의료기기 데이터 저장 및 분석에 따른 Cloud Computing의 영향

의료기기 데이터 관리의 진화

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의료용 Cloud Computing의 핵심 장점

On-premises 인프라에서 클라우드 플랫폼으로의 이동은 여러 가지 변형 혜택을 제공합니다. 이 장점은 현대 의료 기기의 성장 데이터 요구 사항을 직접 해결합니다.

확장성 및 탄력성

의료 기기 데이터 볼륨은 임상 시험 또는 공공 보건 위기 중과 같은 예측할 수 없습니다. 클라우드 플랫폼은 주변의 사기를 제공하며 의료 조직이 저장을 증가시키고 물리적 하드웨어를 설치하지 않고 수요에 대한 자원을 계산 할 수 있도록합니다. 이 신축성은 데이터 캡처 및 분석이 무결해한 것을 보장합니다.

비용 효율성

클라우드 컴퓨팅은 클라우드 컴퓨팅을 통해, 클라우드 컴퓨팅은 유료로 이동할 수 있는 모델을 제공합니다. 이 변화는 자본 비용부터 운영 비용, 임상 혁신 및 환자 관리에 대한 예산까지 절감할 수 있습니다. 또한 클라우드 공급자는 에너지 및 네트워크 대역폭에 대한 대량 할인을 협상하여 의료 고객에게 저축을 전달합니다.

Ubiquitous 접근 및 텔레medicine

클라우드 기반 스토리지를 통해 공인 클리닉은 인터넷 연결과 함께 모든 위치에서 환자 데이터를 액세스 할 수 있습니다. 이 기능은 지속적인 포도당 모니터 또는 심장 임플란트와 같은 장치에서 데이터를 모니터링하는 데있어 클라우드 저장소에 직접 스트림됩니다. 전문가는 실시간 트렌드를 검토하고 인-사람 방문을 줄이고 유동적 인 개입을 가능하게합니다.

향상된 보안 및 준수

보안은 보호된 건강 정보 (PHI)에 대한 파라마운트 우려입니다. 리드 클라우드 공급자는 암호화, 액세스 제어, 위협 탐지 및 감사 로깅에 크게 투자합니다. 또한 HIPAA, SOC 2 및 GDPR과 같은 규정 준수 인증을 유지하고 개인 의료 조직이 혼자 달성 할 수있는 것보다 더 엄격한 것을 종종 더합니다. 클라우드 서비스를 사용하여 병원은 데이터 액세스 정책을 통해 전체 제어를 유지하면서 전문가에게 보안 부담을 최대한 활용할 수 있습니다.

의료 기기용 Data Storage 변환

다양한, 각측정속도, 의료 기기 데이터의 볼륨으로 진행되는 전통 저장 구조. Cloud Storage는 기본적으로 이 동적을 변경했습니다.

스토리지 제한

On-premises 스토리지 어레이에는 무한한 용량이 있습니다. 확장은 다운타임과 예산 승인을 필요로 합니다. Amazon S3 또는 Azure Blob 스토리지와 같은 클라우드 객체 스토리지는 사실상 무제한 용량을 제공합니다. 병원은 벤터, 이미징 연구 및 지속적인 모니터링 피드에서 파형 데이터를 저장할 수 있습니다. 이 경도 데이터는 연구 및 AI 모델 교육에 대한 불가결입니다.

데이터 호수 및 통합 저장소

클라우드 플랫폼은 여러 장치 유형, 전자 보건 기록 (EHRs) 및 실험실 시스템에서 구조화 및 비구조 된 데이터를 생성 할 수 있습니다. Siloed 데이터베이스 대신 단일 저장소는 임상 결과를 가진 장치 데이터의 교차 상관 관계를 허용합니다. 예를 들어, 통합 주입 펌프 로그를 분석하면 생명 표지판이 불리한 약물 이벤트를 방지하는 패턴을 알 수 있습니다.

백업 및 재난 복구

데이터 손실은 의료에서 촉구적인 결과를 가질 수 있습니다. 클라우드 스토리지 서비스는 자동화 된 지리적 과다한 백업을 제공하며, 해당 장치 데이터는 병원의 지역 인프라가 자연 재해 또는 랜섬웨어 공격에 의해 손상되는 경우에도 안전합니다. 복구 시간 목적은 일에서 분으로 감소하고, 치료의 지속적인 유지.

Data Analysis 및 임상 통찰력을 혁신

클라우드 컴퓨팅의 진정한 힘은 데이터 저장뿐만 아니라 전례없는 속도와 규모로 분석합니다.

실시간 분석 및 모니터링

클라우드 기반 스트림 처리 엔진은 생성 된대로 장치 원격 측정을 유도 할 수 있으며 규칙 및 기계 학습 모델을 적용하여 경고를 유발할 수 있습니다. 예를 들어, 클라우드 서비스 모니터링 ICU 환자의 생명은 sepsis의 초기 징후를 감지하고 몇 초 이내에 관리 팀을 식별 할 수 있으며, 기존 수동 검토가 변경 될 수 있습니다. 이 실시간 기능은 유동적 인 배려로 민감합니다.

기계 학습 및 예측 모델링

클라우드 플랫폼은 데이터 과학자가 인프라를 관리하지 않고 장치 데이터의 대량에 대한 예측 모델을 훈련 할 수있는 완전히 관리 된 기계 학습 서비스를 제공합니다. 모델은 환자의 악화, 장치 설정을 최적화하거나 장비 유지 보수 요구를 식별 할 수 있습니다. 클라우드의 탄성은 로컬 클러스터에서 불가능 할 수있는 데이터의 petabytes에 교육을 가능하게합니다.

의료기관

genomics, 라이프 스타일 데이터 및 역사적 결과가있는 클라우드 저장 장치 데이터를 결합함으로써 clinicians는 개별 환자에게 치료를 맞춤화 할 수 있습니다. 예를 들어, 인슐린 펌프 및 지속적인 포도당 모니터 데이터에 대한 클라우드 분석은 실시간 업데이트되며, 역학 환자의 인슐린 배달 알고리즘을 동적 조정하여 혈전 위험을 줄이는 동시에 혈전 조절을 향상시킵니다.

도전과 완화 전략

의료기관은 의료 기기 데이터에 대한 클라우드 컴퓨팅을 채택할 때 여러 가지 문제를 탐색해야 합니다.

데이터 프라이버시 및 규정 준수

클라우드에서 PHI 처리는 유럽의 HIPAA와 같은 규정에 엄격한 준수를 요구합니다. Mitigation 전략은 비즈니스 Associate Agreements (BAAs)를 사용하여 클라우드 서비스를 사용하여 나머지 및 transit에서 데이터 암호화를 구현하고 정기적 준수 감사를 수행하고 연구 사용 사례에 대한 데이터 익명화 기술을 고용합니다. 공급자는 장치 제조업체가 클라우드 보안이 제품 설계로 구워져 있음을 보증해야합니다.

상호 운용성 및 데이터 통합

의료 기기는 종종 클라우드 플랫폼과 쉽게 통합 할 수 없다는 독점적 인 데이터 형식을 사용합니다. HL7 FHIR 및 IEEE 11073과 같은 표준화 노력은 견인을 얻고 있지만 레거시 장치는 도전에 남아 있습니다. 클라우드 기반 통합 도구 (예 : Azure IoT Hub, AWS IoT Core)는 수신 데이터 스트림을 번역하고 정상화 할 수 있습니다. 조직은 현대 상호 운용 표준을 지원하는 장치를 우선적으로하고 교량 간격에 대한 미들웨어에 투자해야합니다.

연결성 및 지연 문제

클라우드 기반 분석은 신뢰할 수있는 인터넷 연결에 달려 있습니다. 시골 또는 재난 구호 영역에서 대역폭은 제한 될 수 있습니다. 가장자리 컴퓨팅은 게이트웨이 또는 장치 자체에서 로컬로 처리하고 연결이 가능할 때 클라우드에 summaries 또는 anomalies를 동기화하는 것입니다. 가장자리와 클라우드를 결합하는 하이브리드 아키텍처는 의료 기기 네트워크의 표준이됩니다.

공급 업체 잠금-In

단일 클라우드 공급자의 생태계를 채택하면 의존성을 만들 수 있으며 전환 또는 휴가가 어렵습니다. 잠금에서, 의료 IT 팀은 개방 표준, 컨테이너화 (예 : Kubernetes) 및 다중 클라우드 전략을 사용해야합니다. 휴대용 API 및 추상 저장 및 계산 레이어와 응용 프로그램을 설계하면 유연성을 유지할 수 있습니다.

미래 지향: 클라우드, 에지, AI 융합

또 다른 유망한 추세는 의료 기기 소프트웨어의 상승 (SaaS)입니다. 제조업체는 장치 자체가 클라우드 분석 제품군을 공급하는 센서를 제공하는 지속적인 모니터링 플랫폼을 제공하는 독립 장치에서 이동하고 있습니다. 이 모델은 오버 에어 업데이트 및 신속한 기능 향상을 위해 수명주기 전반에 걸쳐 절단 가장자리에 장치를 유지하고 있습니다. 예를 들어 GE Healthcare's Edison platform]는 이미징 분석, 방사선 조사 및 진단 정확도 향상을 위해 클라우드 AI를 통합합니다.

규제 기관도 적응. FDA는 의료 기기 소프트웨어, 사이버 보안 및 검증을 위한 클라우드 컴퓨팅의 사용에 대한 안내를 발표했습니다. ]HHS Office for Civil Rights]와 같은 조직은 클라우드 특정 위험을 해결하기 위해 HIPAA 보안 규칙을 업데이트하는 것을 계속합니다. 이러한 프레임 워크 성숙한으로 의료 제공 업체는 더 큰 신뢰와 클라우드 기술을 채택 할 수 있습니다.