Databricks annonce son Lakehouse dédié aux marchés de la santé et des sciences de la vie afin d’accélérer la transformation de tout cet écosystème Leave a comment
Databricks, The Data & AI Company, pionnière du paradigme du data lakehouse, annonce la première plateforme lakehouse du marché pour les entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie. Databricks Lakehouse for Healthcare and Life Sciences supprime le besoin d’architectures de données traditionnelles. Elles ont historiquement inhibé l’innovation en matière de soins aux patients et de découverte de médicaments en créant des silos et en rendant difficile l’analytique avancée. Désormais, les organismes de santé peuvent honorer la promesse de la médecine de précision, grâce à une plateforme unique de gestion des données et des cas d’usage d’analytique et d’IA avancée, tels que la prédiction des maladies, la classification des images médicales et la découverte de biomarqueurs. Parmi les premiers utilisateurs, citons GE Healthcare, Regeneron, ThermoFisher et Walgreens, ainsi que des partenaires tels que Lovelytics, John Snow Labs and ZS Associates.
« Aujourd’hui, l’un des plus grands défis auxquels font face les organismes de santé est de disposer d’une vision complète du patient. Databricks Lakehouse for Healthcare and Life Sciences aide GE Healthcare à disposer d’une vision des patients à travers leur parcours de soin, grâce à une plateforme moderne, ouverte et collaborative. En unifiant nos données sur une plateforme unique avec une suite complète de fonctions analytiques et de ML, nous avons réduit nos silos de données coûteux hérités de nos systèmes legacy et nous avons doté nos équipes d’informations pertinentes au moment opportun. » Joji George, Chief Technology Officer, LCS Digital, GE Healthcare
Dans le domaine de la santé, Databricks permet déjà un nouveau type d’innovations basées sur les données et l’IA. Par exemple, l’entreprise Cognoa spécialisée dans le comportement pédiatrique, utilise l’IA pour développer des produits de diagnostic et thérapeutiques. Son objectif est d’offrir un accès aux soins plus précoce et plus équitable et d’améliorer les résultats de traitement et la vie des enfants et des familles vivant avec des troubles du comportement. Et CareDx, une entreprise de médecine de précision, exploite la puissance des données pour faire progresser la découverte et le développement de solutions différenciées basées sur la génomique pour les patients transplantés. Par ailleurs, les scientifiques peuvent détecter la présence d’ADN de tumeur cancéreuse dans le sang bien avant les méthodes de détection traditionnelles et fournir un dépistage précoce du cancer lors des examens médicaux annuels à partir d’une seule prise de sang.
« Nous reconnaissons le rôle important des données en mettant nos produits entre les mains de ceux qui en ont le plus besoin, et la solution Databricks Lakehouse for Healthcare and Life Sciences nous aide à atteindre cet objectif. Cette plateforme moderne de gestion des données et de l’IA nous a permis d’éliminer les silos de données coûteux, d’ouvrir de nouvelles voies d’innovation et de devenir une entreprise davantage data-driven. » Feng Liang, directeur informatique, Thermo Fisher Scientific
Lakehouse for Healthcare and Life Sciences de Databricks offre aux clients des solutions basées sur les données et l’IA, spécialement conçues pour relever les défis courants du secteur de la santé. Grâce à des accélérateurs d’analyse, des bibliothèques open source, comme Glow pour la génomique, et un écosystème de partenaires certifiés, les entreprises peuvent faire décoller leurs projets analytiques et faire gagner aux data ingénieurs et data scientists des semaines, voire des mois, de temps de développement. Parmi ces solutions :
Prédiction du risque de maladie : utiliser le ML pour évaluer le risque d’un patient pour une maladie donnée sur la base de l’historique de ses antécédents et d’informations démographiques.
Classification de la pathologie numérique : analyser rapidement des milliers d’éléments d’imagerie médicale grâce au deep learning pour automatiser la détection des métastases.
Real World Evidence Suite : ingérer de manière transparente une grande variété de types de données, les mettre en correspondance avec des modèles de données analytiques tels que le modèle OMOP, et créer des cohortes avec des outils tels que l’appariement des scores de propension.
Traitement Numérique du Langage (NLP) avec John Snow Labs : analyse de textes médicaux non structurés à l’aide du NLP pour des cas d’usage tels que la recherche en oncologie, le contrôle de la sécurité des médicaments et l’anonymisation des renseignements médicaux personnels.
Interopérabilité avec Lovelytics: automatiser l’ingestion de bundles FHIR en streaming dans le lakehouse pour l’analyse des patients en aval et à l’échelle.
Recherche biomédicale avec ZS : améliorer la découverte de biomarqueurs pour la médecine de précision grâce à une solution de traitement du génome entier hautement évolutive et extensible.
« Avec le Lakehouse for Healthcare and Sciences, nous contribuons à accélérer le développement de nouvelles thérapies et à changer fondamentalement la façon dont les soins sont dispensés en passant de la mesure de la maladie à sa prédiction, » déclare Michael Sanky, Global Industry Lead for Healthcare and Life Sciences chez Databricks.
Michael Hartman, SVP of Regulated Industries at Databricks, ajoute : « L’opportunité de transformer le monde de la santé grâce aux données et à l’IA n’est pas un leurre. Alors que les entreprises effectuent une transition complète vers des dossiers médicaux électroniques, que de nouveaux types de données comme la génomique évoluent, et que l’IoT et les « wearables » décollent, le secteur est inondé de quantités massives de données. Mais ces données sont en silo, et les équipes ne disposent pas des outils pour les utiliser correctement. Avec le Lakehouse for Healthcare and Life Sciences, nous stimulons la transformation de l’ensemble de l’écosystème de la santé et contribuons à donner à nos clients les moyens de résoudre les défis spécifiques du secteur et, en fin de compte, d’obtenir de meilleurs résultats pour l’avenir de la santé. »
