テクノロジーベンダーは今週、病院や医療システムがサイバーセキュリティの厳しいデータ保護要求に応えながら、そのデータをより良い患者ケアに活用できるよう支援するための新しいツールと洞察をいくつか発表した。
Akamai: マイクロセグメンテーションを高速化
セグメンテーションにおける導入の障害の克服に関する Akamai の新しいレポートは、医療機関に、脆弱なサイバー攻撃を阻止できるゼロトラスト アーキテクチャの青写真を提供します。
Akamai が火曜日に発表した Global State of Segmentation レポートによると、サイバーセキュリティ攻撃後に経済的損失を被る可能性が最も高いのは医療機関と電子商取引組織であり、それぞれ 43% と 42% となっています。
同社は、米国、ラテンアメリカ、ヨーロッパ、中東、アフリカ、アジア太平洋地域のヘルスケアおよびライフサイエンス組織を調査し、資産の保護を維持する上でのセグメント化の有効性について圧倒的に同意していることを発見しました。
の中に 報告Akamai は、重要な医療およびライフ サイエンス システムを保護するために、マイクロセグメンテーションの課題を解決し、導入の障害を克服するのに役立つ可能性があると、学んだことと重要なポイントを共有しました。
「ヘルスケア分野では、2021 年から 2023 年にかけて、セグメント化されたビジネスクリティカルなアプリケーション/データを持つ組織の割合が 20% 増加し、セグメント化されたサーバーが 18% 増加しました」とアカマイの研究者は述べています。
「医療業界では、オフィスベースの従業員/ユーザーが攻撃者のネットワーク アクセスの原因/発信元となっている可能性が最も高く (全体の 26% に対して 47%)、これは他のコンプライアンスが重要な他の業界の 2 倍以上です金融サービスやエネルギーなどの業界（どちらも19％）」と彼らは述べた。
主要な脆弱性は、サイバー攻撃を最小限に抑えることができるため、特に医療分野ではセグメンテーション率が加速する必要があることを意味します。
「潜水艦のように、1 つの区画が突破されても、隔壁を閉じることで浸水を制限できるため、ボート全体が危険にさらされることはありません」と、アカマイのセキュリティ技術および EMEA 戦略担当ディレクターのリチャード・ミーウス氏はレポート発表の中で述べています。 。
「残念ながら、サイバー攻撃を受けるかどうかは問題ではなく、いつ起こるかの問題です。そのため、すべてを水密にする方が、深みに沈むよりもはるかに優れています。」
Suki: Premier が AI ドキュメントを追加
一方、Premier は、病院と医療提供者のネットワークに Suki 人工知能の筆記者を追加しました。
Suki 氏は火曜日、米国の 4,350 の病院と他の 30 万の医療提供者とのデジタル医療アライアンスである Premier が、同社の genAI アンビエント リスニングおよびドキュメンテーション ツールを拡張して、医療現場で医療提供者を支援することを発表しました。
Suki は、患者と臨床医の会話に続いて臨床メモを自動的に生成し、ICD-10 や HCC コーディングなどの他のタスクを管理します。
電子医療記録 (Epic、Cerner、Meditech、Athena) に統合されたこのツールは、臨床文書をリアルタイムで同期し、臨床医が EHR に事前にグラフを作成して Suki でメモを仕上げたり、EHR からデータをスクライブに取り込んだりすることができます。と会社は言いました。
Premier は、コラボレーション、サプライチェーン ソリューション、コンサルティング、その他のサービスを提供しています。 AIの活用、自然言語処理や機械学習など、データの多様化、非構造化データの操作、画像の分析などを目的としています。
アンジェラ・ラニング最高執行責任者（COO）は「私たちにとって、医療システムや医療計画とどのように連携して適格な患者を特定し、適切な臨床適応を特定して処置を承認するかを考えることが重要だった」と述べた。プレミアのヘルスケア情報学部門内で、同社が2023年に開催したバーチャル議会会見で述べた。
OM1: CDS は治療結果を予測します
OM1 は今週、表現型モデルを活用して患者ケアと精密医療におけるギャップを埋めるのに役立つ新しい臨床意思決定支援ツールを発表しました。
Lyraと呼ばれる新しいプラットフォームは、人工知能を使用してデータを検査し、医療提供者と患者が最も効果的な治療選択肢を選択できるように導く臨床的洞察を提供すると、同社は月曜日の発表で述べた。
診断、治療、リスクに関する予測を生成および階層化することで、医療提供者は AI 主導のプラットフォームを使用して、ポイントオブケアで患者に個別化された医療を提供できると同社は述べています。
疾患および治療に特有の表現型を通じて集団レベルのパターンを患者に翻訳することにより、関連性があり実用的な洞察が収集されます。
OM1 の副社長兼商業戦略および AI 責任者のジョセフ・ザビンスキー氏によると、この技術は患者を識別して隠れた特徴を明らかにし、結果を予測することができます。
同氏は声明で「患者の経過や治療決定をより深く理解するためにデータソースを統合する未開発の機会が膨大にあり、われわれはデジタル表現型解析技術でそれに対処できるようになった」と述べた。
これらの人口レベルの予測的洞察は、治療効果を向上させ、より良いケアを提供するのに役立つと、OM1 の最高商業責任者、ショーン・ベイツ氏は付け加えました。
「この分野における私たちのリーダーシップは、標準治療を向上させながら、患者と医療提供者の関係を強化することを目指しています」と同氏は述べた。
Andrea Fox は、Healthcare IT News の上級編集者です。
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