Renforcez votre différence et améliorez les résultats de votre entreprise avec InterSystems IRIS for Health.

Télécharger le livre blanc

Le secteur de la santé est inondé de données : dossiers patients électroniques, données issues d’appareils connectés, surveillance de la santé publique, données cliniques, données de recherche, et bien plus encore. Les fournisseurs de solutions numériques de santé peuvent monter en valeur et se différencier en transformant cette masse de données en informations exploitables.

Les applications et services basés sur les données permettent aux cliniciens d’améliorer la prise en charge des patients et aux chercheurs d’accélérer leurs découvertes. Cependant, les défis liés à l’interopérabilité et à l’intégration des données freinent l’innovation et peuvent impacter les résultats commerciaux.

La majorité des applications de santé exploitent des données issues de multiples sources hétérogènes. Les formats et protocoles de données varient selon les sources et les fournisseurs, rendant leur collecte, leur gestion et leur analyse complexes. Les équipes de développement doivent donc trouver des solutions efficaces et économiques pour unifier, nettoyer et exploiter ces volumes massifs de données à grande vitesse et à grande échelle.

InterSystems IRIS for Health est une plateforme cloud complète dédiée au développement de solutions numériques de santé. Elle fournit tous les outils nécessaires pour travailler avec la majorité des standards de données de santé. Grâce à cette solution, les fournisseurs de services numériques peuvent commercialiser plus rapidement et à moindre coût des applications et services différenciés.

InterSystems IRIS for Health facilite la connexion aux systèmes de santé disparates et la gestion des données hétérogènes grâce à la prise en charge intégrée des standards HL7® FHIR®, HL7 v2, C-CDA, IHE, DICOM, X12 et d’autres normes nationales et internationales. La solution offre une connectivité immédiate avec un large éventail d’applications, bases de données et technologies, permettant ainsi de collecter, intégrer et gérer efficacement des données de santé dispersées dans des environnements variés.

Elle intègre un moteur de gestion de base de données multi-modèle et multi-charge de travail, offrant une scalabilité verticale et horizontale, ainsi que des fonctionnalités avancées de recherche vectorielle pour des requêtes plus rapides et précises. Son moteur haute performance ingère, traite et stocke des données transactionnelles à des cadences élevées tout en exécutant simultanément des analyses complexes en temps réel et sur des données historiques.

InterSystems IRIS for Health intègre des fonctionnalités essentielles pour la mise en place d’une Smart Data Fabric, incluant des outils analytiques, du machine learning (ML) et de l’intelligence artificielle générative. Les Smart Data Fabrics offrent une architecture de données unifiée, extensible, sécurisée et évolutive, constituant une base solide pour les initiatives de santé numérique et d’IA appliquée à la santé.

Cette approche permet de surmonter les obstacles liés à l’interopérabilité, de simplifier le développement et la maintenance des applications, de réduire les coûts et la complexité d’implémentation, d’éviter la duplication et le déplacement inutile des données, tout en améliorant leur qualité et leur accessibilité. Elles aident également les organisations à gérer la gravité des données et à maîtriser leurs coûts en éliminant les silos et en unifiant les données.

Les Smart Data Fabrics intègrent également des capacités de traitement des données en temps réel, de calcul en mémoire pour accélérer l’analyse, des outils d’analyse en libre-service, ainsi que des solutions de gouvernance des données pour garantir la conformité et la sécurité des informations sensibles.

InterSystems IRIS for Health est une plateforme flexible et évolutive. Les développeurs, entreprises et utilisateurs peuvent y ajouter de nouvelles fonctionnalités ou intégrations sans modifier l’architecture de base, garantissant ainsi sa pérennité. Elle permet de répondre efficacement aux principaux modèles d’architecture :

• Interopérabilité : Connecter des systèmes disparates, harmoniser différents protocoles et formats de données. Faciliter la communication entre les acteurs de la santé pour améliorer la coordination des soins et assurer l’accessibilité des dossiers médicaux sur différentes plateformes.
• Analyse et IA : Exploiter des volumes massifs de données hétérogènes en temps réel pour alimenter des solutions analytiques avancées et des applications d’IA/ML. Améliorer le diagnostic et personnaliser les traitements grâce à des insights précis. Utiliser la modélisation prédictive pour identifier les risques de santé et accélérer les interventions.
• Simplification et optimisation IT : Consolider les systèmes et harmoniser les données pour éliminer les inefficacités, réduire la latence et améliorer la performance des applications. Optimiser les coûts de maintenance et accroître la scalabilité en rationalisant l’infrastructure IT.

L’intégration des données de santé est complexe. InterSystems IRIS for Health a été conçu pour lever ces obstacles et simplifier le développement d’applications. La plateforme prend en charge un large éventail de standards et protocoles de données de santé et est continuellement mise à jour pour suivre l’évolution du secteur.

En réduisant les coûts et la complexité du développement, InterSystems IRIS for Health permet aux fournisseurs de logiciels et services de proposer rapidement et rentablement des applications et services innovants basés sur les données. Cette plateforme polyvalente s’adapte à une multitude d’usages et d’architectures, aidant ainsi les entreprises à élargir leurs marchés, accélérer leur retour sur investissement et renforcer leur différenciation concurrentielle.

1- La gravité des données décrit l'effet selon lequel, à mesure que les données s'accumulent, d'autres services et applications sont attirés par ces données. Finalement, les données deviennent concentrées et trop coûteuses à copier ou à déplacer.