Dane medyczne w chmurze

Trudno dziś sobie wyobrazić nasze życie bez technologii chmurowych. Są one coraz powszechniejsze, przynajmniej w większych organizacjach. Jakie konkretne korzyści odnosi zatem placówka medyczna (szpital, przychodnia) dzięki wykorzystaniu technologii chmurowych?

Bardziej innowacyjnie

W ostatnich latach widać gwałtowny wzrost usług przeznaczonych dla branży medycznej. Mają one na celu usprawnienie i przyspieszenie możliwości korzystania z najnowszych dostępnych technologii informatycznych służących polepszeniu ludzkiego zdrowia. W chmurze AWS można wyróżnić kilka takich rozwiązań. Na przykład usługa AWS HealthLake służy do budowania tak zwanych jezior danych, czyli zbiorów różnego rodzaju danych, które gromadzone są w różnych systemach i rozwiązaniach. Ułatwia ona pracownikom bezpiecznie przechowywać, analizować i modyfikować dane medyczne w ciągu minut, jednocześnie dając pełen wgląd w dane pacjenta, a także porównywać je z danymi całej populacji.  

W przypadku genomiki AWS zapewnia ogromną przestrzeń dyskową i moc obliczeniową potrzebną do uczynienia jej częścią codziennej opieki zdrowotnej. Dzięki wglądowi w dane genetyczne pacjenta lekarze mogą korzystać z narzędzi medycyny precyzyjnej. Pozwala to szybciej stawiać diagnozy i podejmować skuteczniejsze decyzje dotyczące leczenia. 

Amazon Comprehend Medical to usługa przetwarzania języka naturalnego (NLP) wykorzystująca uczenie maszynowe (ML), które zostało wstępnie przeszkolone w celu zrozumienia i wyodrębnienia danych zdrowotnych z tekstu medycznego takiego jak recepty, procedury lub diagnozy.

Dodatkowo AWS HealthImaging umożliwia radiologom, systemom opieki zdrowotnej i zespołom badawczym zwiększenie tempa innowacji, uwolnienie potencjału danych obrazowych, opracowanie bardziej spersonalizowanego podejścia do świadczenia opieki oraz redukcję kosztów. Wraz z partnerami firma oferuje rozwiązania, które migrują obrazowanie do chmury, aby obniżyć koszty przy zmiennych potrzebach w zakresie pamięci masowej, zwiększyć dostępność danych i ułatwić zgodność, zapewniając przy tym szybszy wgląd. Rozwiązanie to zapewnia usługi o dynamicznej, skalowalnej pojemności do przeglądania, przechowywania i archiwizowania petabajtów danych. Zaspokaja w ten sposób potrzeby klientów co do pamięci masowej, obniżając koszty i wykorzystując sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe (ML) do przyspieszania stawiania diagnoz.

Placówki służby zdrowia generują ogromne ilości danych. Ich analiza w celu postawienia diagnozy czy opracowania nowej formy terapii była do niedawna możliwa tylko w wielkich ośrodkach medycznych i koncernach posiadających własne serwerownie i rozbudowane budżety na narzędzia IT. Dzisiaj każda przychodnia czy startup działający na rynku zdrowia ma dostęp do nieograniczonych zasobów i gotowych rozwiązań, na przykład dzięki chmurze AWS. 

Sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML) znajdują zastosowanie w kolejnych obszarach, m.in. tak ważnych jak leczenie epilepsji. Jedną z placówek, która zdecydowała się na najnowsze rozwiązania z zakresu cybermedycyny jest Centrum Neurologii, Padaczki i Psychiatrii Neurosphera (CNPP Neurosphera) w Warszawie. Jego kierownictwo nie ma wątpliwości, że wykorzystanie nowych technologii, takich jak chmura, przyspiesza rozwój, a nawet rewolucjonizuje diagnostykę i terapię chorób ośrodkowego układu nerwowego (w tym epilepsji), wprowadzając zupełnie nowy standard opieki nad pacjentami.

Od 2021 roku cały system organizacji – w tym algorytmy wsparcia decyzji lekarskiej, obsługa pacjenta, system płatności i telekonferencji – działają na rozwiązaniach chmurowych AWS. Centrum Neurosphera zdecydowało się na rozwiązania AWS m.in. ze względu na elastyczność: ograniczenie i rozłożenie w czasie pierwszych kosztów startupowych, a także na bezpieczeństwo wrażliwych danych i ich szyfrowanie.

Dzięki temu, że wszystkie systemy i aplikacje są w chmurze AWS, klinika ma przede wszystkim większą kontrolę nad budżetem. Chmura daje pełną informację o tym, jak funkcjonuje oprogramowanie i jakie powoduje koszty. Ogromne znaczenie ma też efekt skali. Zasoby oprogramowania są dostosowywane do aktualnych potrzeb. Ponadto, rozwiązania AWS dają gwarancję bezpieczeństwa danych, co przecież trudno przecenić w przypadku placówki medycznej. Klinika przeszła niezbędne audyty i spełnia wszystkie wymogi Unii Europejskiej w tym zakresie.

Nowy sposób działania

W jaki sposób placówka medyczna (szpital, przychodnia) powinna się przygotować, by optymalnie wykorzystywać technologie chmurowe?

Przygotowując się do wykorzystania technologii chmurowych, w pierwszym kroku trzeba zdefiniować cele ich wykorzystania, wraz z oszacowaniem kosztów i oczekiwanych efektów – zarówno w wymiarze finansowym, jak i jakościowym. Zastanawiając się nad konkretną potrzebą biznesową poprzez aplikację w modelu SaaS – usprawniającą pracę personelu medycznego czy automatyzującą obsługę pacjentów – warto zastanowić się nad ambicjami organizacji w dłuższej perspektywie. Pozwoli to na wybór rozwiązań chmurowych, które odpowiedzą zarówno na obecne, jak i przyszłe potrzeby, gwarantując jednocześnie innowacyjność, elastyczność i skalowalność oraz eliminując zbędne integracje, tym samym przynosząc większe korzyści ekonomiczne.

Proces wdrażania chmury może polegać na migracji istniejących systemów. Wówczas przygotowanie powinno obejmować analizę posiadanych aplikacji: które z nich wymagają przeprojektowania, wycofania, zastąpienia lub migracji do chmury. Sam proces migracji również wymaga przygotowania. Decyzja o umiejscowieniu i przenoszeniu danych powinna być podejmowana na podstawie klasyfikacji tych danych, uwzględniającej między innymi branżowe wymogi regulacyjne dotyczące przechowywania i przetwarzania danych z wykorzystaniem rozwiązań chmurowych. Analiza systemów wymaga metodycznego podejścia wykorzystującego wiele wskaźników, które pozwolą określić najbardziej efektywną ekonomicznie strategię migracji.

Katarzyna Kolasa, profesor Akademii Leona Koźmińskiego w Warszawie

Według szacunków firmy badawczej Gartner rynek technologii chmurowych w ochronie zdrowia będzie rósł o ponad 20 procent rocznie. W 2030 roku ma osiągnąć wartość przeszło 60 miliardów dolarów amerykańskich. Taka skala wzrostu wynika głównie z zapotrzebowania na przechowywanie gwałtownie rosnących zasobów danych i ich analizę przez świadczeniodawców usług zdrowotnych. 

Podstawową zaletą przetwarzania w chmurze jest dostępność zasobów cyfrowych w czasie rzeczywistym, niezależnie od miejsca i czasu. Chodzi również o wspieranie interoperacyjności, czyli zapewnienie integracji danych pochodzących z różnych źródeł. Wszystkie dane, które wcześniej były przechowywane w archiwach w szpitalach i gabinetach lekarskich lub na urządzeniach mobilnych pacjentów, można teraz łączyć w jednorodne bazy danych i analizować za pomocą najbardziej wyrafinowanych algorytmów komputerowych dzięki zastosowaniu chmury obliczeniowej. Kluczowym problemem jest przy tym zapewnienie bezpieczeństwa przed cyberatakami i co za tym idzie – zapewnienie skalowalności i wydajność.

Na szczęście dostawcy usług w chmurze mają teraz do dyspozycji nowe narzędzie, które pomaga im stawić czoła rozmaitym wyzwaniom: uczenie federacyjne (Federated Learning – FL). Jest to forma rozproszonego uczenia maszynowego, która umożliwia dostawcom usług w chmurze uczenie modeli bez dostępu do podstawowych danych. Zamiast tego właściciele danych przechowują je we własnych systemach, natomiast dostawca chmury zapewnia modelową platformę szkoleniową. Dzięki szybkim połączeniom chmurowym algorytmy FL uczą się na danych w trybie rzeczywistym bez fizycznego dostępu do danych. A przy zapewnieniu bezpieczeństwa możliwa staje się skalowalność. 

FL wykorzystuje już National Health Service (odpowiednik Narodowego Funduszu Zdrowia w Wielkiej Brytanii) w planach budowy narodowych hurtowni danych zdrowotnych. Kierownictwo tej instytucji rozumie bowiem, że bez dostępu do danych nie może być mowy ani o innowacjach, ani usprawnianiu ścieżki pacjenta. Wymiana informacji między świadczeniodawcami oraz udostępnianie danych dostawcom technologii jest kluczem do poprawy funkcjonowania ochrony zdrowia. 

–

autor: Mieczysław T. Starkowski