Mettre Filllipe loures
Une grande partie de innovation En santé, il continue de tomber sur le même piège: essayer d'intégrer de nouvelles solutions dans des systèmes qui ne dialoguent plus avec les besoins du présent, qui diront avec les possibilités de l'avenir.
L'un des grands mythes qui persistent encore sur le santé numérique C'est celui d'une complexité inévitable. Tout doit être lourd, long, bureaucratique. Mais il n'est pas nécessaire que ce soit. Il est possible de créer des solutions de renseignement sûres et intégrées qui respectent l'infrastructure existante, mais ne vous soumettez pas à leurs limites.
Il y a une interopérabilité. En pratique, c'est ce qui permet à différents systèmes de se parler. Imaginez un patient qui a un examen du glucose dans un laboratoire, puis prend ce résultat à l'hôpital. Si les systèmes de ces deux institutions ne sont pas intégrés, cet examen peut ne pas être interprété correctement, même s'il est techniquement le même. Pour que cet échange se produise, les deux doivent adopter des normes de données. C'est-à-dire qu'ils parlent la même langue.
Historiquement, la façon dont la manière résolvait ce défi était l'utilisation de champs structurés dans l'entrée des données. Les professionnels de la santé ont commencé à remplir les formulaires avec des champs prédéfinis, ce qui garantit la normalisation, mais facture un prix élevé dans le temps, l'énergie et la fluidité des soins. La structuration des données est, oui, essentielle à l'entretien. Mais la véritable innovation est la façon dont la normalisation est réalisée.
Avec les avancées dans l'intelligence artificielle générale, il est déjà possible de capturer des données dans du texte libre ou audio et de les transformer en informations structurées et interperopératoires. En plus de ne pas surcharger le professionnel sur la pointe avec des formes étendues et des champs obligatoires, les technologies émergentes permettent de capturer une conversation réelle avec le patient-une histoire clinique plus riche – et, à partir de celui-ci, extraire automatiquement un volume beaucoup plus important de données pertinentes, déjà suivant une norme.
La principale différence est que l'effort d'organisation n'a plus besoin d'être à la pointe, avec l'utilisateur du système, mais à l'étape suivante, avec un support d'IA pour une catégorisation efficace et rapide.
La possibilité de partager des informations, avec la cohérence et la sécurité, c'est ce qui permettrait, par exemple, un modèle de santé ouverte, dans le sens de la banque ouverte. Dans n'importe quelle institution, le professionnel de la santé pourrait accéder aux antécédents du patient, avec sa permission, même si des soins antérieurs étaient effectués à différents endroits. Ce serait bon pour la clinique et les hôpitaux, bon pour l'efficacité du système et, en particulier, bon pour le patient.
Une transition qui étend la quantité et la richesse des données disponibles
L'intelligence artificielle générative doit provoquer une transformation aussi profonde que celle causée sur Internet – peut-être encore plus grande. Ce changement n'est plus une prévision lointaine: elle a commencé. Dans les années à venir, les solutions ne proviendront pas de ceux qui essaieront d'adapter de nouvelles technologies à des processus anciens, mais de ceux qui repensent ces processus à partir de nouvelles possibilités.
* FILLIPE LOURES, médecin et fondateur de VOA Health.
