Niebo jest granicą: Korzyści z przetwarzania w chmurze w opiece zdrowotnej

Wynalezienie komputerów można porównać do odkrycia penicyliny: oba wywarły ogromny wpływ na ratowanie życia ludzkiego. Tak jak penicylina zrewolucjonizowała medycynę w XX wieku, tak pojawienie się komputerów — a dokładniej przetwarzania w chmurze — zmieniło współczesną opiekę zdrowotną.

Przetwarzanie w chmurze w służbie zdrowia nie tylko przyspieszyło badania medyczne i rozwój szczepionek. Dzięki temu zmieniono sposób świadczenia i zarządzania samą opieką. Podczas pandemii Covid-19 wpływ przetwarzania w chmurze na opiekę zdrowotną był tak ogromny, że badacze, firmy farmaceutyczne, podmioty świadczące opiekę zdrowotną i agencje rządowe mogły łączyć zasoby, dzielić się wynikami w czasie rzeczywistym i koordynować łańcuchy dostaw.

Bez chmury opracowywanie i dystrybucja szczepionek, a także wdrażanie aplikacji do śledzenia kontaktów byłoby boleśnie wolniejsze. Konkluzja? Jeszcze większa ilość straconych żyć. W przeciwieństwie do pandemii z 1918 r., kiedy postęp naukowy został spowolniony ze względu na ograniczony dostęp do danych i zasobów, przetwarzanie w chmurze dało nam przewagę w walce z Covid-19 w hiperpołączonym, zglobalizowanym świecie. W tym momencie naprawdę trudno nawet wyobrazić sobie potencjał postępu opartego na sztucznej inteligencji w diagnostyce, leczeniu i opiece nad pacjentem. W przyszłości opieka zdrowotna może obejmować leczenie dostosowane do indywidualnych potrzeb pacjenta z precyzją, która nigdy wcześniej nie była możliwa.

Według ocen McKinsey’a przetwarzanie w chmurze może zapewnić 100 miliardów dolarów I 170 miliardów dolarów wartości rocznej dla firm z branży opieki zdrowotnej do 2030 r. Jakie są zatem dokładne korzyści z przetwarzania w chmurze w opiece zdrowotnej?

Korzyści z przetwarzania w chmurze w opiece zdrowotnej: prawdziwe przypadki

Zamiast spekulować na temat tego, jak wspaniałe i innowacyjne jest zastosowanie chmury obliczeniowej w służbie zdrowia, przejdźmy od razu do praktycznej strony rzeczy.

HCA Healthcare

Rosnące obciążenie pracą administracyjną i złożoną wymianą informacji w coraz większym stopniu odwracają uwagę podmiotów świadczących opiekę zdrowotną od ich podstawowej misji – opieki nad pacjentem. Aby coś zmienić, HCA Healthcare pilotowała generatywna sztuczna inteligencja w procesach klinicznych.

Pielęgniarki i inni pracownicy służby zdrowia spędzają zbyt dużo czasu na zadaniach administracyjnych, takich jak aktualizacja dokumentacji pacjenta, dokumentowanie opieki i przekazywanie informacji między zmianami. Chociaż te obowiązki są z pewnością koniecznością, skomplikowana komunikacja między zespołami medycznymi często prowadzi do nieefektywności, zwiększonego stresu i ryzyka błędu ludzkiego – szczególnie w środowiskach o wysokim ciśnieniu.

Firma HCA zaczęła używać kombinacji Vertex AI, BigQuery i Looker Studio do automatyzacji kluczowych zadań administracyjnych. System analizuje karty pacjentów i generuje w czasie rzeczywistym narzędzia przekazywania informacji dla pielęgniarek, do których mogą uzyskać dostęp na smartfonie. Narzędzia te tworzą szczegółowy harmonogram opieki nad pacjentem w ciągu ostatnich 12 godzin oraz dostarczają kluczowych spostrzeżeń i trendów, co pozwala pielęgniarkom szybko ocenić stan pacjenta i określić kolejne etapy opieki.

Ostatecznie sztuczna inteligencja pozwala im skupić się na opiece nad pacjentem, zamiast na czasochłonnym wprowadzaniu danych lub interpretowaniu skomplikowanych notatek przekazania. Konkluzja? Wyniki pacjentów są coraz lepsze, a pracownicy służby zdrowia rzadziej doświadczają wypalenia zawodowego.

HCA rozumie jednak, że bez infrastruktury i danych wysokiej jakości inicjatywa nigdy nie odniesie takiego sukcesu, jakiego by sobie życzyła. Dlatego firma podkreśla, jak ważne są inwestycje w przetwarzanie w chmurze, Big Data i zaawansowaną sztuczną inteligencję. W połączeniu z dokładnymi, wszechobejmującymi danymi generatywna sztuczna inteligencja może pomóc podmiotom świadczącym opiekę zdrowotną służyć pacjentom w bardziej spersonalizowany, angażujący i skuteczny sposób, otwierając jednocześnie nowe możliwości w całej branży opieki zdrowotnej.

Ten program pilotażowy stanowi pierwszy krok w realizacji wizjonerskiego celu HCA, jakim jest stworzenie środowiska, w którym technologia szerokiej chmury w branży opieki zdrowotnej jest w pełni zintegrowana z pełną współczucia opieką wysokiej jakości. Celem długoterminowym jest „odwiązanie” pracowników służby zdrowia od stanowisk pracy i umożliwienie im spędzania większej ilości czasu z pacjentem.

Amerykańskie Towarzystwo do Walki z Rakiem

Rak piersi to choroba, która ma wiele podtypów i wymaga odrębnego podejścia do diagnozowania i leczenia. Bez głębszego zrozumienia tych podtypów po prostu niemożliwe jest opracowanie zaawansowanych strategii leczenia. Amerykańskie Towarzystwo do Walki z Rakiem (American Cancer Society), wiodąca organizacja badawcza, przyspiesza zrozumienie patologii raka piersi dzięki zaawansowanym technikom uczenia maszynowego.

Badania w tej dziedzinie komplikują głównie sama złożoność i ilość danych związanych z analizą tkanek. Amerykańskie Towarzystwo do Walki z Rakiem pokonało to wyzwanie, wykorzystując uczenie maszynowe do przyspieszenia analizy ogromnego zbioru danych: 1700 przypadków raka piersi, każdy z powiązanymi próbkami tkanek, zgromadzonymi w ciągu 20 lat. Wyzwanie potęgował ogromny rozmiar danych obrazu, przy czym każdy obraz próbki tkanki miał od 5 do 10 gigabajtów.

Amerykańskie Towarzystwo do Walki z Rakiem zwróciło się do Rozwiązań Google Cloud, w szczególności w zakresie klastrów bez nadzoru, aby przyspieszyć badania. Dzięki zastosowaniu wielu warstw algorytmów był on w stanie przetworzyć ogromny zbiór danych w zaledwie trzy miesiące — mówiąc o korzyściach płynących z chmury obliczeniowej w opiece zdrowotnej! Osiągnięcie tego zajęłoby patologom lata. W tym względzie modele uczenia maszynowego umożliwiły identyfikację podstawowych wzorców w próbkach tkanki piersi w ułamku czasu.

Metoda grupowania bez nadzoru umożliwiła Amerykańskiemu Towarzystwu do Walki z Rakiem poproszenie maszyny o pogrupowanie danych (tj. płytek z obrazów tkanek) w skupienia w oparciu o nieodłączne podobieństwa. Co ciekawe, niektóre klastry wygenerowane przez maszynę były zgodne z istniejącą wiedzą na temat podtypów raka piersi, potwierdzając skuteczność modelu. Z drugiej strony, niektóre skupienia prezentowały grupy, które były wcześniej nieznane i dlatego nie do końca można je było wyjaśnić istniejącą wiedzą na temat patologii. Odkrycie właśnie pokazało, jak duży potencjał ma uczenie maszynowe w odkrywaniu ukrytych wzorców, które mogą prowadzić do nowych spostrzeżeń w badaniach nad rakiem piersi.

Wybierając dostawcę usług w chmurze dla tak ambitnego projektu, Amerykańskie Towarzystwo do Walki z Rakiem przyłożyło dużą wagę do prywatności i zgodności z przypisami i innymi przepisami federalnymi regulującymi dane dotyczące opieki zdrowotnej (np. ustawą o przenośności i odpowiedzialności w ubezpieczeniach zdrowotnych). Ostatecznie infrastruktura chmurowa Google pomogła Amerykańskiemu Towarzystwu do Walki z Rakiem  zwiększyć zasoby obliczeniowe, przechowywać ogromne ilości danych i chronić prywatność danych osobowych (PII) przez cały proces badawczy.

Moderna

Zarządzanie badaniami klinicznymi wymaga gromadzenia i analizowania ogromnych ilości danych pochodzących z różnych źródeł. Zazwyczaj dane z badań klinicznych znajdują się na różnych platformach, więc klinicyści i badacze muszą ręcznie łączyć informacje kawałek po kawałku — często przy użyciu narzędzi takich jak Excel. Podejście to trwało zbyt długo, było podatne na błędy i utrudniało uzyskanie jasnego obrazu postępu procesu w czasie rzeczywistym. Aby raz na zawsze usunąć te nieefektywności, Moderna wdrożyła Looker. Próbowano osiągnąć lepszą integrację danych, proces podejmowania decyzji i różnorodność.

Po połączeniu wewnętrznych zbiorów danych — takich jak dane dotyczące operacji klinicznych i dane demograficzne pacjentów (w tym rasa, płeć, wiek i czynniki ryzyka) — z danymi zewnętrznymi, takimi jak informacje epidemiologiczne i spisowe, firma Moderna stworzyła pojedynczy widok. Jedną z głównych zalet przetwarzania w chmurze w opiece zdrowotnej była zdolność Lookera do śledzenia i ulepszania różnorodności w ramach badań klinicznych. Osiągnięcie różnorodności uczestników badania — pod względem rasy, płci, wieku i innych czynników demograficznych — ma kluczowe znaczenie, aby wyniki były dokładne i miały szerokie zastosowanie.

Zespół Data Science firmy Moderna posunął się nawet do opracowania niestandardowych wskaźników dotyczących różnorodności rasowej, umożliwiając firmie mierzenie wyników testów w odniesieniu do celów związanych z różnorodnością zarówno na poziomie regionalnym, jak i lokalizacji. Panele dają wgląd w skuteczność każdej witryny w porównaniu z innymi witrynami i regionalnymi wzorcami; spostrzeżenia te są następnie udostępniane wielu zespołom.

Moderna może teraz podejmować świadome, przemyślane decyzje, nadając priorytet różnorodności w swoich badaniach klinicznych, co przekłada się na bardziej reprezentatywne badania i eliminuje utrzymujące się od dawna luki w różnorodności badań klinicznych. Zespoły mogą teraz często przeglądać wskaźniki rejestracji próbnej i pulpity nawigacyjne oraz szybko identyfikować obszary wymagające uwagi i szybkich działań naprawczych. Dzięki temu nowemu poziomowi widoczności badacze firmy Moderna korzystają również ze zoptymalizowanych działań rekrutacyjnych, dzieląc się danymi wewnętrznie z zespołami kierowniczymi i rekrutacyjnymi.

O nas

Cloudfresh jest Global Google Cloud Premier Partner.

• Poznaj niestandardowe rozwiązania GCP z praktyczną wiedzą, która dostosowuje każdy aspekt do Twoich unikalnych obciążeń i ambicji projektu. Nasz zespół jest tutaj, aby pomóc Ci w opracowaniu, skonfigurowaniu, przetestowaniu i udoskonaleniu środowiska chmurowego do perfekcji.
• Przejmij kontrolę nad swoją przyszłością dzięki Usługom doradczym Google Cloud które obejmują między innymi dogłębny audyt i plan strategiczny dla istniejącej infrastruktury, dzięki czemu będziesz przygotowany i gotowy na wszystko, co nadejdzie.
• Wykorzystaj w pełni swoje wysiłki związane ze sztuczną inteligencją dzięki spersonalizowanym doradztwu i specjalistycznemu wsparciu technicznemu ze strony certyfikowanych specjalistów, którzy wiedzą, jak wykorzystać wszystkie oferowane przez nią zalety.
• Spraw, aby Twoja migracja przebiegała z dala od środowiska lokalnego bez chmury dzięki błyskawicznemu wdrożeniu, minimalnemu wpływowi na przepustowość i skupieniu się na wydajności, aby wszystko działało płynnie.
• Zoptymalizuj swój budżet dzięki zaawansowanym narzędziom, które obniżają całkowity koszt posiadania (TCO) i ujawniają możliwości oszczędzania kosztów, zapewniając większą wartość z inwestycji w Google Cloud.
• Połącz siły z potężnym zespołem specjalistów w dziedzinie architektury, inżynierii danych, bezpieczeństwa, sieci, DevOps i tworzenia aplikacji, aby projektować rozwiązania chmurowe dla opieki zdrowotnej, które idealnie odpowiadają najlepszym praktykom Google Cloud i zapewniają dokładnie to, czego potrzebujesz.