Q&A: 冗長性によって Crowdstrike の障害後の回復力がどのように向上したか

今年 7 月、CrowdStrike が何百万台もの Windows マシンにプッシュされた不正な Falcon Suite 構成ファイルを解析しようとしたところ、広範囲にわたるクラッシュが発生し、オペレーティング システムとそのアプリケーション全体が停止し、世界中のさまざまな業界の無数のマシンに影響を及ぼしました。

世界的なIT障害 医療サービスに広範囲にわたる混乱を引き起こした多くの病院や医療システムが電子医療記録やその他の極めて重要な患者ケアシステムにアクセスできなくなり、紙の使用に戻らざるを得なくなりました。

ネブラスカ州オマハに本拠を置くCHI Healthもその1つだ。

しかし、CHIのクレイトン大学医療センター・バーガン・マーシーの神経科医であるアビシェク・シン博士は、クラウドストライク危機の直後の余波の中で、クラウドベースの分析が患者の治療能力を維持するのに役立ったと語った。

シン氏は、モバイルベースの画像分析ツール「RapidAI」を使用することで、自宅から脳卒中患者に関する情報を集め、チームを遠隔から指揮して生命を脅かす病状の治療を行うことができたと語る。

シン氏にとって、モバイルベースの画像分析にアクセスできることは、「ラップトップや実店舗のシステムが機能しなくなったときに、一種の緊急時対応システムを生み出した」と語る。 ヘルスケアITニュース。

医療業界にとって、サイバー攻撃やその他の種類のネットワーク障害によって引き起こされるネットワーク障害は、 患者に危害を加えるリスクがある冗長性は、事業継続計画の重要な要素となります。

クラウドストライクの事件は、下院国土安全保障委員会のマーク・グリーン博士（共和党、テネシー州選出）が述べたように、「相互接続されたITシステムへの依存度が高まったことで、リスクの表面積が拡大した」ことを示す実例となった。 先月言った。

グリーン氏は、この障害は「サイバー衛生と回復力を促進する緊急性」を実証したと述べ、委員会は9月24日、クラウドストライクの敵対者対策担当上級副社長アダム・マイヤーズ氏をサイバーセキュリティとインフラ保護に関する小委員会で証言に招集した。

一方、事件から2か月後、マイクロソフトはクラウドストライクの障害は 主要議題 9月10日にバージニア州レドモンドのオフィスで非公開で開催されるWindows Endpoint Security Ecosystem Summitでの議論の一部です。

私たちは最近、CHI Health の Singh 医師に、Crowdstrike 事件後にケアの継続性を維持した経験について話を聞きました。

Q. Crowdstrike の停止中に CHI Health の臨床ワークフローに何が起こりましたか?

A. 航空会社、企業、地方自治体など他の多くの分野と同様に、Crowdstrike のこのセキュリティ パッチが医療システムに実装されたとき、残念ながら、コンピューター システムをシャットダウンしなければならなくなり、一時的にアクセスできなくなりました。

当社の IT チームはすぐに機能の復旧に取り組み始めましたが、この障害により、EHR システム、通信ツール、および影響を受けたコンピューターやラップトップに依存するすべての操作が中断されました。過去 10 ～ 15 年にわたって、当社の医療システムは紙のカルテから電子記録に移行しており、私たちはこれに大きく依存するようになりました。

もちろん、停電にもかかわらず、患者の治療の必要性はなくなったわけではない。

その朝、若い患者が後循環脳卒中を患い、重篤な状態で当院の救急外来に直接運ばれ、危機的な状況が発生しました。このタイプの脳卒中は脳の一部に影響を及ぼすため、死亡率や罹患率が高くなり、当院では通常、このタイプの患者の 5 人に 4 人が亡くなっています。

特に脳卒中治療においては、脳画像を見る能力はコンピューター システムに完全に依存していることが多く、総合的な脳卒中センターとして、画像にすぐにアクセスし、チーム間でコミュニケーションをとる能力を維持することが極めて重要です。

文書作成や多くの通信システムがダウンしたため、放射線科医、神経科医、その他の医師は治療の提供に大きな困難に直面しました。患者が到着した瞬間から、私たちは通常持っているすべての画像にアクセスできないという不利な状況にありました。幸いなことに、モバイルベースの RapidAI プラットフォームを使用して、CAT スキャンを手動で確認することができました (私の場合は病院の外から)。

これにより、患者に出血がないことが確認され、血栓溶解薬テネクテプラーゼを静脈内投与する必要があることが確認されました。

また、モバイル ツールを使用してケア チームと通信し、ケア チームが時間通りに投薬し、神経介入放射線科チームに動脈内治療を依頼することができました。その結果、患者の状態は著しく改善し、3 日後に退院しました。

Q. Crowdstrike の停止中に、画像分析と臨床ワークフロー テクノロジーへのアクセスによって、どのようにして患者ケアを維持できましたか?

A. 技術的な停止やシステム障害の際にこの種のテクノロジーにアクセスできたことは、非常に重要でした。なぜなら、このテクノロジーによって、携帯電話を介して画像分析と臨床ワークフロー機能を提供する並行システムが構築されたからです。

これにより、患者ケアを維持するために必要な、重要かつ緊急性の高い情報が得られました。こうした冗長性と柔軟なクラウドベースのテクノロジーにより、このような特殊な障害が発生してもケアの継続性を維持することができました。

Q. BSOD 危機の余波で患者にとって最終的にどのような価値がありましたか?

A. この特定の状況では、モバイル分析にアクセスできれば患者の命が救われたかもしれませんが、これらの高度なツールは日々、誤解を減らし、診断のスピードと精度を向上させる上で重要な役割を果たしています。

この時間に対する敏感さは、脳卒中の場合には特に重要です。なぜなら、1 分でも治療を怠ると、何十億ものニューロンが失われ、回復不可能になるからです。私たち医師は、出血や血栓の有無、その場所や大きさ、そして最善の治療方針を迅速に判断できなければなりません。

これらのツールがさらに価値あるものになるのは、私のような専門家が、呼び出しを受けたときや、専門家が不足しているためにネットワーク内の別の病院を担当しなければならないときに、病院の外からツールを使用できることです。

これは、専門知識があまり一般的ではない中西部やその他の田舎の地域で特によく見られます。

幸いなことに、人工知能ツールは、私たちの知識をより多くの人々に広めて共有し、医療システム全体のギャップを埋めるのに役立ちます。患者情報に安全にアクセスし、オフサイトから情報に基づいた治療の決定を下すことで、患者が私たちの治療ガイダンスを長時間待たされることがないようにすることができます。

Q. AI は血管や神経血管の疾患の診断の改善にどのように役立ちましたか?

A. 簡単に言えば、過去 10 ～ 15 年間で、AI アルゴリズムは診断精度を大幅に向上させ、診断の適時性に影響を与えてきました。

たとえば、RapidAI が CAT スキャンにおける血液の存在を分析するために米国食品医薬品局の承認を受けたことは、脳出血の患者には血栓溶解治療を施すことができないため、非常に重要でした。

頭蓋内出血量を正確に測定するツールとして承認されたときも同様でした。以前は、40 年前の計算式を使用して手動で測定していたため、時間がかかり、精度も低かったからです。現在では、ディープ クリニカル AI によってこのプロセスが自動化され、出血量の正確な測定値が提供されます。これは臨床診療に不可欠であり、患者の転帰をベンチマークして評価するための優れたツールとして役立ちます。

AI ツールは、私たちにさらに多くの作業の機会を与えてくれるので、非常に価値があります。

将来的には、特に医療全般、特に脳卒中治療におけるスコアリング システムの改善において、さらなる進歩が見られると思います。近い将来、AI は、処置による出血や合併症の予測、新しい治療法や出現しつつある治療法に対する患者の選択のガイド、限られたリソースの優先順位付けを現在よりもさらに効率的かつ自動的に行うためのトリアージ プロセスの最適化に役立つようになるでしょう。

Andrea Fox は Healthcare IT News の上級編集者です。
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