Applications IT dans le domaine de la santé

Des applications IT dans le domaine de la santé peuvent permettre une approche de la médecine personnalisée, prédictive, préventive et participative (4P) qui sera avantageuse au niveau des coûts et bien plus ciblée sur le bien-être.

Voici quelques exemples d'applications IT dont peuvent bénéficier les patients atteints de cancer :
 

  • Des applications de santé mobiles permettent aux personnes de surveiller leurs propres état et symptômes, d'avoir un accès direct à leurs images et rapports médicaux et d'échanger les résultats avec les prestataires de soins de santé sous format électronique. Les patients souffrant de maladies chroniques sont parmi ceux qui bénéficieront le plus d'un smartphone d'autosurveillance ou d'appareils et logiciels sur tablette.
  • Les applications mobiles d'autodiagnostic sont aussi en plein boom : des applications pour déceler des lésions cutanées au tout dernier système basé sur smartphone qui sert de laboratoire mobile pour diagnostiquer le sarcome de Kaposi. Bien que de telles applications ne puissent remplacer un diagnostic pratique d'un docteur réel, elles pourraient créer des opportunités dans certaines situations.
  • Les réseaux sociaux et les outils de connexion personnelle représentent une autre manière d'échanger des informations entre les personnes souffrant d'une maladie chronique et/ou des prestataires de soins de santé.

De grands outils d'exploration et d'intégration des données permettent d'extraire des connaissances : Pensez aux progrès que nous pourrions réaliser dans l'intégration d'informations épigénétiques avec des données -omiques : Le génome réagit à l'environnement de manière dynamique. Le stress, le régime alimentaire, le comportement, les toxines et d'autres facteurs activent les commutateurs chimiques qui régulent l'expression génétique. Une des implications les plus passionnantes pour les données dans le secteur de la santé est que les prestataires seront capables de fournir des soins plus précis et plus personnalisés. Avec une image plus complète et plus détaillée des patients et des populations, ils seront capables de déterminer comment un certain patient réagira à un traitement spécifique, ou même identifier les patients à risque avant qu'un problème de santé ne surgisse...