recherche de pointe, accélère sa compréhension de la pathologie du cancer du sein grâce à des techniques avancées d’apprentissage automatique.

La complexité et le volume des données associées à l’analyse des tissus compliquent considérablement la recherche dans ce domaine. La Société américaine du cancer a relevé ce défi grâce à l’apprentissage automatique qui accélère l’analyse d’un énorme ensemble de données : 1 700 cas de cancer du sein, chacun accompagné d’échantillons de tissus, accumulés sur une période de 20 ans. La difficulté a été exacerbée par le volume colossal des données d’image, chaque image d’échantillon de tissu atteignant de 5 à 10 gigaoctets.

La Société américaine du cancer s’est tournée vers les solutions Google Cloud, notamment pour le groupement non supervisé, dans le but d’accélérer ses recherches. Grâce à la superposition de plusieurs couches d’algorithmes, elle a pu analyser les masses de données en trois mois seulement : les avantages de l’informatique en nuage dans le domaine de la santé sont donc indéniables ! Cette tâche aurait pris des années aux spécialistes. Les modèles d’apprentissage automatique ont permis d’identifier des schémas sous-jacents dans les échantillons de tissu mammaire en une fraction du temps.

La démarche de groupement non supervisé a permis à l’American Cancer Society de confier à la machine le soin de regrouper les données (c’est-à-dire les fragments d’images de tissus) en groupes selon leurs similitudes intrinsèques. Il est frappant de constater que certains groupes générés par la machine concordent avec les connaissances existantes sur les sous-types de cancer du sein, attestant ainsi de l’efficacité du processus. Parallèlement, certains groupes étaient encore inconnus et donc difficilement explicables par les connaissances pathologiques existantes. Ce constat illustre le potentiel de l’apprentissage automatique dans la découverte de schémas cachés susceptibles d’apporter de nouvelles connaissances sur le cancer du sein.

Pour choisir un fournisseur de services en ligne dans le cadre d’un projet de cette envergure, la Société américaine du cancer a privilégié la confidentialité et le respect des réglementations et autres lois fédérales régissant les données de santé (par exemple, la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d’assurance-maladie). Au bout du compte, l’infrastructure en nuage de Google a permis à la Société américaine du cancer de renforcer ses ressources informatiques, de stocker des quantités colossales de données et de préserver la confidentialité des informations personnelles identifiables (PII) tout au long du processus de recherche.

Moderna

Le pilotage des essais cliniques exige la collecte et la révision d’énormes quantités de données issues de sources diverses. Typiquement, les données des essais cliniques sont réparties sur différentes plates-formes, de sorte que les cliniciens et les chercheurs doivent rassembler manuellement les informations, pièce par pièce, souvent à l’aide d’outils comme Excel. Cette démarche s’avère chronophage, source d’erreurs et empêche d’avoir une vision claire et en temps réel de la progression des essais. Afin d’éliminer ces problèmes une fois pour toutes, Moderna a opté pour Looker. L’objectif était d’améliorer l’intégration des données, la prise de décision et la diversité.

En rassemblant des jeux de données internes – tels que les données des opérations cliniques et les données démographiques des patients (y compris la race, le sexe, l’âge et les facteurs de risque) – et des données externes telles que l’épidémiologie et les informations de recensement, Moderna a obtenu une vue d’ensemble unique. Un des principaux avantages de l’informatique en nuage dans le secteur de la santé était la capacité de Looker à suivre et à améliorer la diversité au sein des essais cliniques. La diversité des participants aux essais (race, sexe, âge et autres facteurs démographiques) est essentielle pour garantir la précision et l’applicabilité des résultats.

Le département Data Science de Moderna a même développé des indicateurs personnalisés sur la diversité raciale, permettant à l’entreprise de mesurer les performances des essais par rapport aux objectifs de diversité au niveau régional et au niveau des sites. Les tableaux de bord offrent un aperçu des performances de chaque site par rapport à ses pairs et aux références régionales ; ces informations sont ensuite partagées entre différentes équipes.

Moderna peut à présent prendre des décisions en connaissance de cause pour mettre la diversité au cœur de ses essais cliniques, afin d’obtenir des études plus représentatives et de combler les lacunes persistantes en matière de diversité dans les essais cliniques. Ses équipes peuvent désormais examiner fréquemment les indicateurs et les tableaux de bord relatifs aux inscriptions aux essais et repérer rapidement les domaines nécessitant une attention particulière et des actions correctives rapides. Ce nouveau niveau de visibilité permet également aux chercheurs de Moderna d’optimiser leurs efforts de recrutement en partageant les données en interne avec les équipes de direction et de recrutement.

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