Le machine learning dans le domaine des soins de santé et des sciences de la vie

Mieux comprendre la santé d'une population peut aider les décideurs politiques et les systèmes de soins de santé à prendre des décisions orientées données pour soigner des millions de patients. Les outils de machine learning fournissent une vue chronologique des événements médicaux pour aider les organisations spécialisées dans les soins de santé à analyser les tendances et les résultats en matière de santé de la population. Les organisations biopharmaceutiques peuvent analyser des études génomiques de population à grande échelle. Les clients peuvent facilement constituer un groupe de patients avec leurs traitements, leurs données démographiques et leurs tests et utiliser des modèles avancés de machine learning pour comprendre comment une population évolue dans le temps et identifier le traitement le plus approprié pour le groupe de patients.

Dans ce contexte, les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques doivent trouver des moyens innovants pour découvrir des thérapies, les développer, les tester, les fabriquer et les commercialiser de manière plus rapide et efficace. Le machine learning est utilisé dans toute la chaîne de valeur pharmaceutique, de l'expérimentation rapide pour la découverte de médicaments à la fabrication intelligente, en passant par la surveillance post-commercialisation pour détecter les effets indésirables.

Le secteur de la santé est complexe et comporte de nombreux processus et registres de santé manuels et sur papier. La classification des documents, la compréhension du langage naturel et les technologies de synthèse vocale permettent au machine learning de simplifier et d'automatiser les processus afin d'améliorer l'efficacité, de réduire les déchets hospitaliers et de diminuer l'épuisement des médecins. Des services IA de santé spécialement conçus et des modèles avancés de machine learning peuvent contribuer à moderniser l'infrastructure de soins et à réduire les frais opérationnels, tout en favorisant l'interopérabilité comme prescrite par le standard FHIR (Fast Healthcare Interoperable Resources) du secteur.