クラウドが臨床コラボレーションをどのようにサポートするか

医療分析と意思決定支援をサポートするインフラストラクチャ

クラウドインフラストラクチャ 臨床連携をさまざまな方法でサポートします。冗長性、セキュリティ、地理的分散、エンドユーザーへの近接性を組み合わせることで、ダウンタイムを最小限に抑えることができるとソール氏は言います。これは、大量のコンピューティング リソースを必要とするゲノミクス、イメージング、その他のワークロードにとって特に価値があります。ここでのさらなる利点は、 クリーンルームこれにより、組織はデータの所有権を保持したまま、データ ストアへのアクセスを許可できます。

その間、 統合され正規化されたデータ 組織にリアルタイム分析を実施するための一元的な場所を提供できるとソール氏は言います。 「低遅延のデータ処理が可能で、サードパーティのサービスと統合できれば、データ パイプラインを中心に複雑でありながら応答性の高いワークフローを構築できます。」

Ritu Mukherjee 氏、製品管理担当副社長 ズームでは、文書化やその他の自動化されたワークフローをサポートするクラウド インフラストラクチャの可能性を強調しています。などのツール 臨床医のためのZoomワークプレイス 仮想および対面の両方でこれを行う機能が備わっており、さまざまなテンプレートを適用できるため、臨床医がメモの書式設定やレビューに費やす時間を短縮できます。

さらに、臨床医は次のことを確認できます。 AI が生成した患者履歴と訪問概要 約束の前に。また、概要で明らかになった洞察に基づいて、訪問中に特定のトピックを取り上げるようリマインダーを設定することもできます。 「医師が豊富なコンテキストをすぐに利用できるようになればなるほど、結果はより良くなります」とムケルジー氏は言う。

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病院と自宅でのモニタリングを有効にする

の クラウドコンピューティングとAIの組み合わせ また、病院と自宅の両方での遠隔患者モニタリングも大幅に改善されました。

初期段階では、RPM は単なるダッシュボードに過ぎなかった、とソール氏は言います。 「データを監視する人が必要です。たとえ問題にフラグが立てられたとしても、それを処理してその重要性を理解するのは困難でした。」さらに、血圧、心拍数、体温、酸素飽和度など、入院患者の治療で生成される膨大な量のデータを考えると、まれな異常以外に患者のカルテに記録されることはこれまでほとんどありませんでした。

「AIは気づかないかもしれない微妙なパターンを識別できるただし、完全なデータ ストリームの忠実度が必要です。 「そのためには、オンプレミスでサポートできる病院がほとんどないインフラストラクチャが必要です。今では、以前は不可能だったデータ処理によって医療をレベルアップできるようになりました。」とソール氏は続けます。

ソール氏は AWS とのパートナーシップについて指摘します。 有効な、医療および消費者向け健康機器からのデータを集約します。 Validic のデータ ストリーム上の AWS 分析レイヤーは、異常を検出するだけでなく、医師にアラートを送信することもできます。 「量もスピードも、 クラウドはリアルタイムでデータを処理できる 臨床上の意思決定を促進する洞察を生み出します。」

機能が進化するにつれて、医療提供者は患者を直接診察する理由が少なくなるかもしれない、とソール氏は言う。ビデオ ストリーミング、リアルタイム データ処理、非同期通信により、臨床グレードの医師の治療評価、心拍数モニタリング、その他のサービスが自宅から可能になる予定です。