Plate-forme Mayo Clinic en collaboration avec BD pour la surveillance des dispositifs post-commercialisation

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Lundi, BD a annoncé une nouvelle collaboration avec Mayo Clinic Platform pour améliorer ses dispositifs médicaux en utilisant les données anonymisées des patients de Mayo Clinic Platform_Discover.

POURQUOI EST-CE IMPORTANT
En collaboration avec la Mayo Clinic, BD analysera les données du monde réel dans Platform_Discover et les interprétera à l’aide d’outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pour mieux comprendre comment les patients expérimentent ses dispositifs médicaux.

Les données, qui sont bien plus riches que celles qui sont généralement collectées lors d’un essai clinique, aideront BD à améliorer ses produits existants et à en développer de nouveaux. L’objectif est de permettre une surveillance post-commercialisation plus granulaire de la sécurité des dispositifs et de trouver des moyens de commercialisation plus rapides et plus efficaces.

Selon BD, les données de la plateforme permettront à la modélisation prédictive de fournir des prévisions plus précises en termes d’utilisation des appareils. La société utilisera également les données de la Mayo Clinic pour rationaliser les soumissions réglementaires des dispositifs médicaux.

« Nos outils d’analyse de nouvelle génération et nos données anonymisées sur les patients créent un environnement de découverte dynamique et protégé par la confidentialité que peu de personnes dans l’industrie peuvent égaler », a déclaré Steven Bethke, vice-président du portefeuille de produits, Mayo Clinic Platform, dans un communiqué.

« Mayo Clinic Platform_Discover permet aux principales entreprises de technologie médicale telles que BD de découvrir des informations importantes tout en développant des solutions pour leurs clients et patients aussi rapidement et en toute sécurité que possible. »

LA GRANDE TENDANCE
Mayo Clinic Platform_Discover, développé avec Google Cloud, comprend un vaste référentiel de données longitudinales anonymisées – structurées et non structurées – de 10 millions de patients. Son ensemble de données comprend plus d’un milliard de résultats de tests de laboratoire, 640 millions de notes cliniques et des données d’imagerie telles que trois millions d’échocardiogrammes.

Depuis le lancement de la plate-forme Mayo Clinic en 2019, le système de santé du Minnesota a été occupé sur le front de l’IA, comme le lancement de sa plate-forme d’analyse de données cliniques en 2020. En avril 2021, il a lancé une nouvelle plate-forme alimentée par l’IA qui apportera aux fournisseurs aux études cliniques aide à l’aide à la décision.

En décembre dernier, Mayo s’est associée à Duke, UC Berkeley et d’autres pour créer un nouveau partenariat d’IA dans le domaine de la santé afin de permettre une utilisation plus sûre et plus efficace de l’intelligence artificielle et des outils d’apprentissage automatique.

BD prend au sérieux la surveillance post-commercialisation pour la sécurité de ses appareils. Par exemple, en 2020, le BD Cybersecurity Trust Center a été lancé, où les clients, les chercheurs en sécurité, les fournisseurs de composants tiers et d’autres groupes externes peuvent signaler une vulnérabilité ou un problème de cybersécurité lié à un appareil compatible avec BD Software.

ENREGISTREMENT
« Pendant des années, les essais contrôlés randomisés ont été considérés comme la référence en matière d’évaluation de la sécurité et de l’efficacité des dispositifs médicaux, mais les experts de l’industrie et du milieu universitaire qui examinent les paramètres rigoureux entourant les essais cliniques voient l’intérêt d’utiliser les informations issues de données du monde réel pour vraiment comprendre si nous répondons aux besoins des patients », a déclaré Lisa Boyle, vice-présidente des affaires cliniques mondiales et de la stratégie des affaires médicales de BD.

« Nous devons tirer parti des informations du monde réel et utiliser des ensembles de données comme celui de la plate-forme Mayo Clinic pour comprendre les nombreux paramètres que nous ne saisirions généralement pas dans un essai clinique et pour comprendre les parcours des patients et répondre aux besoins des différents patients engager les patients pour créer de meilleures solutions pour de meilleurs résultats et expériences.

Twitter: @MikeMiliardHITN
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