Répondre aux besoins de stockage de données par la modernisation de l’infrastructure cloud.
Les données sont inestimables dans les soins de santé modernes, et les volumes sont stupéfiants. D’ici à 2025, les responsables de l’informatique de santé devront comprendre toutes les nuances du stockage des données. La clé réside dans la modernisation des infrastructures cloud pour gérer ces demandes déferlantes tout en créant des interactions fluides entre les systèmes.
Lorsqu’ils sont bien conçus, les systèmes en nuage permettent aux organismes de santé d’échanger des données de manière fluide, d’intégrer des outils tiers et d’adapter leurs opérations de manière dynamique. Cela permet d’obtenir des informations en temps réel, une plus grande flexibilité et, en fin de compte, de meilleurs résultats pour les patients.
Le rapport IDC FutureScape : Worldwide Healthcare Industry 2025 Predictions le montre clairement : les plateformes cloud ne sont pas négociables. Elles permettent de gérer des systèmes complexes tout en garantissant la fluidité et l’efficacité des échanges de données. Les leaders qui s’appuient sur cette évolution donnent le ton.
Étendre la médecine de précision à des populations plus larges
La médecine de précision est puissante car elle élimine le générique des soins de santé. Traditionnellement, elle se concentre sur de petits groupes de patients très spécifiques. Mais en 2025, le défi consistera à étendre ce modèle à des populations plus larges sans perdre la personnalisation qui le rend efficace.
L’IA est d’une valeur inestimable à cet égard. L’IA peut contribuer à faire de la médecine de précision une réalité pour un plus grand nombre de personnes en approfondissant les informations granulaires, telles que les données génétiques, environnementales et relatives au mode de vie, et en synthétisant ces résultats dans l’ensemble des ensembles de données. Il s’agit de fournir des thérapies personnalisées qui correspondent aux besoins uniques des individus, quelle que soit la diversité de la population.
Les bons outils d’IA peuvent préserver l’intégrité de la médecine de précision tout en élargissant sa portée. Grâce aux données du monde réel qui alimentent ces algorithmes, les responsables des soins de santé peuvent transformer ce qui était autrefois des soins de niche en une norme universelle.
Mise en œuvre de l’IA générative
L’IA générative a un potentiel incroyable dans le domaine de la santé, mais elle comporte son lot de défis. Passer de l’expérimentation à des systèmes à grande échelle exige de la précision, de la confiance et une intégration harmonieuse.
75 % des initiatives d’IA générative dans le domaine de la santé pourraient échouer d’ici 2027, selon IDC. Les raisons ? La fiabilité des données, les flux de travail déconnectés et la résistance des utilisateurs. Pour que l’IA améliore réellement les soins de santé, les dirigeants doivent se concentrer sur la précision clinique, les garanties éthiques et la transparence des opérations. Les enjeux sont importants, surtout lorsque les algorithmes influencent des décisions qui ont un impact direct sur la vie des patients.
Les organisations doivent superviser attentivement l’IA et définir le niveau de précision qu’elles visent, en particulier dans le domaine des soins cliniques. Cette précision doit être obtenue grâce à une planification et une mise en œuvre méticuleuses.
Efficacité et personnalisation grâce à l’IA ambiante
Imaginez une technologie qui fonctionne discrètement en arrière-plan, libérant les professionnels de la santé pour qu’ils se concentrent sur ce qui compte le plus, les patients. Telle est la promesse de l’IA ambiante. Elle automatise les tâches fastidieuses, recueille des données significatives et fournit des informations exploitables sans nécessiter une intervention constante de l’utilisateur.
L’IA ambiante n’a pas son pareil pour réduire l’épuisement des cliniciens. La transcription et la documentation automatisées, par exemple, permettent d’économiser d’innombrables heures tout en améliorant la précision. En outre, cette technologie aide à personnaliser les soins en analysant les données du monde réel pour affiner les traitements et optimiser la gestion des maladies.
Lutter contre les inégalités en matière de santé
La qualité de l’IA dépend des données sur lesquelles elle est entraînée. Si ces données sont biaisées, les résultats peuvent aggraver les inégalités en matière de santé au lieu de les résoudre. En 2025, les responsables des soins de santé ont l’obligation morale et pratique de faire les choses correctement.
La première étape consiste à s’assurer que les déterminants sociaux de la santé, tels que le revenu, l’éducation et la situation géographique, sont pris en compte dans les modèles d’IA. En travaillant avec des ensembles de données diversifiés, les organisations peuvent développer des outils qui offrent un traitement équitable à tous les groupes démographiques de patients.
Les applications d’IA non validées risquent de perpétuer les préjugés et l’équité commence par la mise en place de systèmes qui reflètent la diversité des populations qu’ils servent. C’est une question de confiance et d’efficacité.
Renforcer la cybersécurité pour protéger les données relatives aux soins de santé
La cybersécurité dans le secteur de la santé n’est pas facultative. Avec l’augmentation des attaques de ransomware et des violations de données, la protection des informations sensibles des patients doit être une priorité absolue. Selon IDC, 46,9 % des dirigeants du secteur de la santé citent les problèmes de sécurité comme le principal obstacle à la mise en œuvre de l’IA générative.
Les enjeux sont énormes. Au-delà des pertes financières, une violation peut perturber les soins aux patients et éroder la confiance du public. La veille sur les menaces basée sur l’IA est une solution. En prédisant et en prévenant les menaces, ces outils contribuent à maintenir les systèmes opérationnels et les données sécurisées.
Garantir la conformité réglementaire
Le secteur de la santé fonctionne dans un réseau de réglementations, et l’IA ne bénéficie pas d’un laissez-passer. En 2025, les dirigeants doivent aligner leurs systèmes sur des normes en constante évolution tout en maintenant l’efficacité opérationnelle et la confiance des parties prenantes.
Les grandes organisations peuvent disposer des ressources nécessaires pour élaborer des cadres de conformité sur mesure, mais les plus petites devront s’appuyer sur des lignes directrices établies. L’objectif est le même : créer des systèmes dignes de confiance et parfaitement conformes.
Se préparer à la cyber-résilience pour atténuer les menaces
La résilience consiste à survivre à une cyberattaque et à en revenir plus fort. Il s’agit d’anticiper les menaces, de minimiser leur impact et de se rétablir rapidement pour assurer la continuité des soins.
En se concentrant sur la détection et l’atténuation précoces des menaces, les organismes de santé peuvent réduire les temps d’arrêt et les pertes financières, même face à des menaces persistantes comme les ransomwares. C’est une stratégie tournée vers l’avenir qui distingue les préparés des réactifs.
