La transformation numérique touche tous les secteurs d’activité, mais son impact est particulièrement saisissant dans le domaine de la santé. En effet, les avancées technologiques et l’utilisation accrue de la donnée révolutionnent la manière dont les soins sont administrés et les recherches médicales conduites. Derrière cette révolution se trouvent des datacenters, infrastructures critiques pour le stockage, la gestion et la sécurité de vastes quantités de données médicales. Ces datacenters jouent un rôle central dans la performance des systèmes de santé et doivent répondre à des enjeux cruciaux de fiabilité, sécurité et rapidité.

L’explosion des données médicales :
une demande croissante en infrastructures puissantes

Le volume de données médicales explose.

Les technologies comme l’imagerie médicale haute définition, les dossiers médicaux électroniques (DME), et les dispositifs connectés (montres de santé, capteurs de suivi) génèrent des quantités massives de données chaque jour. Selon l’institut de recherche IDC, les données de santé représentent aujourd’hui environ 30 % de l’ensemble des données mondiales et devraient croître de 36 % par an jusqu’en 2025.

Chiffres clés :

  • En 2020, le volume mondial de données de santé atteignait 2 314 exaoctets.
  • 70 % des hôpitaux utilisent ou prévoient d’utiliser des technologies de Cloud Computing pour stocker les dossiers de santé.

Datacenters et IA :
un duo gagnant pour les diagnostics et les soins

L’intelligence artificielle et le machine Learning transforment les diagnostics médicaux et les traitements personnalisés. Les Datacenters sont au cœur de cette transformation en fournissant la puissance de calcul nécessaire pour entraîner des modèles d’IA sophistiqués sur des millions de dossiers patients et d’images médicales. Par exemple, des algorithmes d’IA analysent des IRM pour détecter précocement des cancers, ou prédisent l’évolution de certaines maladies en fonction de données historiques.

Cas d’usage :

Le projet AI Health utilise des Datacenters pour analyser des volumes de données afin de diagnostiquer les maladies oculaires avec un taux de précision supérieur à 95 %, en comparant instantanément les données de chaque patient avec des millions d’autres cas.

Enjeux :

  • Puissance de calcul : Les datacenters doivent disposer d’une infrastructure capable de traiter et d’analyser de gros volumes de données en temps réel.
  • Latence réduite : Pour les applications médicales critiques, la vitesse de traitement et la réactivité des systèmes sont essentielles.