Les systèmes de santé réagissent souvent à des états de santé avancés au lieu de les prévenir, ce qui entraîne des coûts de traitement élevés, de moins bons résultats pour les patients et une pression évitable sur les ressources médicales. La fragmentation des données entre les systèmes entrave la détection précoce des problèmes de santé critiques.

L'IA transforme les soins de santé en intégrant diverses données sur les patients - antécédents médicaux, imagerie, dossiers pharmaceutiques et dispositifs portables - afin de prédire les problèmes de santé avant l'apparition des symptômes. Cela permet d'intervenir à temps, de réduire les coûts et d'améliorer la santé des patients à long terme.

En analysant les sources de données, notamment les antécédents médicaux, l'imagerie, les dossiers pharmaceutiques et les données des dispositifs portables, les systèmes d'IA peuvent identifier des problèmes de santé potentiels des années avant l'apparition des symptômes. L'intégration de l'apprentissage profond pour l'analyse de l'imagerie avec un suivi continu permet aux prestataires de soins de santé de détecter des indicateurs de maladie subtils qui pourraient passer inaperçus avec les approches diagnostiques traditionnelles.

La combinaison de l'analyse prédictive et du suivi de la santé en temps réel permet de mettre en place des stratégies de soins personnalisées et proactives. Cette approche permet d'améliorer la qualité de vie et la longévité des patients en gérant les problèmes de santé avant qu'ils ne s'aggravent, plutôt que de réagir à des symptômes avancés.

Le traitement du langage naturel permet d'extraire des informations précieuses des notes non structurées du DSE et des rapports cliniques, fournissant aux prestataires de soins de santé des profils de risque complets pour chaque patient. Cette vision holistique des données du patient permet de prendre des décisions cliniques plus éclairées et d'élaborer des plans de traitement personnalisés.