面向醫療保健的云計算的基本指南
人們需要了解醫療行業如何利用云計算加速數字化轉型、處理海量數據以及處理合規性問題。
作為高度管制行業的成員之一，醫療保健組織已經謹慎地進入云計算領域。盡管如此，調研機構IDC公司估計，醫療保健機構將在2018年至2019年在云計算技術方面投資136億美元，與前一時期相比大幅增長。
在醫療保健行業，由于醫療保健記錄包括患者的姓名、地址、社會保險號碼和病史，因此需要非常關注對個人識別信息(PII)的保護。如果這些信息被濫用或誤用，醫療保健公司可能面臨私人訴訟、集體訴訟和監管處罰。在云計算環境中，機器學習或數據分析被應用到數據中，盡管云計算和云存儲趨向于一起用于提高效率的目的。
多年來，隨著大數據和醫療保健的日益交織和發展，醫療保健行業正在經歷數字化轉型。作為轉型的一部分，紙質醫療保健記錄正在被電子醫療保健記錄(HER)取代(并且已經被大量取代)。有時出于研究目的，這些記錄是匿名的，例如確定導致再入院的主要因素。
許多醫療機構利用云計算進行研究，無論是研究基因測序、新藥的分子結構還是確定疾病模式。與使用傳統計算資源相比，使用云計算，他們能夠在更短的時間內以更低的成本實現更多的目標。最近，研究人員還利用了云計算提供商提供的機器學習和人工智能能力，這有助于新的發現。
示例：醫療保健提供商如何使用云計算
醫療保健組織以各種方式使用云計算。采用AWS云平臺的一些客戶就是一個很好的例子：
- 3M公司使用云計算技術更快地提供計算資源，更快地部署軟件，并分析患者和人群的總成本、質量和結果。
- 全球制藥廠商Allergan公司在AWS云平臺中運行400個產品網站和營銷應用程序。
- 醫學圖像解決方案提供商Arterys公司可以在10分鐘內渲染心臟的多維模型，而行業標準為90分鐘。
- 制藥廠商Bristol-Meyers Squibb公司能夠比以前的環境運行臨床試驗模擬的速度快98%。
- DC Health Benefits Exchange Authority能夠立即為醫療保健客戶提供注冊即服務解決方案的軟件。每年節省180萬美元。
- NexGen Healthcare在云平臺中運行其關鍵任務應用程序。
- 健康信息交換和醫療保健集成解決方案提供商Orion Health公司使用云計算來擴展其平臺，該平臺現在能夠處理數百萬條患者記錄。
- 生物技術廠商Sequence Bio公司使用云計算來競爭遺傳數據，并幫助識別疾病和遺傳群體的模式。
- 加州大學圣克魯斯基因組學研究所在幾天而不是幾個月內處理20,000個樣本，節省了數十萬美元。
- 治理、風險和合規平臺提供商Verge Health公司將部署符合《醫療保險可移植性和責任法案》(HIPAA)的開發環境的時間從三周縮短為幾分鐘。
好處和優勢
- 可擴展性/靈活性。可以根據需要動態調整云計算資源以滿足計算需求。醫療和醫療保健物聯網設備的興起可以大大增加醫療保健公司處理的數據量。隨著數據量和數據類型的增長，可以分析的內容相關復雜性和可能相關性的數量也會增加。
- 容量。云計算能力可以與超級計算機相媲美，盡管成本較低。
- 協作。制藥商、大學和其他研究人員使用云計算來促進更有效和及時的協作。
- 人工智能和機器學習。大型云計算提供商提供人工智能和機器學習功能，使醫療保健公司能夠了解更多的患者和人群。某些類型的機器學習，特別是無監督學習和深度學習，能夠識別人類以前沒有識別的模式。
- 安全和合規性。包括Amazon AWS和Microsoft Azure在內的云計算提供商在安全方面的投資比任何一家公司都要多。其基本服務提供了一些安全性，但醫療保健行業的組織往往需要額外的安全性和HIPAA合規性，以滿足主要云計算提供商提供的需求。
- 可靠性。云計算環境是冗余的，因此如果一個位置發生中斷，另一個位置就可以取而代之。這樣可以減少數據丟失和計算中斷(在解決非常困難的數據密集型問題時，這可能是一個主要的時間和成本因素)。
- 實時數據。隨著醫療保健行業變得更加數字化，其處理信息的能力也在加速。組織不是以批量形式跟蹤患者數據，而是越來越多地實時監控患者，以便更快地影響干預，從而改善患者的健康狀況，并有助于降低患者醫療保健的總體成本。
- 成本。云計算比超級計算機的成本要低得多。
- 技術。云計算提供商投資于技術以保持競爭力。依賴于自身資源的企業必須攤銷現有資源的成本，并且只在戰略和財務上謹慎地投資新技術以供自己使用。
- 更快、更具成本效益的研究。云計算環境可以使用大規模并行計算資源分析大量數據。結果是以更低的成本獲得更快的研究成果。
- 架構靈活性。醫療保健組織可以添加云計算資源，以提高整個體系結構中工作負載的投資回報率。
挑戰和問題
- HIPAA合規性。主要云計算提供商提供包含HIPAA合規性的醫療保健云解決方案。規模較小的云計算提供商可能不會這樣做。
- GDPR合規性。許多云計算提供商都遵守歐盟的通用數據保護法規(GDPR)。例如，微軟公司為Azure提供GDPR合規性工具。
- 實現。將計算工作負載遷移到云平臺需要了解不同的內部數據中心和云計算環境如何不同以及如何改變企業的成本和風險狀況。
- 安全性。雖然主要云計算提供商提供強大的安全服務，但可能會以暴露敏感數據的方式錯誤配置基于云計算的資源。此外，無論是云計算還是其他方式，都不是絕對安全的，因為黑客總是在不斷創新。
- 中斷。盡管云計算環境具有固有的冗余性，但它們仍會出現中斷。當計算云計算的總成本與其他選項的總成本時，應該考慮這個因素。為此，醫療保健公司需要了解云計算選項的詳細信息。
- 數據所有權和處理。將數據放入云平臺中很容易，實現它并不總是那么容易。此外，HIPAA使患者有權知道誰處理了他們的數據。必須考慮這些風險，并詳細審查云計算服務提供商合同，以確保醫療保健組織不會面臨這些風險。
醫療保健和云計算的未來
隨著云計算技術創新的不斷加速，醫療保健實踐和IT也在不斷變化。以下是一些新興方案及其對醫療IT的可能影響。
機器學習
主要的云計算提供商提供機器學習功能，可以快速提升客戶的能力。雖然企業現在理解數據質量和有用分析之間的聯系，但對數據和機器學習并不一定如此。劣質數據會導致機器學習培訓數據質量不佳，而劣質的訓練數據導致錯誤的機器學習。由于偏見會以私人的方式影響個人的權利，它還必須對各種可能潛入的非預期偏見更加敏感。
機器人
機器人正在進入醫院和老年護理機構。云計算提供商正在使機器人的設計和制造變得更容易，這意味著更多在IT部門工作的開發人員將能夠制造以前不需要知識的機器人。由于機器人是物聯網設備，它使用云計算來幫助處理信息，因此需要考慮安全和隱私。數字孿生(物理資產的數字復制品)的使用有助于通過比較其理想狀態與當前狀態來提高物聯網和其他設備的可靠性。
轉變
人工智能系統，無論是軟件還是嵌入式(如機器人)，都被營銷人員和其他方用來改變人們的行為。在醫療環境中，最明顯的用途是幫助患者做出更健康的生活方式的選擇。但是，同樣的技術也可以用來影響相反的情況。這意味著人工智能或機器人可以被編程或重新編程以鼓勵不健康的生活方式選擇。同樣，如果使用不當，它們可能會加劇心理健康問題。應該了解風險。
安全性
更多與醫療相關的物聯網設備和可穿戴設備正在成為現代醫療IT結構的一部分。因此，信息安全官(CISO)需要能夠識別漏洞，評估威脅形勢，并優先考慮最有可能被利用的漏洞，包括云中的漏洞。由于此任務隨著設備、軟件和硬件的增多而變得越來越復雜，IT和安全團隊需要適當的工具來管理安全風險。
數據增強
與其他組織一樣，醫療保健組織也越來越希望使用第三方數據來補充已有的數據，以執行更高級的分析形式。額外的數據提供了額外的背景，例如導致疾病爆發的天氣模式、疾病爆發更可能發生的地點等。考慮到HIPAA、GDPR和其他法規，重要的是與數據相關的創新不會使醫療機構面臨不必要的風險。
語音接口
更多類型的設備和醫療設備可以采用語音控制，他們將使用云計算進行后端處理。然而，語音技術仍在改進——這還遠遠不夠。它需要了解語音接口的性能及其局限性，以便進行故障排除，并幫助提供解決方案。在某些情況下，這可能需要根據多語言受眾的需要，默認使用給定的語言。
遠程醫療
醫療機構可以為發展中國家偏遠地區的患者提供基于云計算的遠程醫療，因此這些社區可以擁有某種類型的醫療保健服務。例如，社區代表可以使用手機拍照，使用人工智能實例或醫療保健提供商對其進行分析和診斷。在發達國家，遠程醫療可以為無法行動的患者提供諸如精神病治療等服務。無論遠程醫療平臺和應用程序如何設計，其后端都傾向于使用廣泛的云計算資源來處理信息。視頻會議等遠程醫療可能會因網絡噪音或帶寬問題而中斷。由于故障與技術相關，因此IT是故障排除和解決方案的主要來源。
