Les 7 étapes du Big Data sur la santé

Les 7 étapes du Big Data pour le secteur de la santé

Grâce au Big Data, les professionnels de la santé gagnent en efficacité et parviennent à réduire les coûts d’investissement nécessaires pour faire avancer l’industrie de la santé. Voici les 7 étapes du Big Data pour le secteur de la santé. 

Chaque année, nous nous rendons chez le médecin pour une consultation générale. Malheureusement, le médecin en question a généralement peu de temps à accorder à ses clients, et l’examen complet doit être effectué en seulement quelques minutes. Heureusement, grâce à l’aide du Big Data, les médecins peuvent désormais procéder efficacement malgré le temps imparti. Face à la hausse des coûts de R&D et de l’espérance de vie, le Big Data permet de réduire l’investissement nécessaire.

En lisant les sept étapes du Big Data pour le secteur de la santé, vous serez sans doute plus enclins à partager vos informations avec les médecins compétents. Par ailleurs, vous comprendrez mieux quelles restrictions imposer concernant la nature des données à collecter.

1 – Sources

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Les sources de données de santé peuvent être nos corps, le lieu où nous sommes, ce que nous faisons, et ce que nous mangeons. Le fait que nous restions assis ou debout, que nous faisions ou pas de l’exercice, joue également sur la santé. Les recherches Google, le pouls, la pression sanguine, le cholestérol, le taux de sucre dans le sang renseignent aussi sur l’état de santé.

2 – Collecte

Grâce aux différents capteurs, implants et appareils mobiles, nos données de santé sont collectées chaque seconde, une fois par heure ou une fois par jour. Ces données ne sont pas collectées en une seule fois. Elles sont surveillées en permanence, continuellement. Le volume de données collectées dépend de chaque individu, de sa condition, de sa culture et de ses comportements physiques.

3 – Modèles, algorithmes, intelligence artificielle

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Les données de santé sont adaptées au modèle, à savoir la représentation qu’on les spécialistes de la santé. Ce modèle est supporté par les algorithmes et l’intelligence artificielle, utilisant l’automatisation pour analyser, prédire et prévoir l’état de santé d’un patient. Ce modèle peut contenir des scénarios de santé comme le risque de virus, la propagation d’un cancer, ou les réactions à un médicament ou un traitement chirurgical. Ce modèle a été construit et raffiné par des experts médicaux, des experts comportementaux, des statisticiens, des Data Scientists… tous ont analysé les données de santé passées sur des événements et des personnes avec un diagnostic similaire. Une fois que les algorithmes ont repéré où nous situons dans le modèle, les algorithmes partagent les données de prévision avec les experts médicaux. 

4 – Options

À partir des données prédictives, les experts médicaux déterminent les options disponibles. Une intelligence artificielle avancée peut organiser ou classifier les options en fonction de l’efficacité estimée. Les intelligences artificielles les plus avancées peuvent recommander aux experts médicaux des options, décisions et méthodes de traitement spécifiques.  

5 – Décision

À partir des options déterminées, les experts médicaux choisissent la plus appropriée en fonction de la situation. Pour prendre la bonne décision, les experts doivent interpréter avec précision les résultats à partir du modèle, des algorithmes et de l’intelligence artificielle. Ces experts doivent donc comprendre le Big Data, comment le Big Data fonctionne, et son impact immédiat. 

6 – Méthodes

Après s’être assurés de remplir les critères éthiques et réglementaires, les experts médicaux déploient les approches, les traitements et les régimes nécessaires pour la santé. Une intelligence artificielle avancée peut automatiser la majorité des efforts manuels, tels que les commandes, la planification et la communication.

7 – Mesures

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Pendant et après le traitement, les mesures sont collectées pour anticiper les réactions au traitement sur le court terme et sur le long terme. Les éventuels scénarios négatifs peuvent ainsi être prédits. Les données de santé regroupent l’état de santé actuel, les prédictions, et les mesures. Elles sont ensuite renvoyées au modèle pour améliorer encore sa précision pour les futurs patients, les futurs événements, et les futurs traitements.

Le Big Data a fait ses preuves pour améliorer notre santé

Grâce au Big Data, nous savons cartographier l’apparence de nos corps en bonne santé, la manière dont ils se dégradent quand nous sommes malades, et la façon dont les maladies se diffusent, à l’échelle individuelle et mondiale. Toutefois, le Big Data est un outil, et requiert une connaissance et un entraînement pour le maîtriser pleinement.

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