Journal d'images cliniques et de rapports de cas

L'évolution de l'analyse visuelle pour de meilleures décisions cliniques

Dave Anderson*

La croissance exponentielle des données numériques pour soutenir la recherche sur les composés, le développement de nouveaux médicaments et les essais cliniques dans le cadre de l'amélioration des soins aux patients pose des défis particuliers aux chercheurs cliniques. Cependant, cela présente également d'énormes opportunités de nouveaux domaines d'exploration, d'économies de coûts et de croissance des revenus pour les organisations qui souhaitent visualiser leurs données de nouvelles façons. La taille et la complexité des données cliniques sont importantes et, malheureusement, la technologie de visualisation actuelle ne fournit pas les fonctionnalités essentielles pour que le chercheur comprenne rapidement comment les données sont connectées et les dépendances entre des ensembles de données apparemment disparates. Les visualisations de tableau de bord courantes ne fournissent pas le contexte nécessaire pour savoir comment les données sont connectées et quelles informations peuvent être tirées de ces connexions. Afin de répondre aux pressions croissantes des conseils d'administration pour réduire les coûts et augmenter le retour sur investissement, les outils d'analyse visuelle doivent évoluer pour prendre en charge facilement toutes les données possibles à la disposition des chercheurs, y compris les données complexes semi-structurées, non structurées et tierces, et leur permettre de mieux comprendre quelles données sont connectées et comment ces ensembles de données sont liés. Cette évolution offre la plus grande opportunité aux entreprises d'utiliser les données de manière plus stratégique pour améliorer la valeur délivrée aux patients et aux actionnaires.

Au cours de cette session, nous présenterons et fournirons une démonstration du logiciel pour montrer :

• Comment des ensembles de données très volumineux, denses et complexes peuvent être intégrés rapidement et efficacement dans un programme d'analyse visuelle

• Un ensemble de visualisations qui explorent les connexions et les dépendances entre les ensembles de données

• Une nouvelle méthode d'analyse visuelle des données, permettant une exploration contextuelle plus approfondie des données

• Comment les clients qui adoptent cette nouvelle méthode réalisent d’énormes économies de coûts et améliorent leur position concurrentielle