Przetwarzanie brzegowe EDGE w opiece zdrowotnej

Opieka zdrowotna przeżywa w ostatnim czasie bardzo trudne chwile. Pandemia koronawirusa nadwyrężyła już i tak słabo działający system. Uwydatniła też z jak wielkimi problemami kadrowymi borykają się szpitale. Brak rąk do pracy to tylko wierzchołek góry problemów.

Strach przed wirusem spowodował, że ludzie odkładają rutynowe badania zaniedbując swój stan zdrowia, a szpitale niejednokrotnie odwołują zaplanowane zabiegi. W dłuższej perspektywie czasowej może to doprowadzić do pogorszenia ogólnego stanu zdrowia społeczeństwa. A żyjemy coraz dłużej i potrzebujemy coraz więcej opieki zdrowotnej u schyłku życia.

Nie dziwi więc fakt, że system ochrony zdrowia potrzebuje transformacji cyfrowej jak najszybciej.

Czym jest przetwarzanie brzegowe?

Edge computing, czyli przetwarzanie brzegowe, charakteryzuje się obecnością środowisk informatycznych o rozproszonej architekturze ze znaczną liczbą mikrocentrów przetwarzania danych. Pozwala to analizować dane w momencie ich generowania oraz bliżej miejsca, w którym powstają.

Przetwarzanie bardzo dużej ilości danych w chmurze powoduje wydłużony czas latencji, czyli oczekiwania na dane. Edge computing jest idealnym rozwiązaniem w sytuacjach, gdzie nie mamy czasu na czekanie, a informacji potrzebujemy w czasie rzeczywistym. Omijając procesy chmurowe, przetwarzanie brzegowe pozwala na uzyskanie danych znacznie szybciej.

Jak działa przetwarzanie brzegowe w opiece zdrowotnej?

Kiedy myślimy o systemie opieki zdrowotnej, nie zawsze kojarzymy ją z inteligentną siecią łączącą producentów, apteki, szpitale, ubezpieczycieli i świadczeniodawców. System opieki zdrowotnej wytwarza ogromne ilości danych, które należy nie tylko przechować, ale też analizować i dystrybuować odpowiednim jednostkom, zwracając przy tym uwagę na ich bezpieczeństwo i ochronę.

Rosnąca ilość danych cyfrowych powoduje, że cały proces ich przetwarzania jest zbyt powolny. Uniemożliwia to skuteczne wykorzystanie danych w czasie rzeczywistym. Dodatkowo analiza informacji na odległość może zostać zaburzona brakiem dostępu do Internetu. To wszystko przyczynia się do opóźnienia w działaniu aparatury. Efektem tego może być niestety zbyt późna reakcja ze strony personelu medycznego i nagłe pogorszenie stanu zdrowia pacjenta.

Należy też pamiętać o tym, że dane, które są wysyłane do chmury, często bywają niekompletne albo nieustrukturowane, przez co nie zawsze są odpowiednio przetwarzane i w efekcie marnują się, bo nie można ich wykorzystać.

Z pomocą przychodzą urządzenia medyczne IoT (Internet Rzeczy), które pomagają analizować stan pacjenta w czasie rzeczywistym i wysyłają alerty w momencie wykrycia anomalii. Dzięki temu czas reakcji jest znacznie krótszy, a szanse pacjenta w walce o zdrowie rosną.

Jednocześnie dane, które są już usystematyzowane i najistotniejsze z medycznego punktu widzenia mogą być dalej wysyłane do chmury, aby w procesie uczenia maszynowego mogły być dalej przetwarzane.

5 przykładów zastosowania przetwarzania brzegowego w opiece zdrowotnej

Przykład pierwszy – karetki pogotowia, czyli mobilne platformy przetwarzania brzegowego

Karetki pogotowia służą do bezpiecznego i jak najszybszego przewiezienia pacjenta do szpitala. Niejednokrotnie ratownicy medyczni ratują i stabilizują funkcje życiowe pacjenta właśnie w karetce, zaopatrzonej w najwyższej jakości sprzęt medyczny. Aby lepiej zaopiekować się pacjentem, karetki pogotowia w przyszłości zamienią się w mobilne platformy przetwarzania brzegowego. Jak ma to działać? Aby maksymalnie skrócić czas potrzebny na przygotowanie sali operacyjnej czy zebranie zespołu lekarzy, ratownicy medyczni z karetki będą mogli w czasie rzeczywistym wysyłać wszystkie istotne dane dotyczące stanu zdrowia pacjenta. Szpital w momencie pojawienia się w nim danego pacjenta jest już przygotowany do natychmiastowego podjęcia interwencji.

Przykład drugi – szpitalna analiza w czasie rzeczywistym

Szpitale borykają się często z brakami kadrowymi. Brakuje pielęgniarek, a lekarze pracują ponad siły. Dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji można część pracy usprawnić, przyspieszyć i zautomatyzować, co wpłynie nie tylko na jakość, ale również szybkość leczenia. W szpitalach w UCLA Health, Massachusetts General Hospital i King’s College Hospital w Londynie, pracownicy medyczni wykorzystują przenośne urządzenie do rezonansu magnetycznego Hyperfine. Działa ono na zasadzie przetwarzania brzegowego danych i szybkiej analizie w czasie rzeczywistym. Dzięki wykorzystaniu Hyperfine, pacjenci nie muszą nawet opuszczać swojej sali. Urządzenie bada skany ich mózgu na miejscu. Aparatura wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, które przyspieszają przetwarzanie obrazu oraz potrafią zidentyfikować anomalie. Takie rozwiązanie pozwala radiologom w czasie rzeczywistym analizować skany mózgu pacjenta.

Przykład trzeci – współpraca czujników trzustkowych z pompami insulinowymi

Jednym z bardzo praktycznych i poprawiających codzienny komfort życia zastosowań przetwarzania brzegowego są czujniki poziomu cukru we krwi. Pacjenci wymagający pompy insulinowej mogą polegać na sztucznych czujnikach trzustkowych, które są umieszczane od skórą. Monitorują one poziom stężenia cukru we krwi i przesyłają dane do pompy insulinowej. Algorytmy wewnątrz urządzenia pompującego przewidują prawdopodobny poziom cukru we krwi, a następnie kierują zewnętrzną pompą, aby dostarczyła odpowiednią ilość insuliny.

Przykład czwarty – analiza danych na sali operacyjnej

Sale operacyjne to często istne cuda techniki. Mnogość wysoko wyspecjalizowanej aparatury to również ogromna ilość danych, które trzeba przeanalizować. Aparatura medyczna podtrzymująca i kontrolująca podstawowe funkcje życiowe musi dostarczać dane natychmiast – w czasie rzeczywistym. Korzystając z kamer i Edge computing oprogramowanie AI automatycznie rejestruje i kategoryzuje każde działanie na sali operacyjnej. Pozwala to personelowi medycznemu skoncentrować się na pacjencie, a nie na analizowaniu danych. Dane z setek podobnych operacji można następnie agregować i analizować w chmurze, co prowadzi do wydajniejszych procesów i lepszej opieki nad pacjentem.

Przykład piąty – telemedycyna i Edge computing

Należy tu także wspomnieć o gwałtownie rozwijającej się w ostatnich miesiącach telemedycynie. Wielu pacjentów i lekarzy korzysta z tego sposobu diagnozowania, który w wielu przypadkach nie różni się niczym od wizyty pacjenta w gabinecie. Jest to szczególnie wygodne rozwiązanie dla pacjentów z miejscowości mniej zurbanizowanych lub dla tych, którzy obawiają się chorób, którymi mogą zarazić się w przychodni. Ogromny wpływ na wybór wizyt online przez pacjentów ma fakt, iż nie muszą oni ponosić kosztów dojazdu do specjalisty. Większa dostępność lekarzy to również bardzo istotny czynnik. Dotyczy to zwłaszcza specjalistów, takich jak neurolodzy i psychiatrzy. Dzięki rozwiązaniom telemedycyny wykorzystujemy moc technologii, aby zlikwidować kluczowe luki w opiece zdrowotnej poprzez zapewnienie dostępu do lekarzy.

Dzięki wykorzystaniu przetwarzania brzegowego telemedycyna przyszłości zaoferuje pacjentom i lekarzom o wiele większe możliwości leczenia niż dotychczas. I tak lekarze będą mogli korzystać z przetwarzania naturalnego języka, co pozwoli im na automatyczne sporządzanie notatek podczas wizyty. A gromadzenie i analiza danych zdrowotnych pacjenta w czasie rzeczywistym, pozwoli wykrywać nieprawidłowości i potencjalne problemy zdrowotne.

Ważne jest też zadbanie o poprawę bezpieczeństwa chronionych danych zdrowotnych pacjenta. Zabezpieczenie takich informacji np. szyfrowaniem oraz przechowywanie ich na serwerach brzegowych i późniejsze ich wysyłanie do chmury, wpłynie w znaczący sposób na wzrost bezpieczeństwa tych danych.

Ochrona przed takimi zagrożeniami jak pożar czy włamanie to również bardzo istotny element dbałości o wrażliwe dane pacjentów. Gwarancję fizycznego bezpieczeństwa danych oraz bezpieczne środowisko dla rozwiązań IT oferuje Rittal Micro Data Center Level E wraz z usługą zarządzania iNNOVO Managed Services.

iNNOVO Managed Services można dopasować do indywidualnych potrzeb przedsiębiorstwa i wykorzystywać poprzez inteligentne usługi chmurowe. Wspólna koncepcja Rittal oraz iNNOVO jest elastyczna i ma wysoki stopień standaryzacji, co stanowi idealne rozwiązanie dla każdego przedsiębiorstwa, które wymaga wysokiej jakości ochrony danych.

Rozwiązanie Edge, jakim jest MDC (Micro Data Center) od Rittal zapewnia najwyższy poziom certyfikowanego bezpieczeństwa IT i danych oraz gwarantuje systemową ochronę przed nieautoryzowanym dostępem.

Korzyści z przetwarzania brzegowego w opiece zdrowotnej

Cyfryzacja i automatyzacja w systemie opieki zdrowotnej przynosi ogromne korzyści. Pośród nich można wymienić przede wszystkim:

• Zwiększoną świadomość o stanie zdrowia pacjentów,
• Poprawę jakości usług medycznych,
• Poprawę wrażeń pacjenta,
• Ograniczenie pracy administracyjnej,
• Zautomatyzowanie zamówień,
• Zwiększoną ilość czasu poświęconego pacjentowi,
• Mniejszą awaryjność sprzętu,
• Ogólne zmniejszenie kosztów,
• Odciążenie personelu medycznego,
• Rozwój i udoskonalenie telemedycyny,
• Postęp technologii medycznych,
• Rozwój medycyny na terenach mniej rozwiniętych technologicznie.

Przetwarzanie brzegowe stanowi zatem klucz do znacznego przyspieszenia rozwoju cyfryzacji w sektorze opieki zdrowotnej, która z uwagi na panującą sytuację epidemiologiczno-sanitarną potrzebuje tego jak nigdy wcześniej.