По данным IDС, сферы медицины и здравоохранения лидируют среди других отраслей по расходам на облачные решения. По итогам 2018 года они составили $12,1 млрд. Из них на долю США приходится более $10 млрд, стран Западной Европы — более $1 млрд.
Облачные решения становятся основой для сервисов хранения, обмена и обработки медицинских данных — от обеспечения удалённого взаимодействия между врачами и пациентами до создания полноценных цифровых экосистем на базе умных устройств мониторинга состояния здоровья.
Их востребованность в медицине и здравоохранении обуславливают следующие факторы:
Рассмотрим 5 перспективных сценариев применения облачных решений в медицине и здравоохранении.
Телемедицина — удобная альтернатива очному посещению врачей, обеспечивающая пациентам получение качественной медицинской помощи удалённо.
Очевидные преимущества телемедицины:
Инновационная телемедицинская платформа. Недавно сразу в нескольких европейских медучреждениях заработала инновационная телемедицинская платформа, для которой мы предоставили собственную облачную инфраструктуру.
Платформа обеспечивает лёгкий доступ пациентов к телемедицине без необходимости подавать заявление, а цифровая экосистема предоставляет HD-качество онлайн-общения с лечащим врачом. Защищённый обмен документами позволяет удалённо работать с медицинской картой больного, результатами анализов и назначениями.
Для участвующих в проекте медицинских центров было особенно важно, чтобы серверные мощности для телемедицинской платформы располагались в высоконадёжном дата-центре на территории страны, что мы также гарантировали.
Централизованное хранение данных. В развитых системах здравоохранения и передовых медицинских центрах данные о пациентах собраны в электронных медицинских книжках на базе централизованного объектного хранилища.
Решение обеспечивает надёжную защиту конфиденциальной информации о состоянии здоровья и позволяет архивировать большие объёмы данных, накопленные в лечебном учреждении. Одно из направлений нашего развития — предоставление такого облачного хранилища.
Электронные медицинские карты, работающие на федеральном и региональном уровнях, не привязаны к конкретной клинике, что максимально удобно для пациентов. По данным министерства здравоохранения и социальных служб США, ими оснащены уже более 95 % стационарных лечебных учреждений страны.
Перенос медицинских карт в облака. Провайдеры сервисов электронных медицинских карт постепенно переносят свои решения в публичные облака: в 2019 году об этом объявили компании Cerner и Meditech. Участники рынка переходят к более гибкой модели взаимодействия с лечебными учреждениями, предоставляя им электронные медицинские карты как услугу.
В результате клиники получают возможность:
Внедрение искусственного интеллекта. В перспективе публичное облако позволит внедрить искусственный интеллект в работу с данными электронных медицинских карт. В результате будет обеспечен персонализированный подход к пациентам, повысится точность диагностики и качество лечения.
Улучшение диагностики. Облачные сервисы применяются и в специализированных направлениях медицины. По данным Американской медицинской ассоциации, около 35 % случаев неверной диагностики — результат ограниченного доступа специалистов к медицинским снимкам, данным и записям. В США устранению проблемы способствует облачное решение для врачей-радиологов, объединяющее результаты исследований, проводимых на более чем 500 тыс. аппаратах медицинской визуализации (например, томографах и рентгенографах) на едином портале.
Трёхмерные изображения обрабатываются в гибкой вычислительной среде публичного облака. Врачам обеспечен доступ к медицинским данным на любом удобном электронном устройстве (компьютере, планшете, смартфоне) без привязки к рабочему месту.
Формирование национальных и международных биобанков данных позволит проводить исследования в областях различных медико-биологических наук, включая кардиологию, онкологию, эндокринологию. Наиболее перспективные исследовательские проекты также основаны на применении технологий искусственного интеллекта (AI).
Биобанк американского медицинского центра UCLA Health объединяет в публичном облаке структурированные и неструктурированные данные, включая:
В основе решения — масштабируемая высокопроизводительная среда облачных вычислений со встроенным искусственным интеллектом. Анализ данных алгоритмами машинного обучения существенно сокращает время проведения научных исследований: процессы, на которые раньше тратились месяцы, теперь занимают всего несколько дней.
Перспективность AI-платформ. Формирование единого биобанка в рамках системы здравоохранения требует специальных инструментов и методов. Так, сервисы по работе с Big Data объединяют медицинскую информацию, собранную из множества источников. Например, централизованное хранение больших объёмов неструктурированных данных обеспечивается сегодня с помощью метода Data Lake.
Облачная инфраструктура EdgeЦентр также позволяет разворачивать самые требовательные приложения и сервисы для работы с Big Data.
Приложения в области искусственного интеллекта на базе облачной инфраструктуры востребованы в:
Преимущество использования — заметно более высокая точность результатов диагностики по сравнению с заключениями, сделанными докторами самостоятельно.
Обучение нейросети кардиологии. В ноябре 2019 года Американская кардиологическая ассоциация представила результаты анализа данных ЭКГ искусственным интеллектом с целью заблаговременного выявления пациентов с риском развития опасных для жизни аритмий. Обучение нейронной сети проходило на базе более 2 млн снимков ЭКГ из архивов Системы здравоохранения имени Гейзингера (сети медицинских центров на территории штатов Пенсильвания и Нью-Джерси).
Анализ изображения производился по 15 сегментам, каждый из которых включал 30 тыс. точек.
В результате исследования создана модель, предсказывающая риск наступления смерти пациента в течение ближайшего года по результатам ЭКГ, не имеющим, по мнению кардиологов, патологических признаков.
Анализ ДНК. В Массачусетском технологическом институте (MIT) искусственный интеллект анализирует сконструированные в лабораториях последовательности ДНК и выявляет их происхождение. Преимущества технологии — высокая скорость обработки данных и надёжность результатов. Нейронная сеть MIT превосходит по точности BLAST, наиболее распространённую методику сравнения последовательностей ДНК.
AI-платформа EdgeЦентр также позволяет разработчикам и специалистам по работе с данными быстро создавать, тренировать и разворачивать модели машинного обучения. Продукт подходит и для создания специализированных решений в сфере медицины.
Следующий этап развития здравоохранения — создание цифровой экосистемы на базе умных медицинских устройств. Сбор сведений о состоянии здоровья пациента в режиме реального времени позволяет максимально быстро диагностировать заболевание и назначить лечение.
Дистанционный мониторинг. Израильский стартап Bio-T использует публичное облако для создания платформы интернета медицинских вещей. Умные устройства дистанционного мониторинга состояния здоровья отслеживают сердечный ритм, давление, частоту дыхательных движений и другие характеристики жизнедеятельности.
Передача данных в облако позволяет лечащему врачу в режиме реального времени:
Система цифрового здравоохранения объединяет пациентов, медицинских специалистов, административный и технический персонал лечебного учреждения, представителей страховых компаний. Помимо данных, собранных умными устройствами дистанционного мониторинга, в облаке хранятся и обрабатываются результаты анкетирования пациентов, сведения об оплате услуг.
Клинические испытания. Новый подход к организации клинических испытаний на базе публичного облака реализует швейцарская компания Ypsomed, специализирующаяся на технологиях инъекционной терапии. Участникам исследований не нужно находиться в стационаре, так как наблюдение за их состоянием осуществляется удалённо.
Цифровая платформа обеспечивает:
Самостоятельный приём препаратов участниками клинических испытаний, а также удалённый доступ к данным для исследователей и фармацевтических компаний организован благодаря умному инъекционному устройству Smart Pilot. По данным разработчиков, решение соответствует нормам регулирования в сфере здравоохранения, требованиям конфиденциальности и безопасности.
Рауф Гадиров
«Команда EdgeЦентр обладает многолетней экспертизой в проектировании облачных систем и хорошо понимает потребности и специфику сферы здравоохранения. Наше облако расположено в надёжных дата-центрах классов Tier IV и III, мы обеспечиваем гарантированную защиту медицинских данных, их хостинг в пределах границ страны и быстрый доступ заказчиков к облаку в режиме 24/7. Для учреждений здравоохранения и IT-компаний, занимающихся разработкой медицинских приложений, помимо нашего публичного облака, мы готовы предложить также частные и гибридные облачные сервисы»
Рауф Гадиров
Облачные сервисы EdgeЦентр готовы к применению в медицине и здравоохранении. Они просты в подключении и позволяют оптимизировать, упростить и ускорить работу медицинской инфраструктуры.
Напишите нам о своих задачах и проектах. Мы расскажем, как наши облачные сервисы помогут вам улучшить качество медицинских услуг.
