Без границ: Преимущества облачных технологий в сфере здравоохранения

Изобретение компьютеров можно сравнить с открытием пенициллина: оба события оказали глубокое влияние на спасение человеческой жизни. Так же, как пенициллин совершил революцию в медицине ХХ века, появление компьютеров, особенно облачных технологий, изменило современное здравоохранение.

Облачные технологии в области здравоохранения не только ускорили медицинские исследования и разработку вакцин. Они изменили подходы к предоставлению и управлению медицинской помощью. Во время пандемии COVID-19 влияние облачных технологий на здравоохранение было столь велико, что исследователи, фармацевтические компании, медицинские учреждения и правительственные агентства смогли объединить ресурсы, обмениваться результатами в режиме реального времени и координировать цепи поставок.

Без облачных технологий разработка и распространение вакцин, а также внедрение приложений для отслеживания контактов было бы значительно более медленными. И к чему это привело бы? Еще большим потерям человеческих жизней. В отличие от пандемии 1918 года, когда научный прогресс был замедлен из-за ограниченного доступа к данным и ресурсам, облачные технологии дали нам преимущество в борьбе с COVID-19 в сверхсвязанном, глобализированном мире. Сейчас трудно даже представить потенциал внедрения искусственного интеллекта в диагностике, лечении и уходе за пациентами. Будущее здравоохранения может предусматривать лечение, адаптированное к индивидуальным потребностям пациентов с точностью, которой раньше невозможно было достичь.

Согласно оценкам McKinsey облачные технологии могут принести компаниям в области здравоохранения от 100 до 170 миллиардов долларов США ежегодной ценности до 2030 года. Каковы преимущества облачных технологий в сфере здравоохранения?

Преимущества облачных технологий в сфере здравоохранения: Реальные примеры

Вместо того чтобы рассуждать о гипотетических преимуществах внедрения облачных технологий в сфере здравоохранения, перейдем непосредственно к практике.

HCA Healthcare

Растущий объем административной работы и сложный обмен информацией все чаще отвлекают медицинских работников от их основной миссии — ухода за пациентами. Чтобы изменить ситуацию, HCA Healthcare внедрила генеративный искусственный интеллект в рабочие процессы клиник. Медсестры, медбратья и другие медицинские работники тратят непростительно много времени на административные задачи, такие как обновление записей пациентов, документирование медицинской помощи и передачу информации между сменами. Хотя эти обязанности необходимы, сложная коммуникация между медицинскими командами часто приводит к неэффективности, повышенному стрессу и риску человеческой ошибки — особенно в условиях высокой нагрузки.

HCA начала использовать комбинацию Vertex AI, BigQuery и Looker Studio для автоматизации основных административных задач. Система анализирует карты пациентов и генерирует инструменты передачи информации в режиме реального времени, которые медперсонал может просматривать на смартфонах. Эти инструменты создают подробную временную линию медицинской помощи за последние 12 часов и генерируют важные выводы и тенденции, позволяющие медицинским работникам быстро оценивать состояние пациента и определять дальнейшие шаги в лечении.

В конце концов искусственный интеллект позволяет медицинским работникам сосредоточиться на уходе за пациентами, а не на трудоемком введении данных или интерпретации сложных заметок. Каков результат? Улучшение результатов лечения пациентов и сокращение выгорания среди медицинских работников.

Но HCA понимает, что без высококачественных инфраструктуры и данных эта инициатива не будет успешной. Поэтому компания отмечает важность инвестиций в облачные технологии, Big Data и передовые технологии искусственного интеллекта. Сочетание с точными, всеобъемлющими данными позволяет генеративному ИИ помогать медицинским работникам оказывать более персонализированную, эффективную помощь пациентам и быть более вовлеченными, открывая новые возможности для всей области здравоохранения.

Этот пилотный проект является первым шагом к реализации амбициозной цели HCA — создания среды, где облачные технологии широко интегрированы в высококачественную медицинскую помощь, полную сочувствия. Долгосрочная цель – «отвязать» медицинских работников от их рабочих мест и позволить им проводить больше времени с пациентами.

Американское общество по борьбе с раком

Рак молочной железы — это заболевание, имеющее несколько подтипов, каждый из которых требует различных подходов к диагностике и лечению. Без глубочайшего понимания этих подтипов нереально создать передовые стратегии исцеления. Американское общество борьбы с раком, ведущая научно-исследовательская организация, ускоряет свое понимание патологии рака молочной железы посредством передовых методов машинного обучения.

Исследование в этой области усложняется значительным объемом данных, связанных с анализом тканей. Американское общество по борьбе с раком решило эту проблему с помощью машинного обучения, чтобы ускорить анализ огромного набора данных: 1,700 случаев рака молочной железы, каждый из которых сопровождается образцами тканей, накопленными за 20 лет. Вызов усиливался размером изображений образцов тканей, каждое из которых занимало от 5 до 10 гигабайтов.

Американское общество по борьбе с раком обратилось к решениям Google Cloud, в частности, к бесконтрольному кластеризационному анализу, чтобы ускорить свои исследования. Применив многоуровневые алгоритмы, оно смогло обработать огромный объем данных всего за три месяца — то, что заняло бы у патологов годы. В этом контексте модели машинного обучения позволили выявить скрытые закономерности в образцах тканей молочной железы за короткое время.

Подход бесконтрольного кластеризационного анализа позволил Американскому обществу по борьбе с раком сгруппировать данные (т.е. плитки изображений тканей) в кластеры на основе внутренних сходств. Некоторые кластеры, сгенерированные машиной, отвечали существующим знаниям о подтипах рака молочной железы, что подтвердило эффективность модели. Другая же часть кластеров показала группировки, которые ранее не были известны и поэтому не могли быть объяснены существующими знаниями в области патологии. Это открытие продемонстрировало, насколько велика перспектива машинного обучения для выявления скрытых закономерностей, которые могут привести к новым открытиям в исследовании рака молочной железы.

При выборе облачного провайдера для такого амбициозного проекта Американское общество по борьбе с раком уделило значительное внимание вопросу конфиденциальности и соблюдению норм регулирования и федеральных законов, касающихся медицинских данных (например, Закона о переносимости и ответственности за медицинское страхование, HIPAA). В конечном счете инфраструктура Google Cloud помогла Американскому обществу по борьбе с раком масштабировать свои вычислительные ресурсы, сохранять огромные объемы данных и обеспечивать сохранение конфиденциальности персонально идентифицируемой информации (PII) на протяжении всего процесса исследования.

Moderna

Управление клиническими испытаниями требует сбора и анализа огромных объемов данных из разных источников. Как правило, данные клинических испытаний хранятся на разных платформах, поэтому клиницисты и исследователи вынуждены вручную собирать информацию по крупицам — часто используя такие инструменты как Excel. Этот подход занимал много времени, был склонен к ошибкам и усложнял получение ясного представления о прогрессе испытаний в реальном времени. Чтобы раз и навсегда решить эти проблемы, Moderna внедрила Looker. Компания пыталась добиться улучшения интеграции данных, принятия решений и разнообразия.

Объединив внутренние наборы, такие как операционные клинические данные и демографическую информацию о пациентах (включая расу, пол, возраст и факторы риска) с внешними данными, такими как эпидемиологическая информация и перепись населения, Moderna создала единую панель управления. Одним из основных преимуществ облачных технологий в здравоохранении стала способность Looker отслеживать и улучшать разнообразие участников клинических испытаний. Достижение разнообразия среди участников испытаний — по расе, полу, возрасту и другим демографическим факторам — важно для точности результатов и более широкого их применения.

Data Science-отдел внутри компании даже разработал специальные метрики вокруг расового разнообразия, что позволило компании измерять эффективность клинических испытаний по целям разнообразия как на региональном, так и на уровне отдельных локаций. Панели инструментов предоставляют информацию о том, как каждая локация работает по сравнению с другими и региональными показателями; эти данные затем делятся между несколькими командами.

Moderna теперь может принимать обоснованные решения, чтобы отдавать приоритет разнообразию в своих клинических испытаниях, что приводит к более репрезентативным исследованиям и устраняет давние пробелы в разнообразии клинических испытаний. Команды могут теперь чаще просматривать метрики регистрации участников испытаний и оперативно определять нуждающиеся в улучшении области и быстро принимать соответствующие меры. Благодаря новому уровню прозрачности исследователи Moderna также оптимизируют усилия по набору участников, обмениваясь данными внутри компании с руководством и командами по набору.

О нас

Cloudfresh — это глобальный Google Cloud Premier Partner.

• Рассматривайте индивидуальные решения на основе GCP и практического опыта, которые адаптируют каждый аспект к вашим уникальным рабочим нагрузкам и проектным целям. Наша команда готова помочь вам генерировать идеи, настраивать, тестировать и довести облачную среду к совершенству.
• Возьмите контроль над своим будущим с помощью консультационных услуг Google Cloud, которые включают, но не ограничиваются, углубленным аудитом и стратегическим планированием для вашей существующей инфраструктуры, обеспечивая готовность ко всему, что вас ожидает.
• Получите максимум от ваших усилий с искусственным интеллектом с помощью персонализированных консультаций и поддержки от сертифицированных специалистов, которые знают, как использовать каждое его преимущество.
• Придайте своей миграции из локальной инфраструктуры в облако акцент на эффективность, сверхбыстрое развертывание и минимальное влияние на пропускную способность, чтобы все работало без сбоев.
• Оптимизируйте свой бюджет с помощью передовых инструментов, снижающих общую стоимость владения (TCO) и открывающих возможности для экономии — предоставляя вам больше ценности от инвестиций в Google Cloud.
• Объедините усилия с командой специалистов по архитектуре, инженерии данных, безопасности, сетям, DevOps и разработке приложений, чтобы создать такие облачные решения для здравоохранения, которые идеально отвечали бы лучшим практикам Google Cloud и обеспечивали все необходимое.