– Bună, Dr. Kramer, și bine ați venit la noul nostru episod al podcast-ului Limitless Medical Imaging.
Ne bucurăm să vă avem aici.
– Mulțumesc. Mă bucur să fiu aici. Bucuros să vorbesc astăzi despre cloud computing.
– Așa cum ați menționat, aș dori să discutăm de data aceasta despre rolul cloud computing-ului în sănătate și în special în imagistica medicală. Prima mea întrebare este, ce ați spune despre rolul pe care cloud computing-ul îl joacă în sănătatea modernă și cum schimbă acesta modul în care livrăm și accesăm serviciile medicale?
– Ei bine, cred că există multe promisiuni în cloud computing, și cred că auzim multă entuziasm referitor la mutarea serviciilor în cloud. Sunt mai multe motive pentru aceasta. Unul este că scalabilitatea și costurile pot rezulta în cheltuieli mai mici pentru sistemele de sănătate care sunt foarte îngrijorate de cheltuielile lor.
Al doilea este că ne permite noi modalități de colaborare, iar al treilea este că oferă mai multă putere de calcul la cerere pe care poate nu am avut-o disponibilă în cadrul sistemelor noastre de informații locale.
– Ați putea să extindeți puțin cele trei puncte, vă rog?
– Sigur. Pe măsură ce vă gândiți la scalabilitate și costuri, tot mai multe organizații cresc, adăugând practici, medici, sisteme de sănătate și spitale; dimensiunea departamentului IT nu poate crește în același mod. Și astfel căutăm modalități de a crea o arhitectură integrată și de a aduce aceste organizații împreună, dar fără a crea costuri crescute. Așadar, fuziunile și achizițiile în cloud sunt un caz de utilizare bun pentru a considera cum să le unim aceste organizații. Cred că, pe măsură ce ne gândim la noi cazuri de utilizare, nu doar la infrastructura existentă, ci lucruri precum AI, descoperim în organizația noastră că nu putem rula unele dintre cele mai complicate algoritmi de învățare automată așa cum ne-am dori, în termenele de timp pe care ni le-am dori, cu serviciile locale existente.
Așadar, căutăm ca cloud-ul să ne ofere puterea necesară la cerere, atât din perspectiva stocării cât și din perspectiva calculului pentru acei algoritmi AI complexi. Cred că, ultimul punct aici este că cloud computing-ul ne ajută să ne gândim la susținerea redundanței și a timpului de nefuncționare și recuperare, cu siguranță în jurul stocării.
Dacă avem, să presupunem, un sistem de radiologie și costul pentru a crea redundanța pe mai multe servere este foarte mare. Și astfel ne uităm la stocare, atât stocarea offline, cât și online, în cadrul cloud-ului.
– Mulțumesc pentru asta. Ați menționat ceva despre o arhitectură mai integrată în cadrul sistemelor noastre de sănătate și despre noi modele de îngrijire care apar cu ajutorul cloud computing-ului și noi căi digitale de îngrijire. Cum influențează asta noi modalități de colaborare între sistemele de sănătate?
– Absolut. Știți, multe organizații lucrează peste structurile tradiționale de coduri fiscale sau structurile corporative tipice. Nu avem de fapt, și din mai multe motive, ar putea fi pentru că creăm noi modele clinice într-o rețea clinic integrată unde mai multe spitale și sisteme de sănătate și practici sunt sub contract. Pentru a reduce costul îngrijirii unei populații care ar putea fi un contract cu un plătitor, ar putea fi parte din rețeaua clinic integrată. Ar putea fi parte din diverse programe guvernamentale. Așadar, aducerea datelor împreună în cloud, peste mai multe EMR-uri, crește scalabilitatea și abilitatea de a colabora în acea rețea clinic integrată.
Un al doilea caz de utilizare ar putea fi acolo unde nu avem specialități specifice, astfel contractând cu specialiști care sunt în afara organizației noastre sau prestând servicii între mai multe organizații și utilizând o arhitectură cloud pentru a aduce imaginile și fluxurile de lucru către ei. Un exemplu bun aici este că majoritatea camerelor de urgență pediatrice s-ar putea să nu aibă sub-specialiști pediatrici, cum ar fi un radiolog sau un neuroradiolog. Și un clinician care lucrează cu o de radiologie companie privată ar putea lucra între mai multe locații.
– Legat de subiectul colaborării între sistemele de sănătate. Cred că cloud computing-ul îmbunătățește și echitatea în sănătate permițând pacienților din zonele rurale sau subdezvoltate să primească același nivel de îngrijire ca cei din orașele mai mari, cu mai multe resurse, prin conectarea diferitelor sisteme de sănătate și prin conectarea specialiștilor, de exemplu, așa cum ați menționat, radiologi pediatri sau radiologi care sunt foarte specializați într-o anumită, zonă, disciplină, pentru a ajuta zonele cu resurse mai limitate.
– Absolut, și am vorbit puțin despre neurologia pediatrică, dar oncologia și consiliile de tumori sunt un alt caz de utilizare complexă unde specialiștii ar putea să nu fie localizați în zona. De fapt, știți, în contextul războiului din Ucraina-Rusia, Medicai a reușit să ofere servicii de radiologie oncologică, peste granițe și în zone, nu doar neacoperite, dar sub circumstanțe oribile. Așa că am demonstrat acel caz de utilizare, în special unde există o lipsă de infrastructură, fie că este rurală sau, din păcate, într-o zonă aflată în conflict.
– Da, așa este. Ce ați spune despre subiectul confidențialității și securității? Cum impactează utilizarea cloud computing-ului confidențialitatea și securitatea pacientului, și ce pași fac furnizorii de servicii de sănătate pentru a se asigura că datele sensibile sunt protejate în timp ce utilizează cloud computing?
– Ei bine, știți, în primul rând, acesta nu este doar o problemă pentru cloud, este o problemă pentru noi toți în sănătate, noi
trebuie să fim extrem de atenți la modul în care privim riscurile pentru sistemul nostru de sănătate, datele pacienților noștri. Deci cultura și vigilența constantă sunt necesare, indiferent de platforma pe care ne aflăm. Malware-ul care atacă un sistem, din cauza unui email pe care l-am clicat inocent, este un lucru oribil pentru un sistem de sănătate și, cu siguranță, sunt multe exemple despre asta, indiferent dacă sunt pe cloud sau nu. Acestea fiind spuse, cloud-ul ne oferă o oportunitate de a oferi redundanță și backup, în situații în care confidențialitatea sau atacurile asupra sistemului de sănătate au avut loc. Cred că, celălalt aspect al cloud-ului este că multe dintre sistemele noastre locale și experți locali nu sunt atât de sofisticați cum ne-am dori.
Este foarte, foarte greu să obții ofițeri de securitate a informațiilor și expertiza în confidențialitate de care avem nevoie în fiecare entitate. Și astfel avem o oportunitate aici să folosim un cloud și expertiza unor arhitecturi mari, precum Azure și Microsoft sau Google sau Amazon, unde ei sunt constant în proces de rafinare și construiesc o arhitectură foarte robustă.
Și astfel, arhitectura cloud ne oferă o oportunitate să folosim asta fără a trebui să dezvoltăm acea expertiză local. În cele din urmă, cred că există riscuri pentru un model centralizat, știți, un punct unic de eșec și alte chestiuni. Dar, cred că aș prefera șansele mele pe o arhitectură robustă, întărită, în cloud în loc să gestionez toate punctele de eșec pe care le-am putea avea în cadrul unei arhitecturi locale.
– S-a vorbit mult despre beneficiile potențiale ale învățării automate și inteligenței artificiale în sănătate și în special în imagistica medicală. Cum se încadrează cloud computing-ul în această situație și ce fel de instrumente și tehnologii apar în acest domeniu?
– Drept. Știți, cred că revenim la comentariul inițial pe care l-am făcut, că având stocare scalabilă la cerere și putere de calcul oferă scalabilitate și capacități pe care nu le avem local.
Știți, obținerea de rafturi de servere instalate și ridicarea lor și plata lor continuă nu este ceva ce este gestionabil de entități mici, dar chiar și de unele dintre sistemele de sănătate mai mari. Deci primul răspuns evident este scalabilitatea și puterea de calcul. Cred că atunci când ne gândim la unele dintre aceste modele, chiar și doar unele dintre modelele de învățare automată care ar putea avea undeva între 30 și 120 de trăsături sau variabile, obținându-le să ruleze într-un mod continuu.
Și ca exemplu al acestui lucru este sepsisul, modelul nostru de sepsis, pe care Epic l-a ajutat să îl dezvolte, rulează la fiecare 30 de minute pe o miile de paturi și se actualizează constant. Asta nu este ceva ce putem rula pe tipicul hardware EHR localizat. Am mutat asta în cloud cu ceva timp în urmă și a fost foarte eficient pentru noi, dar cred că este un exemplu simplu, poate nu chiar atât de simplu, dar asta este un model de învățare automată cu un număr mic de variabile.
Dar dacă începem să ne uităm la analiza imaginii și recunoașterea imaginii, ne îndreptăm către modele de limbaj generativ mari, cum ar fi ChatGPT, și chiar procesarea limbajului natural. Capacitatea noastră de a rula asta împotriva totalității unui EMR de patru terabaiți, cum avem noi, nu este fezabilă. Așa că trebuie să ne mutăm în cloud și să folosim scalabilitatea și puterea de procesare care pot fi aduse online rapid și apoi oprite sau păstrate pentru algoritmi continui.
– Mulțumesc. Să vorbim puțin despre beneficiile cloud computing-ului în ceea ce privește scalabilitatea organizațiilor de sănătate. Cum este acesta deosebit de benefic și ce fel de provocări pune pentru departamentele IT, într-o organizație de sănătate?
– Sigur. Știți, vorbim despre cloud ca și cum ar fi un beneficiu evident, cum obțineți imediat economii de costuri și scalabilitate. Dar este oarecum un Sfânt Graal. Depinde de cazul de utilizare a afacerii să vedem dacă acestea au fost realizate. Așa că te gândești la software ca serviciu, arhitectură cloud web simplă, Salesforce, diverse alte sisteme HR și financiare, web based, putem obține beneficiile cloud-ului relativ repede.
Dar te gândești la alte cazuri de utilizare, cum ar fi gestionarea datelor clinice, aceasta a fost mai provocatoare. Deci, trebuie să analizăm cu atenție cazurile de utilizare și să ne gândim cu atenție dacă un anumit caz de utilizare poate fi mutat în cloud.
De exemplu, mutarea întregului EMR în cloud poate nu a fost demonstrată. Câteva cazuri precum Athena. Dar nu totalitatea unei arhitecturi tipice baze pe server. Deci, există câteva exemple în care cazurile financiare apar, și am vorbit despre automatizarea proceselor AI și gestionarea fluxurilor de lucru complexe prin entități, integrarea pe scară largă a datelor și cu siguranță stocare și redundanță pentru fișiere mari și nevoi mari de stocare.
Și un exemplu excelent aici este, și una dintre motivele pentru care Medicai există este, capacitatea de a face gestionarea fișierelor radiologice și a altor modalități complexe. Medicai este cu adevărat o platformă de gestionare a fișierelor, cu capabilități de stocare și vizualizare. Și toate acestea pot sta în cloud și pot face asta destul de accesibil.
Am reușit să demonstrăm asta pentru clienții noștri. Acest lucru, că putem reduce semnificativ costurile de stocare și oferi o mare flexibilitate în ceea ce privește fluxurile de lucru și gestionarea fișierelor.
– Pe măsură ce tot mai multe organizații din domeniul sănătății îmbrățișează cloud computing-ul, ce fel de abilități și cunoștințe vor fi necesare IT-ilor pentru a gestiona aceste sisteme și a le întreține?
– Absolut. Programele tradiționale de inginerie în calculatoare predau programare și predau abilități de programare de tip cascadă și nu s-au orientat încă către computing-ul bazat pe cloud și arhitecturi care apar rapid. Este un set de abilități care trebuie dezvoltat, posibil în afara programelor tradiționale.
Este în dezvoltare. Și cu siguranță, organizațiile educaționale oferă câteva programe bune în viitor. Dar, știți, lucrurile precum ChatGPT și AI, software-ul ca serviciu versus o platformă, toate aceste lucruri sunt tehnologii emergente pe care departamentul dumneavoastră IT ar putea să nu le fi dezvoltat. Și deci, într-un caz pe care îl cunosc, a făcut din cloud o prioritate strategică și a contractat un furnizor terț pentru a pune peste 200 de membri ai personalului IT prin programe de formare și educație.
Aș recomanda educația continuă și recalificarea forței de muncă IT, în mod specific în jurul lucrurilor precum AI, computing-ul digital bazat pe cloud, și utilizarea unor unelte disponibile de la Amazon, Google și alți terți care pot ajuta la obținerea de certificări și alte abilități.
– Bine, mulțumesc. Cum impactează utilizarea cloud computing-ului viteza și eficiența fluxurilor de imagistică medicală? Care sunt oportunitățile dintr-o perspectivă de arhitectură, de flux de lucru, de utilizator în termeni de viteză și eficiență?
– Absolut. Dintr-o perspectivă de arhitectură, cloud-ul există în afara sistemelor dumneavoastră tradiționale.
Așadar, odată ce datele și conexiunile sunt făcute în cloud, aveți acum o întreagă introducere de modele AI open source, chiar și noi seturi de date. Am văzut organizații care încep să combine lucruri precum vremea, evenimente sportive și diferite situații într-o comunitate, cum ar fi demografia, în modelele lor AI pe care nu le-ar fi putut aduce în mod normal în bazele lor de date locale. Deci, este cu adevărat interesant să fii capabil, de exemplu, să prezici sosirile la urgențe, trebuie probabil să știi ceva despre ce se întâmplă în comunitatea ta.
– Foarte interesant.
– Dar și abilitatea de a introduce algoritmi pe care nu i-am putea aduce în mod normal într-o arhitectură bazată pe server tradițională, capacitatea de a porni rapid servere, de a porni acei algoritmi poate fi făcută mult mai rapid în arhitectura bazată pe cloud, dintr-o perspectivă de flux de lucru și utilizator.
Astfel, ceva complet diferit de tehnologie, dar, dar abilitatea de a distribui cloud-ul între entități foarte rapid. Mulți dintre furnizorii noștri pornesc arhitecturi bazate pe cloud pe parcursul clienților, cu relativă ușurință. Nu așteptăm ca serverele să fie livrate, pornite și configurate. Și apoi putem aduce date, și accesa informații dincolo de limitele unui sistem de sănătate tradițional.
Astfel, de exemplu, cu imagistica radiologică, știți, de îndată ce știm că există o entitate care vine într-o zonă de servicii de radiologie, putem oferi acces unei arhitecturi bazate pe cloud, porni nodurile noastre și începe să permitem radiologilor și altor experți accesul la acea informație extrem de repede.
– Mulțumesc foarte mult pentru aceste informații, Dr. Kramer. Am o ultimă întrebare pentru dumneavoastră. Una dintre provocările cheie în imagistica medicală este gestionarea seturilor de date complexe care necesită multă stocare și putere de procesare. Cum ajută cloud computing-ul să abordeze aceste provocări? Ce fel de infrastructură este necesară pentru a susține aceste sisteme?
– Aceasta este o întrebare bună care rezumă, într-un fel, ceea ce am discutat mai devreme, dar cloud-ul poate creea o platformă comună de utilizator între entități. Combinația de aplicații care rulează într-un mediu web și un mediu gazdă cloud oferă unelte între entități.
Și acest lucru este cu siguranță adevărat în imagistică. Unde modalitățile de imagistică devin tot mai complexe și necesită tot mai multă expertiză zi de zi pentru scopuri de îngrijire a pacienților, învățare, cercetare sau dezvoltarea de noi algoritmi, cloud-ul este unic potrivit pentru a oferi beneficii tot mai mari celor care implementează acele cazuri de utilizare.
În al doilea rând, acea arhitectură este accesibilă. Stocarea în cloud poate fi jumătate până la 20% din ceea ce vedem local și în organizațiile locale. Următorul, cloud-ul are acces la un număr mare de interfețe de programare a aplicațiilor, standarde FHIR, HL7. Modele de date și unelte de gestionare a datelor complexe sunt ușor accesibile, generalizabile, open source, disponibile în cloud.
Următorul, cloud-ul ne va permite la cerere și cu putere continuă pentru procesarea complexă, seturi mari de date, învățare profundă, rețele neuronale, toate cuvintele la modă ale AI și realitatea AI prind viață, pentru cazurile de utilizare care utilizează acele unelte. Am vorbit puțin despre colaborarea pentru îngrijirea clinică, dar descoperirea și cercetarea noi – uneltele cloud ne vor permite să anonimizăm date, să de-identificăm, să re-identificăm, să creăm gemeni digitali și să facem cercetare în moduri pe care nu le-am făcut niciodată până acum, la o scară pe care nu am făcut-o niciodată până acum. Așadar, utilizând cloud-ul pentru industria farmaceutică, de exemplu, înțelegerea unei populații de pacienți care au urmat chimioterapie, examinând imaginile și metodele de a detecta remisiunea, progresia, metastazele, orice ar fi. Puteai face analiză digitală la scară largă doar cu o putere de cloud. Deci, multe oportunități, multe cazuri de utilizare. Cred că vom vedea combinația de seturi mari de date AI, putere de procesare, toate convergente pe cloud. Și acest lucru va fi strategic pentru organizațiile care vor să fie de vârf, în ceea ce privește augmentarea forței de muncă, reducerea costurilor și oferirea de servicii mai mari mai fiabil pacienților lor și furnizorilor lor.
– Vă mulțumesc foarte mult, Dr. Kramer, pentru participarea la acest episod și pentru că ați împărtășit din experiența dumneavoastră. Vă rog să ne trimiteți orice gânduri sau întrebări pe care le puteți avea pentru Dr. Kramer la adresa de e-mail [email protected]. Nu ezitați să ne trimiteți feedback-ul dumneavoastră pe canalele noastre sociale și să ne urmați pe medicai.io. Până data viitoare, vă mulțumim.
– Mulțumesc, Andra. Mulțumesc pentru invitație.
