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Une indexation intelligente pour cartographier la connaissance médicale

Auteur David Majster , 11/04/17 08:00

« Je n’ai pas suffisamment de temps pour mes patients. » « Aujourd'hui, tout doit aller toujours plus vite. » « On escompte de notre part que nous fournissions du travail de qualité, mais nous ne disposons pas des ressources nécessaires. » Voici les frustrations de bon nombre de médecins et spécialistes médicaux. Jour et nuit, des gens s’efforcent au sein et en dehors du secteur médical de rendre les soins de santé plus efficients et de meilleure qualité, mais combiner ces deux aspects prend du temps. Des soins sur mesure requièrent trop de temps, alors que des traitements systématiques ne tiennent pas compte de la personne dans le cabinet. Il est toutefois possible d’obtenir le meilleur des deux mondes, surtout à l’ère du numérique ! 

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Thèmes: Données non structurées, iKnow

Analyser les données avec une approche ascendante efficace

Auteur David Majster , 01/03/16 08:00

Traditionnellement, pour obtenir des informations provenant d'une quantité importante de données, l'on fait appel à un dictionnaire ou une ontologie définis au préalable afin de trouver des liens. Cette méthode de recherche est coûteuse, car il faut des experts pour constituer un dictionnaire et une ontologie et interpréter les résultats de la recherche de façon utile. Mais le plus gros inconvénient de cette approche descendante est que l’on ne trouve que ce que l’on cherche. Les liens pertinents qui sortent du cadre de votre recherche ne sont pas pris en compte.

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Thèmes: Big data, NoSQL, iKnow, Dossier Patient Informatisé

Analyse de texte ascendante automatique : un monde de différence

Auteur David Majster , 08/12/15 08:00

Dans les entreprises, environ 30 % des données sont stockées de manière structurée dans les bases de données. Cependant, la grande majorité des données est répartie sur des formulaires, des e-mails et des fichiers. Comment dès lors extraire les informations de cette montagne de données sans que cela ne demande trop d'effort ou d'argent ? Par l'analyse automatique des textes présents dans l'entreprise et la catégorisation du contenu avec un outil d'analyse de texte innovant. Cette méthode peut fournir des informations très intéressantes, comme des rapports de médecins dans les dossiers des patients.

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Thèmes: Big data, Données non structurées, e-Santé, iKnow

Analyser toutes sortes de données avec Caché

Auteur David Majster , 10/11/15 08:00

Chez InterSystems, nous n'aimons pas nous vanter de nos produits. Le fait que les clients qui utilisent notre technologie innovante en soient satisfaits est bien plus important à nos yeux. Nous aimerions cependant faire une petite exception aujourd'hui. Nous proposons en effet une nouvelle version de Caché, notre système de gestion de base de données et environnement de développement d'applications. Et nous en sommes très fiers. Mais qu'est-ce qui rend Caché si unique ?

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Thèmes: Données non structurées, SGBD, Caché, NoSQL, iKnow

Être considéré comme un leader par le Magic Quadrant de Gartner, qu'est-ce que cela signifie ?

Auteur David Majster , 27/10/15 08:00

Comprendre ses performances et celles des autres est intéressant à plusieurs égards. Il est bon d'entendre que le travail est récompensé ou que d'autres personnes bénéficient des résultats obtenus. En octobre 2015, InterSystems a été considéré comme leader pour la deuxième fois consécutive dans le Magic Quadrant de Gartner en matière de systèmes de gestion des bases de données opérationnelles. Comme nous l'avons dit, il est agréable de voir le travail récompensé. Mais qu'implique cette conclusion ?

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Thèmes: Big data, Caché, NoSQL, iKnow

L'analyse automatique de données non structurées : études de cas (2/2)

Auteur David Majster , 01/09/15 08:00

Les données non structurées sont une mine d'or d'informations. Les nombreux e-mails, rapports de médecins et messages sur les réseaux sociaux par exemple, peuvent vous apporter de nombreuses informations très intéressantes pour vous aider à gérer votre entreprise. Il est possible de collecter ces informations issues de données non structurées via une technologie innovante appelée analyse de texte « ascendante » automatique. Nous vous l'expliquons à l'aide de quatre études de cas et vous présentons les avantages que l'analyse automatique de données non structurées peut représenter pour vous dans la pratique.

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Thèmes: Big data, Données non structurées, iKnow

L'analyse automatique de données non structurées : une mine d'or d'informations (1/2)

Auteur David Majster , 18/08/15 08:00

Près de 85% des données sont sous forme non structurée; emails, contrats, rapports de médecins et messages sur les réseaux sociaux : ce sont toutes des données non structurées et elles renferment une véritable mine d'or d'informations.

Pensez par exemple aux visions et aux conclusions d'experts médicaux sur une spécialité déterminée, ou aux rapports de patients détaillés d'une incroyable richesse en termes de données pertinentes. Toutefois, il y a aujourd'hui de plus en plus de données disponibles (songez au Big Data), et elles s'accumulent de plus en plus vite.

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Thèmes: Big data, Données non structurées, iKnow

5 conseils pour utiliser le Big Data au sein de votre organisation

Auteur David Majster , 21/07/15 08:00

Aujourd'hui, le Big Data inonde le paysage IT. Tant la croissance des équipements IT fixes que des équipements mobiles, dont les réseaux sociaux et les systèmes d'identification, contribuent à l'augmentation sans cesse croissante du nombre de données. Par conséquent, nous devons nous frayer chaque jour un chemin à travers une énorme quantité d'information afin de déceler des données pertinentes.

Chaque organisme devrait toutefois pouvoir profiter du Big Data disponible. Cependant, il n'y a que peu d'entreprises qui s'y attèlent réellement. Dans cet article, vous pouvez ainsi découvrir cinq conseils afin de vous lancer dans le Big Data avec succès. Car lorsque vous organisez bien la gestion de vos données, le Big Data peut se révéler très précieux pour votre organisation.

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Thèmes: Big data, Données non structurées, e-réputation, iKnow, Réseaux Sociaux

Les réseaux sociaux : de précieuses informations pour chaque organisation

Auteur David Majster , 07/07/15 08:00

Chaque jour, les réseaux sociaux créent des millions de mégabits de données. Il est impossible de tenir soi-même à jour toutes ces données. Passer en revue tous les messages liés à votre organisation ou vos produits à l'aide de mots-clés prend énormément de temps.

Il est toutefois important de s'intéresser aux données des réseaux sociaux : vous pouvez en tirer de précieuses informations. Dans cet article, nous vous indiquons quelles informations les réseaux sociaux peuvent vous apporter et comment vous pouvez vous lancer dans l'observation des réseaux sociaux.

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Thèmes: Données non structurées, iKnow, Réseaux Sociaux

Analyse prédictive : identifier des modèles avec les données médicales non structurées ?

Auteur David Majster , 07/04/15 08:00

Et si vous pouviez déterminer avec précision dans la base de données de patients enregistrées, quels patients ont davantage de risques de contracter, par exemple, l'hépatite C (un virus à l'origine d'une inflammation du foie dont les gens ignorent parfois être infectés) ? Une fantaisie du futur ?

Heureusement pas. À l'heure actuelle, il est déjà possible d'identifier les groupes à risque, mais pas encore de manière suffisamment précise.Dresser une liste des facteurs de risques (toxicomanie ou enzymes hépatiques élevées, par exemple) est un bon point de départ, mais vous écartez alors le groupe de gens qui n'est pas concerné et qui court néanmoins des risques, disons à cause d'un tatouage ou d'un piercing qui se serait infecté.

Une importante source d'information, souvent délaissée à l'heure actuelle, peut toutefois faire la différence. Il s'agit des notes des médecins.

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Thèmes: Données non structurées, e-Santé, Analyse prédictive, iKnow

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