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Commencez Plier la santé lancé cette semaine. Il a développé une suite d’outils modulaires qui sont interopérables avec les DSE ou les plates-formes existantes pour leur permettre de mieux travailler ensemble. La principale affirmation de Fold est de « faire passer les soins primaires au-delà des contraintes d’une visite de 15 minutes et d’offrir une première expérience révolutionnaire au consommateur grâce à des flux de travail et des campagnes de soins micro automatisés ». Il existe une connexion athenahealth, dans la mesure où les fondateurs provenaient de Praxify, une application d’assistant virtuel / d’engagement des patients achetée par athenahealth pour 65 millions de dollars en 2017. Elle bénéficie d’un investissement initial de 6 millions de dollars d’athenahealth. FéroceSanté

De l’autre côté de la montagne du financement,olive, un cruncher de données basé sur l’IA qui automatise les processus administratifs de santé de routine tels que la gestion du cycle de revenus, a perdu 450 employés, soit environ un tiers de son personnel. Dans une lettre aux employés extraite en Axios, Olive cite des « faux pas » et un « manque de concentration ». Cela fait suite à des gels d’embauche, à des départs importants de personnel et à des promesses excessives / sous-livrées, y compris la non-utilisation de l’IA ou de l’apprentissage automatique pour automatiser les tâches, présentées dans un Enquête Axios d’avril. Olive a dépensé plus de 850 millions de dollars en neuf cycles de financement (le dernier en juillet 2021, série H – Crunchbase). FéroceSanté

Les cyberattaques avec brèches internes représentent 38 % des pertes de données des organisations britanniques (de tous types) en 2022. Ceci est basé sur l’enquête Data Health Check auprès de 400 décideurs informatiques compilée par Caserne des données, une organisation de continuité des activités basée sur le cloud. Les deuxième et troisième raisons de la perte de données sont les erreurs humaines et les pannes matérielles. Parmi les personnes interrogées, plus de la moitié ont subi une cyberattaque, le plus souvent causée par un rançongiciel. 44 % ont payé la rançon, 34 % ne l’ont pas fait et ont utilisé des sauvegardes. Leurs recommandations incluent des sauvegardes fréquentes et le suivi du nombre de versions de données, les deux minimisant les temps d’arrêt et la perte de données. Sortie, rapport complet

En revanche, pour revenir aux États-Unis et aux soins de santé, les activités de piratage malveillant représentent près de 80 % de toutes les violations. Sécurités sanitaires renforcées en milieu d’annéerapportsur l’état de la cybersécurité des soins de santé, en examinant les données du HHS Office for Civil Rights (OCR), a noté qu’au premier semestre 2022 :

• Les violations de données de santé provenaient principalement des fournisseurs – 72 %. Le reste était chez des associés commerciaux à 16% et des plans de santé à 12%.
• Le nombre d’enregistrements concernés était supérieur de 138 % à celui du premier semestre 2020, avec plus de 19 millions d’enregistrements
• Les violations étaient concentrées dans relativement peu d’organisations : sept entités ont subi des violations de plus de 490 000 enregistrements chacune, soit un total de 6,2 millions d’enregistrements ou 31 % à ce jour.
• Le portail de violation de données d’OCR a enregistré 337 violations de données de santé qui ont chacune touché plus de 500 personnes, une légère baisse par rapport aux 368 de 2021
• Les incidents de piratage sont passés de 72 % à 80 % en 2021. Les incidents d’accès/divulgation non autorisés ont totalisé 15 % ; la perte, le vol ou l’élimination inappropriée ne représentaient que 5 % des infractions.
• Les offres de sécurité basées sur l’IA et le ML peuvent renforcer la cyberinfrastructure. Les organisations doivent également examiner l’impact des pénuries de personnel informatique sur leur planification et leur sécurité. SantéITSécurité

L’IA (et l’apprentissage automatique-ML) peuvent-elles réduire les violations ou ouvrir la porte à des problèmes plus graves, tels que les biais algorithmiques, ainsi que les problèmes de confidentialité et de sécurité des données ? De grandes quantités de données pompées via des algorithmes d’IA ou de ML sont plus difficiles à sécuriser. Si les algorithmes sont construits de manière incorrecte, comme l’élimination ou la sous-représentation de certaines populations, ce qui en sortira sera biaisé et éventuellement trompeur. Dans le Podcast sur les stratégies de santé, Linda Malek du cabinet d’avocats spécialisé dans les soins de santé Moses & Singer, qui préside leur groupe de pratique sur les soins de santé, la confidentialité et la cybersécurité, discute des problèmes. Elle suggère quelques bonnes pratiques en matière de transparence, de sécurité, de confidentialité et de précision lors du développement d’un algorithme d’IA, y compris la collecte d’autant de données que possible, et aussi diverses que possible, pour plus de précision. De plus, la conception doit intégrer la confidentialité et la sécurité dès le départ. HealthcareExecIntelligence