Comment l'informatique de périphérie fait progresser l'analyse dans les soins de santé

Découvrez comment les services de renseignement du monde entier fournissent les outils nécessaires pour faire avancer à grands pas l'informatique de santé.

Avantages de l'informatique de périphérie pour les soins de santé :

  • Améliorez considérablement le triage et le soutien aux cliniciens grâce à une imagerie et à une capacité analytique en temps réel basée sur l'intelligence artificielle.

  • Respectez les exigences en matière de localisation des données et de respect de la vie privée en utilisant des serveurs de périphérie qui vous permettent de stocker et de traiter les données dans vos locaux.

  • Rapprochez l'analytique des données et les informations de la source (patients, fournisseurs et équipement de diagnostic) en utilisant des appareils de périphérie intelligents.

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Avec l'aide des technologies Intel®, les prestataires de soins de santé peuvent utiliser l'informatique et l'analytique en périphérie pour convertir les données en de nouvelles perspectives afin de faire bénéficier les patients de meilleurs résultats tout en générant une valeur financière et opérationnelle.

L'informatique de périphérie fait progresser les soins de santé

Les systèmes de santé, les hôpitaux et les fournisseurs modernes déploient de nouveaux outils et élaborent de nouveaux modèles de soins passionnants pour mieux servir les patients. Ces stratégies se concentrent sur l'aide à la décision clinique, fournissant aux cliniciens des informations opportunes, filtrées et spécifiques aux patients qu'ils peuvent utiliser pour améliorer les soins.

Au cours des dernières années, cette recherche a vu un nombre croissant de dispositifs médicaux introduits dans les environnements de soins de santé. Ces produits vont des tablettes et des technologies portables aux moniteurs de santé et aux systèmes d'imagerie alimentés par intelligence artificielle (IA).

Les technologies portables permettent aux cliniciens de connaître en temps utile l'état des principaux signes vitaux des patients, tels que le rythme cardiaque et la tension artérielle, et d'alerter le personnel médical avant que ces problèmes ne se transforment en difficultés. Les moniteurs de santé peuvent faciliter les soins à distance en recueillant des données sur les patients et en déclenchant des actions en fonction des résultats : par exemple, la surveillance du taux de glucose dans le sang et l'envoi de ces informations à un dispositif complémentaire tel qu'une pompe à insuline pour distribuer l'insuline. Les modèles d'imagerie alimentés par l'IA peuvent détecter des problèmes potentiels dans les rayons X en donnant la priorité à ces images pour qu'elles soient examinées par un radiologue ou un médecin.

Le potentiel de ces innovations émergentes est profond, conduisant à de meilleurs flux de travail pour les cliniciens, à une réduction des coûts et à une amélioration des soins aux patients. Mais ces appareils de périphérie ont un autre point commun : ils génèrent tous des données.

Par conséquent, les systèmes et les fournisseurs de soins de santé doivent décider comment gérer et utiliser au mieux ces volumes de données sans précédent. En tenant compte des dépenses de bande passante, de l'accès et de la protection de la vie privée, quelles sont les données qui doivent être envoyées dans le Cloud et celles qui sont mieux gérées localement ?

L'informatique de périphérie rapproche le traitement, l'analytique et le stockage des données de la source de production des données : par exemple, un serveur sur site dans un hôpital ou un appareil mobile au domicile d'un patient. L'informatique de périphérie fonctionne comme un complément au Cloud, permettant aux décideurs informatiques de choisir où placer au mieux les charges de travail le long du spectre de calcul. Cette stratégie peut aider les systèmes de santé à optimiser la collecte, le stockage et l'analyse des données qui, pour un hôpital moyen, atteignent 50 pétaoctets chaque année1.

Combiner le Cloud et l'informatique de périphérie

Ces dernières années, les systèmes et les fournisseurs de soins de santé se sont largement appuyés sur le Cloud pour le stockage, l'analyse et le traitement des données. Avec l'aide d'Intel, le secteur de la santé et des sciences de la vie élabore actuellement une nouvelle stratégie de gestion des données qui utilise stratégiquement le Cloud ou l'informatique de périphérie en fonction des besoins, des coûts et des avantages. Par exemple, il pourrait être judicieux de limiter la transmission des relevés émis par les technologies portables des patients vers le Cloud, en n'envoyant que les totaux récapitulatifs communiqués à un intervalle prescrit.

Inversement, pour les systèmes qui capturent des données opérationnelles ou financières plus importantes, le Cloud restera probablement la voie privilégiée comme moyen de prévoir les coûts à l'échelle de l'organisation, les calendriers d'achat et de facturation, et les sollicitations de la chaîne d'approvisionnement.

En outre, la conservation de données personnelles ou sensibles sur place permet aux systèmes de santé et aux fournisseurs de se conformer à des exigences strictes en matière de traitement des données et de respect de la vie privée. Cela comprend les dispositions de la Health Insurance Portability and Accountability Act de 1996 (HIPAA, Loi sur la portabilité et la responsabilité de l'assurance maladie). L'HIPAA inclut désormais aussi les protections fédérales de la vie privée pour les informations de santé identifiables individuellement, comme l'a demandé le Congrès en réponse à la prolifération des technologies numériques.

Les technologies Intel® pour l'informatique de périphérie

Grâce à une suite complète de produits et de technologies, Intel alimente l'informatique de périphérie, l'intelligence artificielle de périphérie et la connectivité de la périphérie au Cloud pour mieux saisir, analyser et synthétiser les données de santé. Grâce à un large portefeuille de composants et d'outils matériels et logiciels, Intel contribue à simplifier le processus permettant d'obtenir les bons renseignements là où ils sont le plus nécessaires.

La technologie Intel® QuickAssist (Intel® QAT) est une technologie qui améliore les performances des serveurs de périphérie ou dans le Cloud. Développée pour accélérer les opérations de calcul intensif, Intel QAT2 permet la compression et la décompression de l'imagerie médicale, y compris les IRM et les scanners CT, ainsi que de la vidéo, comme les images chirurgicales.

La technologie de virtualisation Intel® (Intel® VT) représente un portefeuille de technologies qui rendent la virtualisation pratique en éliminant les coûts indirects de performances et en contribuant à améliorer la sécurité. Grâce à la technologie de virtualisation Intel® (Intel® VT), plusieurs applications peuvent fonctionner sur un seul serveur. Par conséquent, les systèmes et les fournisseurs de soins de santé peuvent mieux hiérarchiser le trafic critique, réduire les contraintes pesant sur le personnel informatique et contribuer à la réduction des coûts.

En permettant l'analytique et l'IA de la périphérie au Cloud, Intel fait progresser le secteur de la santé dans sa quête d'une aide à la décision clinique supérieure, de diagnostics plus rapides et d'un meilleur suivi et rétablissement des patients.

Applications de l'informatique clinique de périphérie

Intel apporte un large écosystème de partenaires et de collaborateurs industriels à la recherche de solutions d'informatique de périphérie dans le domaine de la santé. Intel travaille avec des partenaires sur des solutions qui prennent en charge plusieurs appareils de périphérie, applications et services sur une plateforme commune unique qui fonctionne avec les ressources existantes du Cloud et des centres de données.

Dans deux exemples récents, Intel a collaboré avec des partenaires pour utiliser l'informatique et l'analytique en périphérie afin d'apporter une nouvelle valeur clinique aux fournisseurs.

La Distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™ a permis d'améliorer les performances des algorithmes, aidant GE Healthcare à accélérer de plus de 3 fois la détection du pneumothorax sur le système de radiographie Optima XR240amx.2

L'imagerie activée par l'IA

GE Healthcare a fait appel à Intel pour l'aider à développer sa Critical Care Suite, un ensemble d'algorithmes d'IA conçus pour détecter les résultats critiques sur une radiographie du thorax, y compris une affection pulmonaire potentiellement mortelle appelée pneumothorax. Intel a permis d'optimiser les algorithmes de la Critical Care Suite en utilisant la Distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™.

Le kit d'outils fournissait des outils de vision par ordinateur et d'inférence de deep learning, notamment des modèles de classification convolutifs basés sur l'image, optimisés pour les processeurs Intel® utilisés dans les systèmes d'imagerie de GE Healthcare. L'utilisation du kit d'outils et de l'IA a aidé le personnel médical à identifier et à trier les images qui montrent une probabilité de pneumothorax, ce qui a permis aux radiologues de mieux classer l'affichage.

En améliorant les performances de l'algorithme, Intel a aidé GE Healthcare à accélérer de plus de 3 fois la détection du pneumothorax sur le système de radiographie Optima XR240amx3.

Soins à distance

Intel a travaillé avec HARMAN pour faire progresser un autre domaine prometteur dans le domaine des soins de santé : les soins à distance fiables. Les entreprises ont développé une solution de surveillance des patients à distance qui permet d'accéder aux données de santé en connectant un large éventail de dispositifs médicaux et non médicaux.

La plateforme de soins à distance HARMAN, qui utilise une passerelle basée sur l'architecture Intel®, s'appuie sur la plateforme de périphérie d'Intel pour la surveillance des patients à distance. Les applications comprennent les services de soins aux patients, la gestion des maladies chroniques et les programmes de santé des patients. La plateforme est également conçue pour permettre des soins continus à domicile pour les patients et les personnes âgées tout en contribuant à minimiser les coûts.

Les avantages des soins à distance basés sur l'informatique de périphérie pourraient être considérables. Une étude réalisée en 2015 a révélé une réduction de 50 % des réadmissions de 30 jours et jusqu'à 19 % des réadmissions de 180 jours chez les patients ayant reçu des soins à distance4. Le résultat final devrait également en bénéficier, les estimations suggérant que la télémédecine pourrait à elle seule contribuer à réduire les coûts de santé des employeurs américains de 6 milliards de dollars par an5.

L'analytique en périphérie dans les soins de santé permet d'améliorer les résultats de traitement des patients

Il s'agit d'un monde nouveau pour les systèmes et les fournisseurs de soins de santé, un monde motivé et rendu possible par la prolifération de nouveaux appareils très intéressants qu'ils soient mobiles ou sur le lieu de soins. Intel est dans une position unique pour les aider à exploiter la puissance de ces appareils de périphérie, ainsi que la stratégie Cloud existante du fournisseur pour améliorer l'aide à la décision clinique et les soins.

Grâce à sa connaissance du secteur, à sa technologie et à un vaste écosystème, Intel permet aux fournisseurs de capitaliser leurs données. McKinsey estime que les données actuelles sur les soins de santé pourraient permettre de réduire les coûts de plus de 300 milliards de dollars par an6 L'informatique et l'analytique en périphérie ne feront qu'accroître leur impact car elles apportent de nouvelles possibilités d'augmenter la valeur opérationnelle, clinique et financière dans le continuum des soins.

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Avis et avertissements

Les logiciels et charges de travail employés dans les tests de performance peuvent avoir été optimisés pour les microprocesseurs Intel®.

Les tests de performance tels que SYSmark et MobileMark portent sur des configurations, composants, logiciels, opérations et fonctions spécifiques. Les résultats peuvent varier en fonction de ces facteurs. Pour l'évaluation d'un produit, il convient de consulter d'autres tests et d'autres sources d'information, notamment pour connaître le comportement de ce produit avec d'autres composants. Pour plus d'informations, voir www.intel.com/benchmarks.

Les résultats de performances s'appuient sur les tests réalisés aux dates indiquées dans les configurations et peuvent ne pas refléter toutes les mises à jour de sécurité disponibles. Pour obtenir plus de détails, veuillez lire les informations de configuration. Aucun produit ou composant ne saurait être totalement sécurisé.

Infos sur le produit et ses performances

1Bresnick, Jennifer. « Desire for Predictive Analytics Outpaces Hospital Investment » (Le désir d'analytique prédictive dépasse l'investissement hospitalier), Health IT Analytics, 8 septembre 2016 : healthitanalytics.com/news/desire-for-predictive-analystics-outpaces-hospital-investment.
2

Les fonctionnalités et avantages des technologies Intel® dépendent de la configuration du système et peuvent nécessiter du matériel et des logiciels compatibles, ou l'activation de services. Les résultats varient selon la configuration. Aucun produit ou composant ne saurait être totalement sécurisé en toutes circonstances. Consultez le constructeur ou le revendeur de votre ordinateur. Apprenez-en plus sur https://www.intel.fr.

3 Divulgation de la configuration du test système : processeur Intel® Core™ i5-4590S @ 3,00 GHz, x86_64, VT-x activé, 16 Go de mémoire, système d'exploitation : Linux magic x86_64 GNU/Linux, Ubuntu 16.04 service inférence conteneur docker. Tests effectués par GE Healthcare, septembre 2018. Le test compare le temps d'inférence total du modèle TensorFlow de 3,092 secondes au même modèle TF optimisé par la Distribution Intel® du kit d'outils OpenVINO™, qui donne un temps d'inférence total de 0,913 seconde.
4« Enabling Healthcare Innovation at the Edge » (Favoriser l'innovation en matière de soins de santé) : https://www.intel.com/content/www/us/en/healthcare-it/solutions/documents/enabling-healthcare-innovation-at-the-edge.html.
5« Current Telemedicine Technology Could Mean Big Savings » (La technologie actuelle de la télémédecine pourrait permettre de réaliser de grandes économies), MarketWatch, août 2014 : https://www.marketwatch.com/press-release/current-telemedicine-technology-could-mean-big-savings-2014-08-11.
6« Use It or Losing It?: The Case for Data Scientists Inside Health Care » (Les utiliser ou les perdre ? : les arguments en faveur de l'utilisation de données scientifiques dans les soins de santé), NEJM Catalyst, 4 mai 2017 : https://catalyst.nejm.org/doi/full/10.1056/CAT.17.0493