מבוא

תעשיית הבריאות נמצאת תחת לחץ מתמיד לספק תוצאות מטופלות טובות יותר, להפחית עלויות ולשפר את היעילות התפעולית.חדשנות דיגיטלית הפכה לנהג קריטי בפגישת דרישות אלה, אך ארגונים רפואיים רבים נאבקים עם המורכבות ועלות ניהול תשתיות IT מסורתיות. Serverless מחשוב מציע אלטרנטיבה משכנעת: מודל פיתוח ענן-native המסלק את הצורך במתן, בקנה מידה, או שמירה על שרתים.

המונחים: Serverless Computing

מחשוב ללא שרת, המכונה לעתים קרובות פונקציונלי כשירות (FaaS), הוא מודל הוצאה להורג שבו ספקי ענן מנהלים דינמי את הקצאה ואספקת משאבים מותניים.מפתחים כותבים פונקציות דיסקרטיות המופעלות על ידי אירועים - כגון בקשה HTTP, שינוי מסד נתונים, או העלאת קבצים מופשטת - וספק הענן מטפל בפונקציות הדרגות, איזון וסובלנות.

במודל ענן מסורתי, אתה יכול לסובב מכונה וירטואלית או מיכל ולשמור אותו פועל, לשלם עבור Uptime גם כאשר היישום הוא idle. עם השרת ללא שרת, אתה משלם רק עבור זמן compute נצרך - ממורחת במילימטרים - ואת הפונקציה ספינ למטה כאשר לא בשימוש.אדריכלות המונעת על ידי אירוע זה עושה אידיאלי עבור עומסי עבודה משתנים עם דפוסי תנועה בלתי צפויים, אשר הם לעתים קרובות כמו תרחישים רפואיים אמיתיים, כגון עיבוד נתונים.

עבור ארגונים רפואיים התרגלו לשמור על שרתים או אפילו עננים פרטיים וירטואליים, המעבר לשרת ללא בשר יכול להרגיש כמו קפיצה של אמונה.אך הפשטות של תשתיות מאפשר לצוותי IT לתעל את האנרגיה שלהם לתוך תכונות בנייה אשר ישירות לשפר את זרימת העבודה הקלינית ואת מעורבות המטופל, במקום להטמיע מערכות הפעלה וקיבולת ניהול.

יתרונות עבור Innovators

עלויות יעילות

מערכות בריאות מתמודדות עם לחצים תקציביים עצומים, והוצאות IT אינן חריגות.מחשב ללא מרשם תואם עלויות ישירות לשימוש, ביטול הפסולת של תשלום עבור יכולת idle.לדוגמה, יישום טלאי שמעבד בקשות למינוי המטופל עשוי לראות שימוש שיא בשעות הבוקר של יום שני ותנועה נמוכה מאוד מתחת לדגם מסורתי, תצטרך מספיק יכולת שרת לטפל בשיא, לשלם עבור משאבים אלה 24/7 ללא שרת, אתה משלם רק עבור עלויות בפועל עבור $ 60% עבור חשבונות עבודה.

יתר על כן, השרתים ללא תשלום תפעולי: אין שרתים לתיקונים, אין רישיון ל-OS לחדש, ואין תרגילי תכנון קיבולת. עבור סטארט-אפים רפואיים קטנים יותר או מעבדות חדשנות דיגיטלית בתוך רשתות בית חולים גדולות, מודל זה עולה מאפשר ניסויים ללא הוצאות הון גדולות.

סקלאה

בריאות היא בלתי צפויה.מצב חירום בריאות הציבור כמו מגיפה יכול לגרום לעליה פתאומית בביקוש לכלים מקוונים, פורטלי תזמון החיסון, או שאילתות תוצאות מעבדה.פלטפורמות ללא תשלום באופן אוטומטי מאפס לאלפים של הוצאות להורג במקביל בתוך שניות, ללא כל התערבות ידנית. גמישות זו פירושה כי יישומי בריאות יכולים להתמודד עם עלייה של 50x תעבורה ביום אחד ולחזור לשימוש כמעט אפסי לאחר מכן, ללא כל יתר על פני ההתערבות.

לדוגמה, במהלך מגפת ה-COVID-19, סוכנויות בריאות ציבוריות רבות אימצו ארכיטקטורות ללא שרת כדי לבנות מערכות מעקב ותזמון מינוי שיכולה לעלות על הביקוש.היכולת להגיב במהירות לשינויים בנסיבות אינה רק עלות או נוחות; זה יכול להיות עניין של חיים ומוות כאשר שירותי בריאות קריטיים צריכים להישאר נגישים.

המונחים: Rapid Deployment

פיתוח תוכנה מסורתי בבריאות לעתים קרובות כרוך מחזורים ארוכים של תשתיות מתן, תצורה של אמצעי זהירות, ובדיקות רגולטוריות. Serverless מפחית את הזמן לפרוס תכונות חדשות משבועות עד שעות.מפתחים יכולים לכתוב פונקציה, להעלות אותו, ויש לו לחיות בתוך דקות. שילוב רציף צינורות אספקה להיות פשוט יותר כי אין צורך לנהל פריטי פריסה כמו תמונות מכונה וירטואליות או תזמורת מכולות.

מהירות זו היא בעלת ערך מיוחד בסביבה רגולטורית כמו בריאות, שבה ביקורות ציות ואבטחה הן חובה.עם השרתים ללא השרת, הצוותים יכולים להסתנן במהירות על תכונות לא קריטיות תוך שימוש בפקדים קפדניים למידע על בריאות מוגנת (PHI) כמה ארגונים יוצרים סביבות נפרדות, מבודדות ללא שרת לניסויים חולפים, תוך צמצום החדשנות ללא סיכון יציבות הייצור.

אבטחה מוגברת

ספקי ענן משקיעים בכבדות בהסמכה הביטחונית ובמסגרות תאימות, כולל זכאות HIPAA.AWS Lambda, למשל, הוא HIPAA-eligible כאשר נקבע כראוי, וספקים מציעים הצפנה מובנה במנוחה ובמעבר, תיקון אוטומטי ובקרת גישה ספוגה קנס באמצעות מדיניות זהות וניהול גישה (IAM) מכיוון שתפקודים ללא תנאי הם קצרים וחסרי זמן, ההתקפה היא קטנה יותר מאשר שרת לחץ דם שיכולה לשמש כמתחם.

Serverless מאפשר גם את העיקרון של זכות מינימלית: כל פונקציה יכולה להיות ניתנת רק את ההרשאה שהיא צריכה - לקרוא גישה לשולחן מסד נתונים מסוים, לכתוב גישה לדלי ספציפי S3 - במקום להעניק הרשאות רחבות למכונה וירטואלית שלמה.עבור נתוני בריאות, שליטה גרפית זו היא יתרון משמעותי.עם זאת, ארגונים חייבים עדיין ליישם הצפנה נאותה של נתונים, פיקוח, וחלוקת רשת כדי לענות על דרישות ענן לספקים לספקים.

יישומים מרכזיים בבריאות

מעקב בזמן אמת

מכשירים לבישים ו ניטור סבלני מרחוק מייצרים זרמים רצופים של נתונים חיוניים - קצב לב, לחץ דם, רמות גלוקוז, ריצוף חמצן. עיבוד נתונים אלה בזמן אמת כדי לזהות omalies או לעורר התראות הוא התאמה טבעית עבור השרתים. פונקציה יכול לשמש בכל פעם נקודת נתונים חדשה מגיע, להעריך אותו נגד סף, ולשלוח הודעת SMS או לדחוף הודעות SMS או לדחוף לרופא אם הם בטווח של תפקוד באופן אוטומטי, כי אתה יכול לטפל באופן אוטומטי, ללא תפקוד של מיליוני, ללא שינוי, ללא שינוי אוטומטי, ללא שינוי, כי הוא יכול לטפל באופן אוטומטי, ללא שינוי, ללא שינוי, כי הוא יכול לטפל באופן אוטומטי, כי הוא יכול לטפל באופן אוטומטי, כי הוא יכול לטפל באופן אוטומטי, כי אם אתה יכול לטפל באופן אוטומטי, כי מערכת נתונים.

לדוגמה, פלטפורמת ניטור בריאות ביתי עבור כשל לב congestive יכול להשתמש AWS Lambda כדי לעבד את מכשיר טלמטורי, לעדכן לוח המחוונים מבוסס ענן, ולקבוע את כל האירועים לניתוח רטרוספקטיבי.אדריכלות זו מפחיתה את הסבלנות מהמכשיר כדי להזהיר פחות משני, ומאפשרת התערבות בזמן שיכולה למנוע אשפוזים בבתי החולים.

מינוי אוטומטי שוללינג

מערכות של השתלות בבתי חולים ומרפאות לעתים קרובות נאבקים עם No-shows, overBooking, ותהליכי אישור ידני.זרימת עבודה ללא שרת יכול להשכיר את כל המחזור: כאשר המטופל מבקש פגישה באמצעות פורטל אינטרנט, פונקציה מאמת את הבקשה נגד לוח השנה של הספק (התכרונכרן ממערכת לוח זמנים של טרום-מסים באמצעות API), זמן, שולח אישור דואר אלקטרוני, ותזכורת חופשית, אם לא תפתור אחר.

מאחר שתפקודים ללא שרת הם מחוסנים ומנוהלים על ידי אירועים, הם יכולים להשתלב עם מערכות קיימות של בריאות אלקטרונית (EHR), פורטלים של מטופלים, ושערי תשלום מבלי לדרוש תיקון של יישום מונוליטי.ארגוני בריאות רבים משתמשים דפוס זה כדי לחדש את ממשקי הפונה של המטופל שלהם תוך שמירה על מערכות אחוריות שלמות.

עיבוד רפואי ועיבוד נתונים

הדמיה רפואית - צילומי רנטגן, MRIs, CTs - עריכת קבצים גדולים כי צריך להיות מעובד, de-identified, ולעתים נשלחים למודלי הסימון AI לניתוח ראשוני. Serverless יכול לזמר צינור: על העלאת קובץ DICOM לאחסון בענן, פונקציה גורמת תהליך של זיהוי עצמי ל-PHI, ולאחר מכן מפעילה GPU-acated המופעל באופן אוטומטי על ידי Microsoft פונקציות אחרות, כדי לזהות את כל רכיבי AI או לתקן את כל אחד, כך באופן אוטומטי.

גישה זו מפחיתה את הנטל המנהלי על מחלקות רדיולוגיה ומזרזת את זמן הסבב לקריאה ביקורתית.יתר על כן, מודל החיובי של המשכורת אומר כי עיבוד תמונה אחת עולה פנינים, מה שהופך אותו קיימא עבור מרפאות קטנות יותר למנף AI מתקדם ללא השקעה בחומרה על-ידי עלויות יקר.

Health Data Analytics ודיווח

ארגוני בריאות מייצרים כמויות עצומות של נתונים מובנים ולא ממובנים: תביעות, תוצאות מעבדה, הערות קליניות, סקרי בריאות של האוכלוסייה. פונקציות Serverless יכולות להפוך, מצטברות, ודוחות נתונים למחסני נתונים או אגמים נתונים לניתוח.לדוגמה, פונקציה יכולה להיות מתוכננת לרוץ בלילה, למשוך תוצאות מעבדה ממערכות שונות, נרמל את הנתונים לתבנית משותפת, ולהטעה אותו לאמזון או ל-Google BigQuice זה הופך את גודל העבודה האידיאלי.

מנהלי בריאות האוכלוסייה יכולים לאחר מכן להפעיל שאילתות כדי לזהות חולים בסיכון למחלות כרוניות, לפקח על דבקות בהנחיות טיפול מונע, או לעקוב אחר שיעורי הכיסוי של החיסון. Serverless גם מפשט את יצירתם של לוחות נתונים מותאמים אישית עבור מנהלי בית החולים, המאפשר חשיפה לטווח קצר בזמן אמת לאינדיקטורים ביצועי מפתח כמו דיקור, זמני חירום, ושיעורי קריאה.

תוכניות רפואה וטיפול

ההתקדמות ב-genomics ו- Pharmacogenomics דורשת עיבוד של נתוני מטופלים בודדים כדי להמליץ על הטיפולים היעילים ביותר.תפקודים ללא שרת יכולים להפעיל מודלים אנליטיים כי מעבר לסימן הגנטי של המטופל, אינטראקציות סמים ותוצאות היסטוריות בזמן אמת. כי העומס חישובי הוא מונחה על ידי שאילתה של רופא - המשאבים הם רק כאשר הם נדרשים, מה שהופך את הגישה הזו לחסכונית אפילו עבור biosbank גדול.

יתר על כן, השרתים ללא יכולת להקל על שיתוף מאובטח של נתונים מטופלים מזוהים על פני מוסדות מחקר באמצעות שערי API ובקרת גישה מבוססת תפקוד.זה מאפשר למרכזים רפואיים אקדמיים וחברות תרופות לשתף פעולה בגילוי קבוצתי וניסוי קליני תואם ללא תנועה או חשיפת PHI גולמי.

אתגרים ושיקולים

הסמכת תגמול (HIPAA, GDPR)

ההוריד המשמעותי ביותר עבור שירות ללא שרת בתחום הבריאות הוא להבטיח עמידה בתקנות כמו HIPAA (בארה"ב) ו-GDPR (באירופה) בעוד ספקי ענן מציעים שירותים HIPAA-eligible, האחריות ליישום הפקדים הדרושים - התגשמות של PHI במנוחה ובמעבר, גישה ל-PClogging, מעקב, נתונים, תושבות והסכמים עסקיים (BA) על תצורה זו, מערכת הבריאות עדיין אינה יכולה להיות קבועה, אלא גם על ידי ארגונים אבטחה, אלא על ידי ארגונים מאובטחים, אלא על ידי אבטחה, אך ורק על ידי אבטחה, אך ורק על ידי ארגונים חיצוניים, אך ורק על ידי אבטחה, אך ורק על ידי ארגונים ללא תשלום, אך ורק על ידי מערכת אבטחה, אך ורק על ידי ארגונים ללא תשלום, אך ורקמותרפיים, אך ורק באמצעות מערכת אבטחה, אך ורק באמצעות אבטחה, אך ורקמות, אך ורקמות, אך ורקמות, אך ורקמות, אך ורקמות, אך גישה, אך ורק באמצעות מערכת אבטחה, באמצעות מערכת אבטחה, באמצעות מערכת אבטחה, IRMI, או פונקציות אבטחה, אך ורק באמצעות מערכת אבטחה, אך היא יכולה להיות בעלת מגבלות אבטחה, אך היא יכולה להיות בעלת גישה, אך ורק באמצעות מערכת אבטחה, באמצעות מערכת אבטחה, גישה, גישה, גישה,

ארגונים חייבים גם להיות מודעים לדרישות תושבות נתונים: חלק מהנתונים הרפואיים אינם יכולים לעזוב את המדינה או האזור.ספקי ענן מאפשרים לך לפרוס פונקציות באזורים גיאוגרפיים ספציפיים, אך עליך להבטיח כי אין נתונים לזרום לאזורים אחרים.זה מוסיף מורכבות כאשר הם מדרגים את העולם.בנוסף, האופי האפסי של ללא השרת גורם לניתוח רגיש יותר אם אירוע אבטחה מתרחש - יש לאסוף ולקיים תאימות (לעתים קרובות מתחת לגיל שש שנים).

עצלות והתחלות קרות

פונקציות Serverless יש משיכה ידועה: מתחיל קר.כאשר פונקציה מופעלת לאחר להיות idle, הפלטפורמה חייבת לטעון את זמן הריצה והתחלזציה של הפונקציה, הוספת עצלות (בדרך כלל מאות מילימטרים לכמה שניות) עבור יישומים בזמן אמת כגון ניטור התראות מרחוק או מערכות התראה חירום, תגובה עקבית של תת- 100 שניות יכול להיות נדרש קר מתחיל על ידי מספר שניות).

עבור מקרים של שימוש רגיש לבה, כגון עיבוד נתונים מהמכשירים רפואיים הדורשים פעולה מיידית, גישה היברידית עשויה להיות טובה יותר: שימוש בשרת ללא שרת עבור רוב עומס העבודה אך פריסת שירות ייעודי (למשל, מיכל של אמזון ECS) עבור הזרמים המכריעים ביותר בזמן.מערכות בריאות רבות כבר משתמשות במחשוב קצה עבור נתונים בזמן אמת; שרת ללא תשלום יכול להשלים את זה על ידי טיפול פחות רגיש לאחור.

המונחים: Lock-In

פונקציות ללא שרת הן ספציפיות פלטפורמה - פונקציה שנכתבה עבור AWS Lambda לא יכול לרוץ ישירות על פונקציות ענן Google ללא שינוי.זה יוצר מנעול-אין סיכון, במיוחד עבור ארגונים רפואיים כי צריך לשמור על גמישות עבור הגירה עתידית ענן. אסטרטגיות מייגציה כוללות לוגיקה עסקית מופשטת מאחורי ממשק משותף (למשל, באמצעות פונקציות מקוטבות עם סכינים או פריסה למסגרת רב-ענן כגון מסגרת ענן, עם תכונות אלה עשויות להוסיף מגבלות זמןיות של פתרונות אבטחה מסוימות של אבטחה.

שילוב עם Legacy Systems

בתי חולים רבים ומרפאות עדיין מסתמכים על מערכות EHR, פלטפורמות חיוב ומערכות מידע מעבדה שלא נועדו לשילוב API מודרני. פונקציות ללא שרת יכולות לפעול כאמצעי זהירות, עוטפים ממשקי מערכת מורשת עם ממשקי API RESTful. עם זאת, זה דורש לעתים קרובות בניית מתאמת אישית, טיפול בפרוטוקול (למשל, HL7 v2 ל-FIR), וניהול קישוריות באמצעות VPN או שרת Directs לא יכול להיות מופץ.

תרגול טוב ביותר הוא לאמץ ארכיטקטורה מונחה אירוע עם חוזים ברורים: לכל פונקציה צריך קלט מוגדר היטב ופלט schema, ואת המערכת צריכה להשתמש תור הודעה (כמו אמזון SQS או AWS EventBridge) כדי decouple יצרנים וצרכנים.זה הופך את זה קל יותר להחליף או לשנות פונקציות באופן מצטבר ללא פירוק הצינור כולו.

שיקולים ביטחוניים מעבר ל Compliance

מעבר HIPAA, השרתים ללא ספק מציגים אתגרים ביטחוניים ייחודיים.קוד פונקציונלי יכול להיות פגיע להתקפות הזריקה אם קלט אינו סניפט כראוי. מכיוון פונקציות מופעלות לעתים קרובות על ידי אירועים חיצוניים (כגון, בקשות HTTP), הם הופכים לחלק משטח ההתקפה.בנוסף, הטבע האפסי הוא כי כלי אבטחה מסורתיים כגון אנטי-מודע או חומות אש לא חלים באותה דרך אבטחה חייב להיות בנוי קוד סטטי / רצף:

קידוד ופיקוח הופכים אפילו יותר קריטיים כי פונקציות יכולות לרוץ רק לשנייה, ותוקף יכול לבצע פונקציה זדונית וזה יהיה נעלם לפני מערכת זיהוי חדירה מסורתית מעלה אזעקה.ענן כלים כמו AWS CloudTrail, AWS Config ופלטפורמות אבטחה ללא שרת צד שלישי יכול לעזור, אך דורש השקעה ייעודית.

עתיד החדשנות של הבריאות עם Serverless

כמו טכנולוגיה ללא שרת בוגר, זה יהיה כנראה מרכיב בסיסי של טרנספורמציה דיגיטלית בריאות.ספקים כבר משלבים ללא שרת עם אינטליגנציה מלאכותית ולמידה מכונה כדי לבנות מודלים חיזוי כי לזהות חולים בסיכון של sepsis, קריאה, או תרופות שאינן adence.הטבע המונע על ידי האירוע של השרת הופך את זה קל להאכיל נתונים בזמן אמת לתוך מודלים של ML, ולאחר מכן לעורר התערבויות באופן אוטומטי.

IoT ומכשירים לבישים גם מתמזגים עם לחץ גלוקוז מתמשך של המטופל יכול לשלוח קריאה לתפקוד חסר השרת מחשב התאמות מינון אינסולין ושולח פקודות למשאבת אינסולין - מערכת סגורה שפועלת עם שקיפות מינימלית.בינתיים, קצה השרת ללא שרת (למשל, AWS Wavelength, Google Distributed Cloud) מקרבת קרוב יותר לנקודות קצה, מצמצם את הגמישות של משך הזמן הניחתר.

יתר על כן, דחיפה עבור נתונים בריאותיים בין-ספור (באמצעות תקני FHIR) היא יישר עם ארכיטקטורות ללא שרת. FHIR APIs מונעים על ידי הטבע: תוצאה חדשה יכולה לגרום ליצירת משאב FHIR, אשר בתורו גורם למטה פונקציות הזרם עבור הודעה, ניתוח, ותמיכה בקבלת החלטות. מערכות בריאות גדולות כמו השגחה ובריאות אינטרליין כבר פרסמו מחקרים של שימוש בשרתים ללא שרת כדי להפוך את הנתונים המודרניים שלהם.

העתיד יראה גם פונקציות ללא שרת המשמשות לתמיכה בניסויים קליניים, המאפשר איסוף נתונים מהיר, ניקוי וניתוח על פני אתרים מרובים.עם היכולת לסובב צינור נתונים שלם בתוך שעות, החוקרים יכולים להתחיל בניסויים מהר יותר ולהתאים פרוטוקולים על זבוב בהתבסס על תוצאות ביניים.

מסקנה

מחשוב Serverless מציע ערכת כלים רבת עוצמה עבור ארגוני הבריאות המבקשים להאיץ חדשנות דיגיטלית ללא נטל של ניהול תשתיות.יעילות העלות שלה, קנה מידה אוטומטי, פריסה מהירה, ובקרות אבטחה גרפיות היישר עם הדרישות הייחודיות של תעשיית הבריאות: עומסי עבודה משתנים, דרישות תאימות קפדניות, ואת הצורך במהירות במתן פתרונות ממוקדים לחולה.

מנהיגי הבריאות צריכים להתחיל עם עומסי עבודה בסיכון נמוך, לא קריטיים - כגון תזכורות מינוי, הודעות חיוב, או צינורות אנונימיות נתונים - כדי לצבור ניסיון עם דפוסים ללא שרת. משם, הם יכולים להרחיב יישומים קריטיים יותר כמו ניטור בזמן אמת ותמיכה בהחלטות.כפי שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח ולהתמזג יותר הדוק עם AI ו-IoT, השרתים ללא ספק ישחקו תפקיד מרכזי בגל הבריאותי הבא, טיפול רפואי יעיל יותר, וזמין יותר, טיפול רפואי, ויעיל יותר, עבור מטופלים באופן אישי, וזמין יותר.