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El hospital de Chicago utiliza HealthLake de Amazon para romper los silos de datos y crear un historial coherente del paciente

El hospital de Chicago utiliza HealthLake de Amazon para romperAmazon HealthLake utiliza procesamiento de lenguaje natural y mapeo de ontologías para extraer datos de múltiples fuentes.
Imagen: AWS

Los médicos y los investigadores de la salud finalmente tienen las herramientas adecuadas para derrotar a su archienemigo: la interoperabilidad. Las capacidades combinadas de la computación en la nube, el procesamiento del lenguaje natural y el mapeo de ontologías son lo suficientemente potentes como para romper los silos de datos y volver a ensamblar la información en formatos útiles.

El Centro Médico de la Universidad Rush se unió al esfuerzo en el punto álgido de la pandemia de 2023. Los médicos usan el acceso beta de AWS a Amazon HealthLake para rastrear el flujo y reflujo de los casos de COVID-19 en Chicago. El hospital trabajó con la ciudad para combinar tres conjuntos de datos de 28 hospitales de la región. Los líderes de la ciudad y los expertos en salud pública utilizan el centro de datos para comprender la propagación de la enfermedad y garantizar la atención estándar para todos los pacientes.

AWS lanzó oficialmente Amazon HealthLake a fines de julio. Las organizaciones de salud y ciencias de la vida pueden usar el servicio para ingerir, almacenar, consultar y analizar datos de salud a escala. HealthLake utiliza recursos de interoperabilidad de atención médica rápida estándar de la industria para almacenar datos y permitir el intercambio de información entre sistemas de atención médica, compañías farmacéuticas, investigadores clínicos, compañías de seguros de salud, pacientes y otras fuentes de datos de pacientes. Las organizaciones también pueden mover datos de salud en formato FHIR desde sistemas locales a un lago de datos seguro en la nube.

El Dr. Bala Hota, vicepresidente y director de análisis del Centro Médico de la Universidad Rush, dijo que el uso de la infraestructura de datos de HealthLake creó una solución llave en mano para las estructuras que su equipo pensó que tenía que construir por sí mismo, como el servidor FHIR.

«Esto nos brinda calidad y seguridad de nivel empresarial desde el primer momento», dijo.

Otra parte clave de la solución, dijo Hota, son los microservicios que conectan datos, como Sagemaker.

«Los datos se almacenan en el cubo S3 y ahora puede conectarse a los datos de varias maneras», dijo. «Estamos entusiasmados con el potencial de que otros sistemas de salud lo utilicen».

El equipo de Hota tiene una amplia experiencia trabajando con sistemas de datos backend. Rush es el tercer sitio en el mundo en lograr la acreditación AMAM de nivel 7 de HIMSS, lo que indica el uso del más alto nivel de análisis en un entorno de atención médica. Incluso con este nivel de experiencia, no todos en su personal habían usado el estándar FHIR.

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«Construir un servidor o una aplicación FHIR desde el prototipo hasta la producción para muchos usuarios en un gran hospital no es fácil», dijo. «Cualquier departamento de salud puede usar esta plataforma para tomar datos de diferentes fuentes, juntarlos y tener una capa API FHIR encima».

Los servicios como Amazon HealthLake y Google Cloud Healthcare Data Engine brindan a las empresas de atención médica que ya trabajan en HL7 y Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR) una ventaja en las implementaciones en la nube, dijo Robert Stewart, CTO y arquitecto jefe de Castlight Health.

“Estos servicios pueden acelerar las implementaciones en la nube por meses y deberían simplificar las auditorías y certificaciones de seguridad”, dijo.

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La plataforma de Castlight facilita la comparación de los costos de prestación de atención médica y los puntajes de calidad. La empresa vende sus servicios a los empleadores y los planes de atención médica a las personas para que los utilicen en la toma de decisiones sobre la atención médica.

Bala dijo que trabajar en HealthLake se siente diferente porque los proyectos no son únicos.

«Se siente como una solución a largo plazo y se siente reproducible, no solo algo que se crea para un caso de uso», dijo. «Otra propuesta de valor es la capacidad de tener aplicaciones que se conectan a los datos; eso es lo que nos entusiasma de FHIR».

haciendo realidad la interoperabilidad

Según el Dr. Taha Kass-Hout, director de aprendizaje automático de Amazon Web Services, la interoperabilidad sigue siendo uno de los factores más importantes en el cuidado de la salud.

«HealthLake también almacena datos en formato FHIR para que las organizaciones, los investigadores y los profesionales puedan colaborar fácilmente y acelerar los avances en los tratamientos, llevar las vacunas al mercado más rápido y descubrir las tendencias de salud en las poblaciones de pacientes», dijo Kass-Hout.

Mohammad Jouni, director de tecnología de Wellframe, dijo que la tecnología no ha tenido el impacto transformador en los usuarios finales del sistema de salud como lo ha hecho en otras industrias porque no se puede acceder fácilmente a los datos.

“El desafío en el cuidado de la salud es que los datos se han encerrado detrás de silos, con dos grandes limitaciones: primero, no hay incentivos para que los propietarios de datos compartan datos externamente; y segundo, no existe una tecnología y un servicio comunes para almacenar y mover datos fácilmente. alrededor», dijo Juni.

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Wellframe es un servicio de gestión de salud digital que guía a las personas a través de un plan de tratamiento. Los sistemas de salud, las personas y las compañías de seguros utilizan el servicio.

Los datos internos de los registros médicos electrónicos se pueden compartir con otros sistemas hospitalarios para la facturación y la coordinación de la atención, pero los innovadores no pueden usarlos externamente.

La Ley de Curas del Siglo XXI requiere que los proveedores de atención médica compartan datos de forma segura con los pacientes en un portal web o una aplicación móvil. Eso alivia la primera limitación, dijo Jouni, pero deja un segundo problema: las herramientas, los sistemas y los estándares para admitir el almacenamiento y movimiento de datos. Él ve a FHIR como un estándar ideal para facilitar el intercambio de datos.

La infraestructura de datos lista para usar de los proveedores de la nube es otro factor clave para acelerar el proceso. Esta dinámica, dijo Jouni, ha llevado a los grandes proveedores de la nube a posicionarse como entidades que pueden comercializar esta capa para pagadores, proveedores y suplidores.

«Con el lanzamiento de Amazon HealthLake, los tres proveedores (Google, Amazon y Microsoft) ahora tienen ofertas competitivas, lo que garantizará que, independientemente del proveedor de la nube que utilice, ahora tenga los medios para respaldar la Ley Cure», dijo. explicar «Esto es excelente para los innovadores en el espacio de tecnología médica porque elimina una barrera para que las grandes empresas adopten estos servicios».

Cómo el aprendizaje automático está impulsando el análisis y el intercambio de datos

HealthLake utiliza procesamiento de lenguaje natural y mapeo de ontologías para analizar y conectar información de múltiples fuentes de atención médica, como historias clínicas, notas médicas, recetas e informes de imágenes médicas.

«Hemos desarrollado un procesamiento de lenguaje natural médico integrado utilizando aprendizaje automático que ha sido entrenado previamente para comprender y extraer información significativa de datos de atención médica no estructurados», dijo Kass-Hout de AWS.

Esto incluye diferentes categorías que incluyen entidades (procedimientos o medicamentos), relaciones de entidades (medicamentos y sus dosis), características de entidades (resultados de pruebas o tiempos de procedimientos) y datos de información de salud protegida de textos médicos.

El algoritmo extrae información, que luego se organiza, indexa y almacena en orden cronológico. Esto crea una vista integral del historial médico de un paciente que los médicos y otros proveedores de atención médica pueden usar para comprender las relaciones en los datos, mejorar la experiencia del paciente y guiar las decisiones de tratamiento.

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Kass-Hout cita cómo HealthLake maneja los registros médicos como ejemplo. El formato estándar de los registros médicos contiene una gran cantidad de información, que refleja tanto el comportamiento del médico como los datos del paciente.

«Las notas médicas no están estructuradas y contienen errores tipográficos, abreviaturas y faltas de ortografía, lo que dificulta la creación de sistemas de enlace universales que funcionen en todos los dominios», dijo.

HealthLake pone todos estos datos en un formato estructurado que preserva todas las relaciones.

«Tener este nivel de granularidad detallada puede mejorar la eficiencia y el rendimiento para una variedad de casos de uso, como la reconciliación de medicamentos, la gestión del ciclo de ingresos y el análisis demográfico y de salud», dijo. «Agregue códigos médicos relevantes para ayudar a identificar medicamentos y sus marcas, o códigos ICD-10 para análisis o facturación adicionales».

En promedio, HealthLake extrae 25 códigos ICD-10 por nota, dijo Hass-Kout, y marca cualquiera que sea apropiado para la facturación según el contexto de la nota.

El servicio también utiliza el mapeo de ontología con tecnología de aprendizaje automático para mapear datos a códigos de ontología apropiados (como descripciones estándar de enfermedades, medicamentos y códigos de facturación de seguros) con alta precisión y baja latencia.

«Este tipo de vinculación de entidades supera muchos de los mapeos ontológicos de atención médica basados ​​en reglas actuales que los clientes pasan horas analizando y codificando», dijo.

Rush también está utilizando HealthLake para realizar un estudio de equidad en salud financiado por la Fundación Robert Wood Johnson. La idea es agregar lecturas de presión arterial de las máquinas de farmacia a los registros de salud de los pacientes.

El estudio mide el acceso a la atención médica en ciertas comunidades para identificar brechas en la atención y formas de mejorar los hábitos de prescripción de los médicos.

Hota dijo que su plan es utilizar esta investigación inicial para crear un marco de referencia para otras enfermedades, como la diabetes y el cáncer. El equipo de Rush planea hacer que la herramienta de análisis esté disponible como código abierto una vez que se complete el proyecto.

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