Résumé

Effectué

La révolution de l’IA n’est pas seulement l’un des nombreux défis que doivent relever les organisations de santé pour maintenir leur avantage concurrentiel. C’est l’occasion de permettre à vos employés de découvrir de meilleures façons d’offrir des services de santé. Ce module a abordé de nombreux scénarios dans lesquels l’IA peut être un assistant puissant dans toutes les étapes du parcours de santé : de la recherche aux consultations médicales en passant par le développement de médicaments et la chaîne d’approvisionnement. Vous avez lu de vraies histoires de succès de grandes entreprises du secteur qui prouvent que l’IA génère de la valeur dans les soins de santé.

Pour atteindre ces objectifs, Microsoft offre un large éventail de services. Microsoft Cloud for Healthcare intègre Azure, Microsoft Dynamics 365 et Microsoft 365. Ces produits sont personnalisés pour les professionnels de la santé et incluent l’IA incorporée. Il existe également des produits spécifiques pour le secteur, tels qu’Azure Health Data Services. Pour implémenter le potentiel d’IA au mieux, Azure OpenAI Services fournit des modèles d’intelligence artificielle de pointe.

Maintenant que vous avez examiné ce module, vous devez être en mesure de :

  • Décrire les objectifs et les défis liés aux sciences de la vie, à la pharmacologie et à la santé
  • Identifier les opportunités liées à l’IA dans les sciences de la vie, la pharmacologie et la santé
  • Décrire les cas d’utilisation courants dans les sciences de la vie, la pharmacologie et la santé
  • Découvrir comment les technologies de l’IA Microsoft peuvent aider les prestataires de santé

Exploiter ces ressources pour approfondir vos connaissances

Références

  1. Bhasker, Shashank ; Bruce, Damien ; Lamb, Jessica, Stein, & George, « S’attaquer aux charges les plus importantes des soins de santé avec l’IA générative », McKinsey & Company, 10 juillet 2023.
  2. Richens, Jonathan G. ; Lee, Ciarán M., et Johri, Saurabh, « Amélioration de l’exactitude du diagnostic médical avec le machine learning causal », Nature, 2023.
  3. Organisation mondiale de la santé, « Personnel de santé », 2023.
  4. U.S. Ministère de la Santé et des Services humains, « Résolution des problèmes d’épuisement des travailleurs de la santé : La valeur par défaut. Conseil général du chirurgien général sur la construction d’un personnel de santé prospère, " 2022.
  5. D Magazine, « Tendances financières de santé pour 2022 », 2022.