エッジコンピューティングが医療業界にもたらす変化

カリフォルニア州オレンジ郡のチルドレンズヘルスは、他の医療機関と協力して、MRI、心エコー図などの臨床画像を収集しています。目標は、臨床医が診断を下すのに役立つアルゴリズムをトレーニングできる洞察を分析するための画像リポジトリを作成することです。

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この取り組みはまだ初期段階ですが、オレンジ郡チルドレンズヘルスの副社長兼 CIO であるジョン・ヘンダーソン氏は、このようなスマートシステムを実装するために組織にどのようなテクノロジーが必要になるかについてすでに検討しています。大容量ファイルのリアルタイム分析を可能にするエッジコンピューティングは、これを実現するための重要な要素となるだろうと彼は述べた。

エッジ コンピューティングは、接続されたデバイスによって作成されるデータ エコシステムにおける重要なコンポーネントとしてますます認識されるようになっています。これは、データが生成および使用される場所に物理的に近い場所に計算とデータ ストレージを配置する分散コンピューティング パラダイムとして定義されることが多いです。

一般的なエッジ コンピューティング セットアップでは、ネットワークのエッジにあるエッジ サーバーまたはゲートウェイが、エンド デバイス (センサー、カメラ、スマートフォンなど) によって収集されたデータを保存および処理し、多くの場合、データの一部またはすべてをクラウドに送信して追加の処理を行います。場合によっては、初期処理はエンド デバイス自体で実行されますが、いずれの場合も、初期データ処理と分析は、リモート クラウド サーバーや企業のデータ センターではなく、データが収集される場所の近くで行われます。

ヘルスケアでは、エッジ コンピューティングにより、センサーやその他の医療機器によって収集されたデータを分析できます。多くの医療 IT 専門家は、このコンピューティングとストレージのパワーが、ほぼ瞬時の処理を実現することで医療業界の変革に役立つと予測しています。

「エッジ コンピューティングは医療分野ではまだ導入の初期段階ですが、私たちが注目している分野です」とヘンダーソン氏は述べ、エッジ コンピューティングをさまざまな医療シナリオで重要な実現技術と見なしています。

エッジ コンピューティングは、血糖値モニターや血圧計などの医療機器からのデータを処理し、問題のある測定値を医師に警告することで、高度な遠隔患者モニタリングをサポートできます。さまざまなコンポーネントが病院施設内を移動する際に、医療機器をリアルタイムで管理できるようになります。さらに、エッジ コンピューティング デバイスの近接性により遅延のないエクスペリエンスが保証され、拡張現実や仮想現実のトレーニング コースのオンデマンド コンテンツを配信できます。

「エッジコンピューティングにより、医療機関は新しい機能を展開し、より迅速に対応できるようになります」と、共有パブリッククラウド、専用プライベートクラウド、エッジコンピューティング戦略を担当するアナリストチームを率いる調査会社IDCの副社長、デイブ・マッカーシー氏は語る。

ユビキタスヘルスケア

専門家によると、ヘルスケアのトレンドの融合により、エッジコンピューティングへの関心と需要が高まっているという。

データを生成するエンドポイント デバイスの急激な増加は、エッジ コンピューティングの需要を促進する重要な要因の 1 つです。 IDC の公共部門グループ副社長 Lynne Dunbrack 氏は、アメリカ病院協会によるベッド 1 台あたりの接続医療機器の推定値と、アメリカ病院協会 (AHA) による病床数 92 万床という数値を基に、ベッド 1 台あたりの接続医療機器の総数は 920 万～1,380 万台と算出しました。

同時に、ヘルスケア業界ではアルゴリズム、機械学習、人工知能の導入が加速しています。業界では、臨床ケアやトレーニングに拡張現実や仮想現実を導入するケースが増えています。これらすべての用途では、医療現場で使用可能な結果を​​効果的に提供するために、強力なリアルタイム データ処理機能が必要です。

同時に、ヘルスケアは病院や医師の診察室を超えて拡大しており、仮想診察、遠隔患者モニタリング、消費者向けウェアラブルによって、臨床医がいつでもどこでもケアを提供できるように収集して分析したいデータが増えています。

IDC の 2021 年グローバル医療業界予測調査レポートでは、次の傾向が強調されています。

2021年末までに、手首に装着するウェアラブル機器の大手10社のうち7社が、COVID-19やインフルエンザなどの感染症の潜在的な兆候を早期に検出できるアルゴリズムをリリースする予定だ。

2024 年までに、データの爆発的な増加により、医療機関の IT インフラストラクチャの 60% が、プロセスの自動化と意思決定を改善するために AI を使用するデータ プラットフォーム上に構築されるようになります。

医療従事者向けの没入型トレーニングを提供し、顧客エクスペリエンスを向上させるために、2025 年までにプロバイダーの 60% が AR/VR テクノロジーの概念実証から完全導入へと移行します。

2026 年までに、医療画像処理ワークフローの 65% で AI を使用して潜在的な疾患を検出し、臨床介入を誘導し、50% で遠隔放射線診断を使用して研究を共有し、放射線科医へのアクセスを改善することになります。

こうしたデータの多くは、クラウド内または病院のオンプレミス データ センター内の集中サーバーに保存されますが、医療 IT の専門家によると、データの大部分は、データが生成され消費される場所の近くで収集、処理、保存される必要があるとのことです。

専門家によると、大量のデータをクラウドに移行するコストの高さ、ネットワークの制限、遅延の問題などから、医療業界ではさらなる処理能力が必要だという。

「エッジコンピューティングがここ数年で非常に重要になった主な理由の1つは、クラウドサービスを使用する際に人々が遭遇する制限です」とマッカーシー氏は語った。 「大量のデータを生成し、それをリアルタイムで分析する必要がある場合は、エッジ コンピューティングを採用する必要があります。」

ペンシルベニア州ダンビルに本拠を置く医療システムプロバイダー、ガイジンガー社の最高技術責任者マイク・アンジェラコス氏は、同僚らが同社でコネクテッドヘルスケアやその他のデジタルイニシアチブを推進する中で、こうした問題を認識していると語った。

彼は、医療画像の中には1枚あたり3GBから6GBになるものもあり、臨床医は患者の画像を一度に複数枚確認することが多いと指摘した。

「そして、それらは非常に大きく、画面上で読み取られ、表示される方法のせいで、クラウドに移動させることはできない」と彼は言った。 「そのデータを集中サーバーに転送してアプリケーションで分析するのは、コストがかかりすぎるだけでなく、緊急時には時間がかかりすぎます。外傷の放射線画像をバックアップする場合、その余分な時間は患者にとって大きな違いになります。」

エッジコンピューティングはまだ初期段階だが、将来的には成長するだろう

IDC の 2021 年 6 月の Edge Spending Guide によると、医療提供者のエッジ コンピューティング (ハードウェア、ソフトウェア、サービス) への支出は 2025 年までに 103 億ドルに達し、今後 5 年間で年平均成長率 17% で増加する見込みです。

これは多額の金額のように思えるかもしれませんが、医療ITリーダーたちは、医療におけるエッジコンピューティングの導入はまだ初期段階にあると述べています。さらに、彼らは、今日の医療のエッジに存在するコンピューティング能力の多くがエンドポイントデバイスに組み込まれていることを指摘しています。

「患者の部屋に入ると、心臓モニターのようなエッジコンピューティングデバイスが4～5台稼働しているのがわかります」と、コロラド州に拠点を置く病院、診療所、医療提供者であるUCHealthのCIO、スティーブ・ヘス氏は語る。 「それらはすべて患者のデータを収集し、エンドポイントで視覚化しているため、医療機器と IT 機器の境界線が曖昧になっています。」

ヘルスケア IT の専門家は、エッジ コンピューティング テクノロジーへの投資が今後数年間で増加すると予想しています。この成長により、エッジ コンピューティングは医療の提供方法、場所、速度を変えるのに役立つだろうと考える人もいます。

アンジェラコス氏はパイロットプロジェクトを例に挙げています。ガイシンガーは、自動化と顔認識技術を活用したプラットフォームをテストしており、患者はスマートフォンで診療の予約をしたり、診察前に臨床スタッフからメッセージを受け取れるようになっている。

「この場合、患者のスマートフォンがエッジコンピューティングデバイスになります。患者の視点から見て体験を簡素化するだけでなく、運用の観点からも簡素化します」とアンジェラコス氏は述べ、このプラットフォームは登録プロセス中の物理的な接触を制限し（細菌の拡散を減らす）、紙の使用を減らす（資源を節約する）のに役立つと付け加えた。

ヘルスケアにおけるエッジコンピューティングのさらなる変革の機会を予測する人もいます。

ウェイン州立大学のコンピューターサイエンス教授であり、エッジコンピューティングとコネクテッドヘルスの専門家である Weisong Shi 氏は、緊急サービスの未来の例を挙げています。救急車内で働く医療従事者は写真を撮影することができ、その写真は車載医療機器からの患者の生体認証データと照合され、エッジコンピューティングデバイスによって分析されます。その結果は、医療スタッフが途中で治療を行う際の指針となり、救急治療室の臨床医に患者の到着に備えて最善の準備をするよう警告することができます。

シー氏は、現場でリアルタイムのデータ計算を実行するエッジデバイスにより、医療スタッフがその場で患者を評価し、効果的に治療できるようになり、不必要な通院を減らすのに役立つと述べた。

エッジ コンピューティングには、より効果的な仮想ケアや遠隔患者モニタリングを可能にする可能性があると指摘する研究者もいます。これが、このテクノロジーの変革力の証拠です。

ヘス氏は、他の多くの医療機関と同様に、UCHealthもコロナウイルスのパンデミック中にバーチャル診察の利用を拡大したと述べた。同時に、医療システムは患者を遠隔で監視する能力を拡大しました。ヘス氏は、両方の環境で患者により良いサービスを提供するために、患者が生成したデータを収集して分析し、患者と臨床医の両方に洞察を提供できる、エッジコンピューティングや人工知能などの他のテクノロジーを搭載したデジタルツールを導入することを構想していると述べた。

同氏はさらに、「将来、患者のケアを考える際には、患者の健康を維持することが重要になります。患者の通常の健康状態や、どこに問題があるのか​​を把握できれば、適切に介入することができます。そのすべてにエッジ コンピューティングが必要です。患者のデータが必要であり、そのデータはエッジのインテリジェンス レイヤーに取り込まれます」と述べました。

ヘス氏は、患者の携帯電話で実行されるか専用デバイスで実行されるかにかかわらず、エッジコンピューティングは、インターネット接続が遅い、あるいはまったくない農村地域でのデータ分析に特に重要であると述べた。

医療におけるエッジコンピューティングの拡張の障壁

CIO や医療 IT 研究者によると、医療分野でエッジ コンピューティングが広く採用されるまでには、まだ数年、おそらく 10 年以上かかるでしょう。オレンジ カウンティ チルドレンズ ヘルスのヘンダーソン氏は、「エッジ コンピューティングが広く使用されるには時期尚早です。実現には 10 年、2 年かかります...」と述べています。

専門家によると、エッジ コンピューティングの展開はさまざまな要因によって制御されているとのことです。まず、医療機関には他の投資の優先事項があることが多いです。 CIO によると、患者の治療とケアに直接影響を与える医療機器や診断機器に資金を提供する前例はよくあるそうです。

ヘンダーソン氏は、「新しい技術が主流になり、実際に受け入れられるようになるには、投資が伴うため、しばらく時間がかかります。医療が行う必要があるさまざまな投資を考えると、それらが適切な場所に行われていることを確認したいものです」と説明した。

たとえば、Shi 氏と同僚たちは、救急医療サービス (EMS) を接続するためのプロトタイプを開発しました。彼らはこれを STREMS (救急医療サービス (EMS) 向けスマートリアルタイム病院前通信システム) と名付けましたが、この提案はまだ資金提供されていません。

その一方で、多くの組織は、エッジ コンピューティング機能の必要性を促進する他のテクノロジー コンポーネントにまだ投資していません。患者のベッドサイドにある多くの医療機器は、組み込みコンピューティング機能を備えているため、すでに役割を果たしています。患者が生成したデータを分析するための AI ツールが登場していますが、まだ広く導入されていません。多くのエンドポイントやモノのインターネット (IoT) デバイスでも同様です。

実際、多くの医療機関は、長年にわたって導入してきたすべてのアプリケーションとシステムを完全に統合することにまだ苦労していると Shi 氏は指摘し、エッジで患者データを活用するには統合が不可欠だと述べました。

さらに、医療機関は、機密性の高い患者データを保護するだけでなく、各ユースケースに必要な適切なデータを特定するために、エッジ コンピューティングの使用計画に関する強力なデータ ポリシーと手順を策定する必要があります。そうしないと、過剰なデータが生成され、価値ではなくノイズが生成される可能性があります。

「課題はエコシステム全体を構築することであり、そのチェーンは非常に長い」とシー氏は語った。 「エッジコンピューティングは進歩しているかもしれないが、それだけでは全体が変わるわけではない。」

実際、ペンシルベニア州アレンタウンに本拠を置くリーハイバレー社の上級副社長兼CIOであるマイケル・マイナー氏は、エッジコンピューティングは重要な要件ではないと考えていると述べています。 「当社は、CTスキャナーやデジタル輸液ポンプなどの臨床機器に注力しています。これらは患者ケアの面で当社にとって非常に戦略的かつ重要なものです」と彼は語った。

さらに、ミニア氏は、所属機関のデータを処理するための IT 能力はすでに備えていると述べた。彼の医療システム内の臨床機器は、1 日あたり約 2,700 万のデータ ポイントを電子医療記録 (EHR) システムにアップロードします。ただし、これらのデバイスはローカル ネットワークやローカル サーバー上で実行できます。これを踏まえて、Minear 氏は、エッジ コンピューティングへの投資が必要となるようなクラウド コンピューティング関連の遅延問題には遭遇していないと述べています。

コネクテッドケアにおけるエッジコンピューティングの価値

ダンブラック氏は、オンプレミスで多くのシステムを実行している企業にとってエッジ コンピューティングはそれほど重要ではないと認めていますが、それでも現代のヘルスケアにとって価値ある変革的な要素であると考えています。

エッジコンピューティングはネットワークの遅延を減らすと彼女は述べた。ローカルで生成されたすべてのデータをクラウドまたはオンプレミスのデータセンターに転送する必要がなくなるため、必要な帯域幅が確保され、伝送コストと集中ストレージ コストが抑制されます。ローカル デバイスへのデータの移動を制限し、 1 つの場所に収集されるデータの範囲を制限することで、セキュリティ上の利点を提供できます。

ダンブラック氏によると、エッジ コンピューティングの最大の価値は、ネットワーク速度による遅延なしに患者の体の近くでデータを処理および分析できる点にあります。エッジ コンピューティングは、外部ネットワークがダウンした場合でも優れたパフォーマンスを提供できます。

これはコネクテッドヘルスとユビキタスヘルスケアを実現するために非常に重要だと彼女は述べた。