デジタルヘルスケアインフラストラクチャがクラウドエッジアーキテクチャから得られるメリット

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今日、ますます多くの医療提供者がクラウドツーエッジアーキテクチャを活用して、患者に利益をもたらすさまざまな新機能を実現しています。

COVID-19 の流行により、物理的な距離を保つことが必須となったため、デジタル ヘルスが急速に普及しました。

一部の医療機関では仮想診療が増加しており、遠隔患者モニタリングやウェアラブル技術などの他の分野も一般的になりつつあります。

パンデミック以前には、医療提供者の88%が、血糖値モニターや酸素濃度計を含む遠隔患者モニタリング（RPM）システムに投資していました。たとえば、2022 年までに、米国のウェアラブル デバイスの数は 6,700 万を超えると予想されています。

しかし、デジタルヘルスを患者が利用でき、医療提供者にとって有用なものにするためには、適切なインフラストラクチャと電子健康記録 (EHR) との統合が必要です。

現在、デジタル格差は縮小しつつあります。現在、アメリカの農村部の住民の 83% がブロードバンド サービスにアクセスできます。人口の 10% 未満がモバイル ブロードバンドにアクセスできません。エッジ コンピューティングは、特定の目的や特定の対象者に対応する小規模なデータ センターにデータを分散させることで、患者にデジタル ヘルスケア サービスをさらに提供できるようになります。

デジタルヘルス インフラストラクチャはクラウド内かエッジ内か?

クラウド インフラストラクチャは、アプリケーションの開発や患者デバイスを EHR に接続するために不可欠です。 「病院にとって伝統的な真実の情報源は医療記録ですが、それは RPM アプリやデバイスによって収集されるデータのほんの一部にすぎません」と、Xealth の CEO である Mike McSherry 氏は述べています。

しかし、ウェアラブルやセンサー自体に関しては、エッジ コンピューティングによって、糖尿病患者が使用する接続された血糖値測定器、酸素濃度計、体重計、血圧計、その他のモニターなどのウェアラブルやセンサーからのデータ送信が容易になります。

雑誌「Diabetes Science & Technology」によれば、これらのデバイスはエッジコンピューティングセンターとして機能するスマートフォンやタブレットにデータをアップロードできるという。データはこれらのモバイル デバイスの 1 つで処理され、分析のためにエッジ データ センターまたは中央クラウド リポジトリにアップロードされます。欠点は、患者のスマートフォンやタブレットがオフラインの場合、データをリアルタイムでアップロードできないことです。

技術的な知識の障壁により、リアルタイムのデータ同期が妨げられる可能性もあります。 「患者にスマートフォンをBluetoothでデバイスと同期させたい場合、誰もがそれほど技術に精通しているわけではない」とマクシェリー氏は指摘し、データ接続と認証を処理するためにセルラーチップを搭載したデバイスが増えていると付け加えた。これらは、データがリアルタイムでアップロードされ、患者の行動が容易になることを保証します。

ここでエッジ コンピューティングが役立ちます。 5G を活用したエッジ コンピューティングのアプリケーションには、ペースメーカー、除細動器、さらには人工呼吸器との通信も含まれます。

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EHRとの統合は課題となる可能性がある

Rimidi の CEO である Josh Claman 氏は、EH との統合に関する課題のほとんどは、FHIR アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を通じて克服できると述べています。 FHIR API は、データの相互運用性を可能にする政府義務付けの API であり、メディケア・メディケイドサービスセンターおよび国家医療情報技術調整官室の最終法案規則の一部です。

しかし、相互運用性と統合に関しては商業的および実用的な問題が残っています。 EHR企業は「データを自社のデータとして扱う」とクラマン氏は言う。 「彼らは自分たちの行動の周りに防御の堀を作ろうとしているのです。」

クラマン氏は、政府の規制により同様の摩擦点はなくなり、このようなパートナーシップはRPMやデジタルヘルスインフラ技術のサードパーティ開発者やEHRベンダーにとって有益であるという認識が広まっていると付け加えた。

臨床ワークフローにおけるアクティブモニタリング

重要なのは、患者全員に当てはまる万能の解決策は存在しないため、Xealth の McSherry 氏は、指標が間違った方向に向かっている場合は医師や看護師に警告する必要があると考えていることです。ワークフローを EHR に組み込む必要があり、患者はデータを迅速にアップロードできるようにさまざまなツールやサービスにサインアップする方法を知っておく必要があります。物流会社に患者に追加の医薬品や機器を届けるよう通知する場合でも、患者の治療計画の遵守状況を追跡する場合でも、ワークフローはアラート後も継続する必要があります。

もう 1 つの側面は、日常的な処置の前後など、患者のケアに関連するワークフローです。たとえば、大腸内視鏡検査の前に、ほとんどの患者は指示書のプリントアウトを受け取ります。 McSherry 氏は、ワークフローによって、特定の時間に飲食をやめるようにというリマインダーや、用意した飲み物を飲むようにというリマインダーなどの SMS リマインダーを患者に送信できると指摘しました。 「私たちがやろうとしているのは、ループを閉じて、デジタルタッチポイントとエンゲージメントをさらに自動化することです」と彼は語った。

AIはまだ初期段階

McSherry 氏は、デジタル ヘルスにおける AI と機械学習に関しては、個別のサービス レベルでそれがより顕著になると考えています。例えば、行動の健康を監視するアプリケーションには、患者の反応や併存疾患に基づいた予測モデルが備わっているだろうと彼は述べた。

マクシェリー氏は、多くの場合、AIは合併症を発症する可能性のある外来患者に予防診断を提供するなど、間接的な患者ケアにおいてより大きな役割を果たしていると述べた。 「この分野では医薬品研究やその他の医薬品や医療機器の開発も行われています」と彼は指摘した。