ヘルスケア向けクラウドコンピューティングの基本ガイド

ヘルスケア業界がクラウド コンピューティングを使用してデジタル変革を加速し、大量のデータを処理し、コンプライアンスの問題に対処する方法を学びます。

規制の厳しい業界の一員として、医療機関は慎重にクラウド コンピューティング分野に参入してきました。それでも、IDC は、医療機関が 2018 年から 2019 年にかけてクラウド コンピューティング テクノロジーに 136 億ドルを投資すると予測しており、これは前期と比べて大幅に増加しています。

医療業界では、医療記録に患者の名前、住所、社会保障番号、病歴が含まれるため、個人を特定できる情報 (PII) の保護について大きな懸念があります。この情報が悪用または誤用された場合、医療企業は民事訴訟、集団訴訟、規制上の罰則に直面する可能性があります。クラウド コンピューティング環境では、効率化のためにクラウド コンピューティングとクラウド ストレージが一緒に使用される傾向がありますが、データには機械学習やデータ分析が適用されます。

ビッグデータとヘルスケアが長年にわたってますます絡み合い、進化するにつれて、ヘルスケア業界ではデジタル変革が起こっています。この変革の一環として、紙の医療記録は電子医療記録 (EHR) に置き換えられつつあります (すでに大部分が置き換えられています)。これらの記録は、再入院につながる主な要因を特定するなどの研究目的で匿名化されることがあります。

多くの医療機関では、遺伝子配列、新薬の分子構造の研究、病気のパターンの判定など、研究を行うためにクラウド コンピューティングを使用しています。クラウド コンピューティングを使用すると、従来のコンピューティング リソースを使用する場合よりも短時間で低コストで、より多くの成果を達成できます。最近では、研究者はクラウド コンピューティング プロバイダーが提供する機械学習や人工知能の機能も活用しており、新たな発見につながっています。

例: 医療提供者がクラウドコンピューティングを利用する方法

医療機関はさまざまな方法でクラウド コンピューティングを使用しています。 AWS クラウド プラットフォームを使用しているお客様の一例を以下に示します。

1. 3M はクラウド コンピューティングを使用して、コンピューティング リソースをより迅速に提供し、ソフトウェアをより迅速に展開し、患者と集団の総コスト、品質、結果を分析します。
2. 世界的な製薬メーカーである Allergan は、AWS クラウド プラットフォーム上で 400 の製品 Web サイトとマーケティング アプリケーションを運営しています。
3. 医療用画像ソリューションプロバイダーの Arterys は、業界標準の 90 分と比べて 10 分で心臓の多次元モデルをレンダリングできます。
4. 製薬メーカーのブリストル・マイヤーズ スクイブは、臨床試験のシミュレーションを以前の環境よりも 98 パーセント高速に実行できるようになりました。
5. DC Health Benefits Exchange Authority は、ヘルスケア クライアントにサービスとしての登録ソリューション用のソフトウェアをすぐに提供できます。年間180万ドルの節約。
6. NexGen Healthcare は、ミッションクリティカルなアプリケーションをクラウドで実行しています。
7. 医療情報交換およびヘルスケア統合ソリューションのプロバイダーである Orion Health は、クラウド コンピューティングを使用してプラットフォームを拡張し、現在では数百万件の患者記録を処理できるようになりました。
8. バイオテクノロジー企業の Sequence Bio は、クラウド コンピューティングを使用して遺伝子データをプールし、病気や遺伝子集団のパターンを特定するのに役立ちます。
9. カリフォルニア大学サンタクルーズ校ゲノミクス研究所は、20,000 個のサンプルを数か月ではなく数日で処理し、数十万ドルを節約しました。
10. ガバナンス、リスク、コンプライアンス プラットフォームのプロバイダーである Verge Health は、医療保険の携行性と責任に関する法律 (HIPAA) に準拠した開発環境の導入にかかる時間を 3 週間から数分に短縮しました。

利点とメリット

• スケーラビリティ/柔軟性。クラウド コンピューティング リソースは、コンピューティングのニーズに合わせて必要に応じて動的に調整できます。医療およびヘルスケア IoT デバイスの台頭により、ヘルスケア企業が処理するデータの量が大幅に増加する可能性があります。データの量と種類が増えるにつれて、分析できる内容の複雑さと、考えられる相関関係の数も増えます。
• 容量。クラウド コンピューティングの機能は、コストは低いものの、スーパーコンピュータに匹敵します。
• 協力。製薬メーカー、大学、その他の研究者は、クラウド コンピューティングを使用して、より効率的でタイムリーなコラボレーションを促進します。
• 人工知能と機械学習。大手クラウド コンピューティング プロバイダーは、ヘルスケア企業が患者や人口についてより深く理解できるようにする人工知能と機械学習の機能を提供しています。特定の種類の機械学習、特に教師なし学習とディープラーニングは、人間がこれまで認識できなかったパターンを認識することができます。
• セキュリティとコンプライアンス。 Amazon AWS や Microsoft Azure などのクラウド コンピューティング プロバイダーは、どの企業よりもセキュリティに多額の投資を行っています。基本的なサービスではある程度のセキュリティが提供されますが、医療業界の組織では、大手クラウド コンピューティング プロバイダーが提供するニーズを満たすために、追加のセキュリティと HIPAA コンプライアンスが必要になることがよくあります。
• 信頼性。クラウド コンピューティング環境は冗長化されているため、1 つの場所で障害が発生した場合でも、別の場所で処理を引き継ぐことができます。これにより、データの損失と計算の中断が軽減されます (これは、非常に困難なデータ集約型の問題を解決するときに、時間とコストの大きな要因となる可能性があります)。
• リアルタイムデータ。ヘルスケア業界のデジタル化が進むにつれて、情報処理能力も向上しています。組織では、患者データをバッチ形式で追跡するのではなく、患者をリアルタイムで監視して、患者の健康状態を改善し、患者の医療費全体を削減する介入をより迅速に行うようになっています。
• 料金。クラウド コンピューティングのコストはスーパーコンピューターよりもはるかに低くなります。
• テクノロジー。クラウド コンピューティング プロバイダーは、競争力を維持するためにテクノロジーに投資します。自社のリソースに依存している企業は、既存のリソースのコストを償却し、戦略的かつ財務的に賢明な場合にのみ、自社で使用するための新しいテクノロジーに投資する必要があります。
• より高速でコスト効率の高い調査。クラウド コンピューティング環境では、超並列コンピューティング リソースを使用して大量のデータを分析できます。その結果、より低コストでより早く研究結果が得られます。
• アーキテクチャの柔軟性。医療機関はクラウド コンピューティング リソースを追加して、アーキテクチャ全体のワークロードの ROI を向上させることができます。

課題と問題点

• HIPAA 準拠。大手クラウド コンピューティング プロバイダーは、HIPAA 準拠を含むヘルスケア クラウド ソリューションを提供しています。小規模なクラウドプロバイダーはそうしないかもしれません。
• GDPR 準拠。多くのクラウド コンピューティング プロバイダーは、欧州連合の一般データ保護規則 (GDPR) に準拠しています。たとえば、Microsoft は Azure 向けの GDPR コンプライアンス ツールを提供しています。
• 成し遂げる。コンピューティング ワークロードをクラウドに移行するには、オンプレミスのデータ センターとクラウド コンピューティング環境の違いと、それが企業のコストとリスク プロファイルにどのような変化をもたらすかを理解する必要があります。
• 安全。大手クラウド コンピューティング プロバイダーは強力なセキュリティ サービスを提供していますが、クラウドベースのリソースを誤って構成して機密データを公開してしまう可能性もあります。さらに、ハッカーは常に革新を続けていることから、クラウド コンピューティングも他の方法も完全に安全というわけではありません。
• 割り込み。クラウド コンピューティング環境には本来の冗長性が備わっていますが、それでも停止が発生する可能性があります。クラウド コンピューティングと他のオプションの総コストを計算するときは、この点を考慮する必要があります。これを実現するには、ヘルスケア企業はクラウド コンピューティングのオプションの詳細を理解する必要があります。
• データの所有権と処理。データをクラウドに保存するのは簡単ですが、それを実装するのは必ずしも簡単ではありません。さらに、HIPAA は患者に、自分のデータを誰が処理しているかを知る権利を与えています。これらのリスクを考慮し、クラウド サービス プロバイダーの契約を詳細に検討して、医療機関がこれらのリスクにさらされないようにする必要があります。

ヘルスケアとクラウドコンピューティングの未来

クラウド コンピューティングのイノベーションが加速し続けるにつれて、医療の実践と IT も変化しています。ここでは、いくつかの新たなシナリオと、それが医療 IT に及ぼす可能性のある影響について説明します。

機械学習

大手クラウド コンピューティング プロバイダーは、顧客の機能を迅速に強化できる機械学習機能を提供しています。企業は現在、データの品質と有用な分析の関係を理解し​​ていますが、データと機械学習については必ずしも同じことが当てはまるとは限りません。品質の悪いデータは品質の悪い機械学習トレーニング データにつながり、品質の悪いトレーニング データは品質の悪い機械学習につながります。また、意図しない偏見が入り込む可能性に対しても、より敏感にならなければなりません。偏見は個人の権利に個人的な形で影響を及ぼす可能性があるからです。

ロボット

ロボットは病院や高齢者介護施設に導入され始めています。クラウド コンピューティング プロバイダーによってロボットの設計と構築が容易になり、IT 部門で働く開発者の多くが、これまで知識を必要としなかったロボットを構築できるようになります。ロボットはクラウドコンピューティングを使用して情報を処理する IoT デバイスであるため、セキュリティとプライバシーを考慮する必要があります。デジタル ツイン (物理資産のデジタル レプリカ) を使用すると、IoT やその他のデバイスの理想的な状態と現在の状態を比較して、それらの信頼性を向上させることができます。

変化

人工知能システムは、ソフトウェアであるか組み込み型（ロボットなど）であるかにかかわらず、マーケティング担当者やその他の関係者によって人々の行動を変えるために使用されます。医療現場において最も明らかな用途は、患者がより健康的なライフスタイルを選択できるように支援することです。ただし、同じテクニックを使用して、逆の状況に影響を与えることもできます。これは、AI やロボットが不健康なライフスタイルの選択を促すようにプログラムまたは再プログラムされる可能性があることを意味します。同様に、不適切に使用すると、精神衛生上の問題を悪化させる可能性があります。リスクを理解する必要があります。

安全

ヘルスケア関連の IoT デバイスやウェアラブルデバイスが、現代のヘルスケア IT 構造の一部になりつつあります。したがって、CISO は脆弱性を特定し、脅威の状況を評価し、クラウド内の脆弱性を含め、最も悪用される可能性の高い脆弱性を優先順位付けできる必要があります。デバイス、ソフトウェア、ハードウェアの増加に伴ってこのタスクは複雑化しており、IT チームとセキュリティ チームにはセキュリティ リスクを管理するための適切なツールが必要です。

データ拡張

医療機関は、他の組織と同様に、より高度な分析を実行するために、既存のデータをサードパーティのデータで補完することを検討しています。追加データは、病気の発生につながる気象パターンや、病気の発生がより起こりやすい場所など、追加のコンテキストを提供します。 HIPAA、GDPR、その他の規制を考慮すると、データ関連のイノベーションによって医療機関が不必要なリスクにさらされないようにすることが重要です。

音声インターフェース

より多くの種類のデバイスや医療機器が音声制御できるようになり、バックエンド処理にクラウド コンピューティングが使用されるようになります。しかし、音声テクノロジーはまだ進歩しており、まだ十分ではありません。トラブルシューティングを行い、解決策を提供するには、音声インターフェースのパフォーマンスとその制限を理解する必要があります。場合によっては、多言語のユーザーの必要に応じて、特定の言語をデフォルトに設定する必要があることもあります。

遠隔医療

医療機関は、発展途上国の遠隔地の患者にクラウドベースの遠隔医療を提供できるため、それらのコミュニティは何らかの医療サービスを利用できるようになります。たとえば、コミュニティの代表者が携帯電話を使用して写真を撮影し、AI インスタンスまたは医療提供者がその写真を分析して診断することができます。先進国では、遠隔医療によって、動けない患者に精神科医療などのサービスを提供することができます。遠隔医療プラットフォームとアプリケーションの設計方法に関係なく、そのバックエンドでは、情報を処理するために広範なクラウド コンピューティング リソースを使用する傾向があります。ビデオ会議などの遠隔医療は、ネットワーク ノイズや帯域幅の問題によって中断される可能性があります。停止は技術関連であったため、トラブルシューティングと解決の主な担当は IT 部門でした。