– Bonjour, Dr. Kramer, et bienvenue dans notre nouvel épisode du podcast Limitless Medical Imaging.
Nous sommes heureux de vous avoir ici.
– Merci. Heureux d’être ici. Heureux de parler de l’informatique en nuage aujourd’hui.
– Comme vous l’avez mentionné, j’aimerais que nous discutions cette fois du rôle de l’informatique en nuage dans le secteur de la santé, et en particulier dans l’imagerie médicale. Ma première question est : que diriez-vous du rôle que joue l’informatique en nuage dans la santé moderne, et comment cela change-t-il la manière dont nous livrons et accédons aux services médicaux ?
– Eh bien, je pense qu’il y a beaucoup de promesses dans l’informatique en nuage, et je pense que nous entendons beaucoup d’excitation concernant le passage des services dans le nuage. Il y a plusieurs raisons à cela. L’une est que la scalabilité et le coût peuvent entraîner des dépenses moindres pour les systèmes de santé qui sont très préoccupés par ces dépenses.
La deuxième est elle nous permet de nouvelles façons de collaborer, et la troisième est qu’elle fournit plus de puissance de calcul à la demande que nous n’aurions peut-être pas eu à notre disposition dans nos systèmes d’information sur site.
– Pourriez-vous développer un peu sur ces trois points, s’il vous plaît ?
– Bien sûr. Si vous pensez à la scalabilité et aux coûts, de plus en plus d’organisations se développent, ajoutant des pratiques, des médecins, des systèmes de santé et des hôpitaux ; la taille du département informatique ne peut pas croître de la même manière. Et donc, nous recherchons des moyens de créer une architecture intégrée et de réunir ces organisations, mais sans créer des coûts accrus. Ainsi, les fusions et acquisitions dans le nuage sont un bon cas d’utilisation pour envisager comment rassembler ces organisations. Je pense qu’au fur et à mesure que vous réfléchissez à de nouveaux cas d’utilisation, pas seulement à l’infrastructure existante, mais à des choses comme l’IA, nous constatons dans notre organisation que nous ne pouvons pas exécuter certains des algorithmes d’apprentissage automatique les plus compliqués de la manière dont nous aimerions les exécuter, dans les délais que nous aimerions, avec les services sur site existants.
Nous cherchons donc au nuage de nous fournir la puissance nécessaire à la demande, tant du point de vue du stockage que de la puissance de calcul pour ces algorithmes complexes d’IA. Je pense que le dernier point ici est que l’informatique en nuage nous aide à réfléchir à la prise en charge de la redondance et des temps d’arrêt et à la récupération, certainement autour du stockage.
Si nous avons, disons, par exemple, un système de radiologie sur site, et que le coût de création de redondance sur plusieurs formes de serveurs est très élevé. Et donc, nous examinons le stockage, tant le stockage hors ligne que le stockage en ligne dans le nuage.
– Merci pour cela. Vous avez mentionné quelque chose à propos d’une architecture plus intégrée à travers nos systèmes de santé et de nouveaux modèles de soins émergeant avec l’aide de l’informatique en nuage, ainsi que de nouveaux parcours numériques de soins. Comment cela impacte-t-il de nouvelles façons de collaborer entre les systèmes de santé ?
– Absolument. Vous savez, de nombreuses organisations travaillent à travers des identifiants fiscaux ou des structures d’entreprise typiques. Nous n’avons pas vraiment, et pour un certain nombre de raisons, cela pourrait être parce que nous créons de nouveaux modèles cliniques dans un réseau cliniquement intégré où plusieurs hôpitaux et systèmes de santé et pratiques sont sous contrat. Pour réduire le coût des soins pour une population qui pourrait être un contrat de payeur, cela pourrait faire partie du réseau cliniquement intégré. Cela pourrait faire partie de divers programmes gouvernementaux. Donc rassembler des données dans le nuage à travers plusieurs DME augmente la scalabilité et la capacité de collaborer dans ce réseau cliniquement intégré.
Un deuxième cas d’utilisation pourrait être là où nous n’avons pas de spécialités spécifiques, donc contracter avec des spécialités qui sont en dehors de notre organisation ou servant à travers plusieurs organisations et tirant parti d’une architecture nuage pour apporter les images et les flux de travail avec eux. Un bon exemple ici est que la plupart des services d’urgence pédiatriques peuvent ne pas avoir de sous-spécialistes pédiatriques tels qu’un radiologue ou un neuroradiologue. Et un clinicien travaillant avec une entreprise privée pourrait travailler à travers plusieurs sites. radiologie – En rapport avec le sujet de la collaboration entre les systèmes de santé. Je crois que l’informatique en nuage améliore également l’équité en santé en permettant aux patients dans des zones rurales ou mal desservies de recevoir le même niveau de soins que ceux des grandes villes disposant de plus de ressources grâce à la connexion de différents systèmes de santé et à la connexion d’experts, par exemple, comme vous l’avez mentionné, des radiologues pédiatriques ou des radiologues hautement spécialisés dans un domaine particulier, pour aider les zones avec des ressources plus limitées.
– Related to the topic of collaboration across health systems. I believe that cloud computing is also improving health equity by allowing patients in rural or underserved areas to receive the same level of care as those in larger cities with more resources through connecting different healthcare systems and through connecting specialists, for example, as you mentioned, pediatric radiologists or radiologists who are highly specialized in a particular, area, discipline, to help areas with more limited resources.
– Absolument, et nous avons parlé un peu de neurologie pédiatrique, mais l’oncologie et les comités tumoraux sont un autre cas d’utilisation complexe où des spécialistes pourraient ne pas être situés à l’emplacement. En fait, vous savez, dans le contexte de la guerre Ukraine-Russie, Medicai a pu fournir des services de radiologie oncologique, à travers les frontières et dans des zones non seulement mal desservies, mais dans des circonstances horribles. Nous avons donc démontré ce cas d’utilisation, en particulier là où il y a un manque d’infrastructure, que ce soit en milieu rural ou, malheureusement, dans une zone en conflit.
– Oui, c’est vrai. Que diriez-vous du sujet de la confidentialité et de la sécurité ? Comment l’utilisation de l’informatique en nuage impacte-t-elle la confidentialité et la sécurité des patients, et quelles mesures prennent les prestataires de soins de santé pour s’assurer que les données sensibles sont protégées lors de l’utilisation de l’informatique en nuage ?
– Eh bien, vous savez, tout d’abord, ce n’est pas seulement un problème pour le nuage, c’est un problème pour nous tous dans le domaine de la santé, nous
devons être incroyablement conscients des risques pour notre système de santé, pour les données de nos patients. Donc, la culture et une vigilance constante sont nécessaires, peu importe la plateforme sur laquelle nous sommes. Les logiciels malveillants attaquant un système, à cause d’un e-mail sur lequel nous avons innocemment cliqué, est une chose horrible pour un système de santé et il y a certainement de nombreux exemples de cela, peu importe qu’ils soient sur le nuage ou non. Cela dit, le nuage nous offre une opportunité de fournir de la redondance et de la sauvegarde, dans des circonstances où la confidentialité ou des attaques sur le système de santé ont eu lieu. Je pense que l’autre aspect du nuage est que beaucoup de nos systèmes sur site et de nos experts sur site ne sont pas aussi sophistiqués que nous le souhaiterions.
Il est vraiment, vraiment difficile d’obtenir les directeurs de la sécurité de l’information et les experts en confidentialité dont nous avons besoin dans chaque entité. Et donc, nous avons ici une opportunité de tirer parti d’un nuage et de l’expertise de grandes architectures, telles qu’Azure et Microsoft, ou Google ou Amazon, où ils affinent et construisent constamment une architecture qui est très robuste.
Et donc, l’architecture nuage nous donne une opportunité de tirer parti de cela sans avoir à construire cette expertise localement. Enfin, je pense qu’il y a des risques à un modèle centralisé, vous savez, un point de défaillance unique, etc. Mais je pense que je prendrais mes chances sur une architecture robuste et renforcée dans le nuage plutôt que de gérer tous les points de défaillance que nous pourrions avoir dans une architecture locale.
– Il y a eu beaucoup de discussions sur les bénéfices potentiels de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé, et en particulier dans l’imagerie médicale. Comment l’informatique en nuage s’intègre-t-elle dans cette situation et quels types d’outils et de technologies émergent dans cet espace ?
– D’accord. Vous savez, je pense que nous revenons au commentaire initial que nous avons fait à savoir que disposer d’un stockage et d’une puissance de calcul à la demande scalable fournit une scalabilité et des capacités que nous n’avons pas sur site.
Vous savez, installer des racks de serveurs et les activer tout en payant pour eux de manière continue n’est pas quelque chose qui soit gérable, certainement par de petites entités, mais même certaines des plus grandes systèmes de santé. Donc, la première réponse évidente est la scalabilité et la puissance de calcul. Je pense que quand nous pensons à certains de ces modèles, même juste certains des modèles d’apprentissage automatique qui pourraient avoir entre 30 et 120 caractéristiques ou variables, obtenir cela pour fonctionner en continu.
Et comme exemple de ceci, c’est la sepsie, notre modèle de sepsie, que Epic a aidé à développer, s’exécute toutes les 30 minutes sur un millier de lits et se met à jour constamment. Ce n’est pas quelque chose que nous pouvons exécuter sur le matériel EHR typique situé sur site. Nous avons déplacé cela vers le nuage il y a un certain temps, et cela a été très efficace pour nous, mais je pense que c’est un modèle d’apprentissage automatique, peut-être pas si simple, mais avec un petit nombre de variables.
Mais si nous commençons à regarder l’analyse d’images et la reconnaissance d’images, nous entrons dans de grands modèles de langage génératifs comme ChatGPT, et même le traitement du langage naturel. Notre capacité à l’exécuter contre la totalité d’une DME de quatre téraoctets comme celle que nous avons est tout simplement irréaliste. Donc, nous devons nous diriger vers le nuage et utiliser la scalabilité et la puissance qui peuvent être mises en ligne rapidement et ensuite arrêtées ou maintenues pour des algorithmes continus.
– Merci. Parlons un peu des avantages de l’informatique en nuage en ce qui concerne la scalabilité des organisations de santé. En quoi cela est-il particulièrement bénéfique et quels types de défis cela pose-t-il pour les départements informatiques, dans une organisation de santé ?
– Bien sûr. Vous savez, nous parlons un peu de nuage comme d’un bénéfice établi, comme vous, vous obtenez immédiatement des économies de coûts et, et de la scalabilité. Mais c’est en quelque sorte un saint Graal. Cela dépend du cas d’utilisation commercial pour déterminer si ces Objectifs ont été atteints. Donc, vous pensez à un logiciel en tant que service, très simple, vous savez, une architecture nuage basée sur le web, Salesforce, divers autres systèmes de RH et financiers, basés sur le web, nous pouvons obtenir des avantages du nuage relativement rapidement.
Mais vous pensez à d’autres cas d’utilisation tels que la gestion des données cliniques, cela a été plus difficile. Donc, nous devons vraiment regarder de près les cas d’utilisation et réfléchir très attentivement à savoir si un cas d’utilisation particulier peut passer au nuage.
Par exemple, déplacer un DME entier vers le nuage n’a peut-être pas été démontré. Quelques cas comme Athena. Mais pas la totalité d’une architecture basée sur serveur typique. Donc, il y a quelques exemples où les cas financiers émergent, et nous avons parlé de l’automatisation des processus d’IA et de la gestion de flux de travail complexes entre des entités, de l’intégration de données à grande échelle, et certainement le stockage et la redondance pour de gros fichiers et des besoins de stockage importants.
Et un excellent exemple ici est que l’une des raisons pour lesquelles Medicai existe est de pouvoir gérer la radiologie et d’autres fichiers de modalités complexes. Et donc Medicai est vraiment une plateforme de gestion de fichiers, avec des capacités de stockage et de visualisation. Et toutes celles-ci peuvent se trouver dans le nuage et le faire de manière très abordable.
Nous avons pu le démontrer pour nos clients. Cela, que nous pouvons réduire substantiellement les coûts de stockage et fournir une grande flexibilité en termes de flux de travail et de gestion de fichiers.
– Au fur et à mesure que de plus en plus d’organisations de santé adoptent l’informatique en nuage, quelles compétences et quelles connaissances seront requises pour que les professionnels de l’informatique gèrent ces systèmes et les maintiennent ?
– Absolument. Les programmes d’ingénierie informatique traditionnels enseignent la programmation et enseignent des compétences de programmation de type waterfall et ne sont pas encore vraiment entrés dans l’informatique basée sur le nuage et les architectures qui émergent rapidement. C’est un ensemble de compétences qui doit être développé, peut-être en dehors des programmes traditionnels.
Cela arrive. Et certainement, les organisations éducatives proposent quelques bons programmes à l’avenir. Mais, vous savez, des choses comme ChatGPT et l’IA, le logiciel en tant que service par rapport à une plateforme, toutes ces choses sont des technologies émergentes que votre département informatique n’a peut-être pas encore développées. Et donc, dans un cas que je connais, ils ont fait du nuage une priorité stratégique et ont contracté avec un fournisseur tiers pour former plus de 200 employés informatiques à des programmes de formation et d’éducation.
Je recommanderais donc l’éducation continue et le reconditionnement de votre main-d’œuvre informatique, spécifiquement autour de choses comme l’IA, le numérique, l’informatique basée sur le nuage et de tirer parti de certains des outils disponibles de la part d’Amazon, Google et d’autres tiers qui peuvent aider à obtenir des certifications et d’autres ensembles de compétences.
– D’accord, merci. Comment l’utilisation de l’informatique en nuage impacte-t-elle la vitesse et l’efficacité des flux de travail en imagerie médicale ? Quelles sont les opportunités d’un point de vue architectural, d’un point de vue de flux de travail, d’un point de vue utilisateur en termes de vitesse et d’efficacité ?
– Absolument. D’un point de vue architectural, le nuage existe en dehors de vos systèmes traditionnels.
Donc, une fois que ces données et connexions sont établies dans le nuage, vous avez maintenant toute une introduction de modèles IA open source, même de nouveaux jeux de données. J’ai vu des organisations commencer à combiner des choses comme la météo, des événements sportifs et différentes situations dans une communauté, telles que des données démographiques dans leurs modèles IA qu’ils ne seraient normalement pas en mesure d’intégrer dans leurs bases de données sur site. Donc, c’est vraiment intéressant, par exemple, de pouvoir prédire les arrivées aux urgences, vous devez probablement savoir ce qui se passe dans votre communauté.
– Très intéressant.
– Mais aussi la capacité d’intégrer des algorithmes que nous ne pourrions normalement pas intégrer dans une architecture basée sur des serveurs traditionnels, étant capable de mettre en place des serveurs, de configurer ces algorithmes peut se faire beaucoup plus rapidement dans l’architecture nuage par rapport à un angle de flux de travail et utilisateur.
Ainsi, quelque chose de complètement différent de la simple technologie, mais, mais la capacité de déployer le nuage à travers les entités très rapidement. Beaucoup de nos vendeurs activent des architectures basées sur le nuage pour leurs clients avec une relative aisance. Nous ne sommes pas en attente de serveurs à livrer, allumer, configurer. Et puis, nous sommes en mesure d’apporter des données et d’accéder à des informations à travers les frontières d’un système de santé traditionnel.
Donc, par exemple, avec l’imagerie radiologique, vous savez, dès que nous savons qu’il y a une entité qui arrive dans une zone de service de radiologie, nous pouvons donner accès à une architecture basée sur le nuage, activer nos nodes et commencer à permettre aux radiologues et autres experts d’accéder à cette information extrêmement rapidement.
– Je vous remercie beaucoup pour ces perspectives, Dr. Kramer. J’ai une dernière question pour vous. Un des principaux défis en imagerie médicale est de gérer des ensembles de données complexes qui nécessitent beaucoup de stockage et de puissance de traitement. Comment l’informatique en nuage aide-t-elle à relever ces défis ? Quelle infrastructure est requise pour soutenir ces systèmes ?
– C’est une bonne question qui résume un peu ce dont nous avons parlé plus tôt, mais le nuage peut créer une plateforme utilisateur commune à travers les entités. La combinaison d’applications qui fonctionnent dans un environnement Web et un environnement d’hébergement dans le nuage avec un stockage commun fournit des outils à travers les entités.
Et cela est certainement vrai pour l’imagerie. Où les modalités d’imagerie deviennent de plus en plus complexes et nécessitent chaque jour plus d’expertise pour des besoins de soins aux patients, d’apprentissage, de recherche ou de développement de nouveaux algorithmes, le nuage est particulièrement bien adapté pour offrir de plus en plus d’avantages à ceux qui mettent en œuvre ces cas d’utilisation.
Deuxièmement, cette architecture est abordable. Le stockage dans le nuage peut représenter de 50 % à 20 % de ce que nous voyons sur site, et dans les organisations locales. Ensuite, le nuage a accès à un grand nombre d’interfaces de programmation d’application, aux normes FHIR, HL7. Les modèles de données et les outils de gestion de données complexes sont facilement accessibles, généralisables, open source, disponibles dans le nuage.
Ensuite, le nuage va nous permettre d’avoir une puissance à la demande et continue pour le traitement complexe, les grands ensembles de données, l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux, tous les mots à la mode de l’IA et la réalité de l’IA se concrétisent pour des cas d’utilisation qui utilisent ces outils. Nous avons parlé un peu de collaboration pour les soins cliniques, mais les nouveaux outils de découverte et de recherche – les outils nuage vont nous permettre d’anonymiser les données, de déidentifier, de réidentifier, de créer des jumeaux numériques et de faire de la recherche de manière que nous n’avons jamais faite auparavant, à une échelle que nous n’avons jamais vue auparavant.. Donc, utiliser le nuage pour l’industrie pharmaceutique, par exemple, comprendre une population de patients qui ont suivi une chimiothérapie, examiner les images et les moyens de détecter la rémission, la progression, les métastases, quoi que ce soit. Vous pourriez seulement faire une analyse numérique à grande échelle sur les images, dans un nuage de puissance. Donc, beaucoup d’opportunités, beaucoup de cas d’utilisation. Je pense que nous allons voir la combinaison d’IA, de grands ensembles de données, de puissance de traitement, tous converger dans le nuage. Et cela va être stratégique pour les organisations qui veulent être à la pointe, en termes d’augmentation de leur personnel, de réduction des coûts, et de fournir de meilleurs services de manière plus fiable à leurs patients et à leurs prestataires.
– Merci beaucoup Dr. Kramer, d’avoir participé à cet épisode et de partager avec nous votre expérience. Tout le monde, n’hésitez pas à nous envoyer vos pensées ou questions que vous pourriez avoir pour Dr. Kramer, à [email protected]. N’hésitez pas à nous faire part de vos retours sur nos réseaux sociaux et à nous suivre sur medicai.io. Jusqu’à la prochaine fois, merci.
– Merci, Andra. Merci de m’avoir reçu.
