Harry Loboa: «Dado el crecimiento exponencial de los datos en el sector salud, más aseguradores y prestadores dependerán de la nube».

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AWS permite a las organizaciones de salud mejorar los resultados y acelerar la digitalización y la utilización de sus datos con la plataforma más amplia y profunda de servicios en la nube, ofreciendo soluciones diseñadas específicamente y con una extensa red de socios en el sector.

La pandemia COVID-19 ha acelerado drásticamente la forma en que las organizaciones de salud adoptan nuevas tecnologías y la computación en la nube para obtener información precisa y confiable que les permita tomar mejores decisiones para sus pacientes y proporcionarle los recursos y la atención adecuada a escala.

Desde chatbots y monitoreo remoto de pacientes hasta telemedicina, las organizaciones han trabajado rápidamente para adaptarse y encontrar nuevas formas de cuidar a los pacientes. «Para brindar servicios que esperan los pacientes en esta nueva realidad, todos los actores del ecosistema, desde prestadores de atención médica, aseguradores, hasta proveedores de soluciones de tecnología para salud, han encontrado en la nube el facilitador para aumentar el ritmo de innovación y desbloquear el potencial de los datos, al tiempo que mantienen la información segura y privada.

La computación en la nube para salud no es algo nuevo. De hecho, ya ha sido adoptada en todo el mundo por diversas organizaciones públicas, privadas, ONGs y agencias de gobierno como el Centro para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos donde se puso en marcha “BioSense”, la primera aplicación de salud nacional totalmente basada en la nube de AWS en 2009 para la gestión de salud poblacional. Así mismo, existen países que tienen políticas de ‘nube primero’, como las del Reino Unido y Colombia. En lugar de comprar y mantener centros de datos y servidores en un entorno local, las organizaciones de salud pueden adquirir tecnología, como bases de datos, almacenamiento, poder de cómputo y otros cientos de servicios, y consumirlos a la medida de sus necesidades.

Harry Loboa, Lider de la Vertical de Salud para LATAM en Amazon web Services (AWS), explica que ya existen muchas iniciativas del sector salud en todo el mundo y en LATAM que dependen de la nube. Según explica el experto, “hay varios atributos que la nube ofrece a las organizaciones de Salud y son algunas de las razones para su adopción:

. Agilidad: Lo que antes les podía tomar meses en implementar con infraestructura de TI local, en la nube se puede hacer en pocos días. De hecho, se pueden aprovisionar cientos o incluso miles de servidores en minutos. Un ejemplo es el gobierno de la india, quienes pudieron implementar el año pasado una solución de telemedicina basada en la nube de AWS, en tan solo 19 días. Primero se desplego en 4 estados y ahora está en vivo en 23 estados, dando acceso a servicios de salud virtuales a más de mil millones de personas, manejando más de 6,000 consultas al día, los 7 días de la semana. Prácticamente solo la nube puede habilitar una escala de demanda como esa.

. Ahorro de costos: la nube ofrece mucha flexibilidad y los directores de tecnología no tienen que adivinar la capacidad y el capital necesario para operarla. Un ejemplo es el Instituto Canadiense de Información en salud, ellos trasladaron su infraestructura física a la nube y consiguieron ahorro de costos de más del 10% con solo ‘levantar y mover’ a la nube, aprovechando la escala que esto trae, incluso antes de que hubieran modernizado sus aplicaciones.

. Elasticidad: La capacidad de aumentar o reducir la escala según sea necesario. Por ejemplo, Lifebit construyó una plataforma de procesamiento de genoma en la nube para Genomics England, la ventaja es que pueden disponer de capacidad de computo masiva en el momento en que se necesita, pero luego se pueden “apagar” los servicios cuando no se utilizan activamente.

Innovación más rápida: permite a las organizaciones centrarse en su misión y no en la infraestructura, para ofrecer soluciones que mejoren la experiencia de los pacientes. Por ejemplo, el Hospital Italiano de Buenos Aires en la Argentina, puso en marcha su programa de Inteligencia en Salud (pIASHIBA) para investigar las posibles aplicaciones de la inteligencia artificial y desarrollar e integrar estas herramientas en los procesos de atención médica. El desafío para ellos era que su infraestructura local se quedaba corta para suplir la alta demanda de recursos de TI de este tipo de aplicaciones. Entonces trabajaron con un partner nuestro en una solución en la nube que fuera escalable y que les permitiera procesar más de 320TB de datos e imágenes que tenían, ahora pueden tener un entorno de entrenamiento para redes neuronales, ahorrar más del 70% en tiempos de desarrollo y beneficiarse de un programa de créditos para investigación que ofrecemos.

Tambien en Mexico, una red de hospitales privados, quería auditar sus protocolos de lavado de manos para mejorar el control de infecciones nosocomiales y por ende la seguridad del paciente. Para ellos diseñamos en apenas un par de dias la prueba de concepto de una solución que utiliza un servicio de Aprendizaje Automatico (ML) con modelos pre-entrenados que facilita el reconocimiento de objetos o personas a través de imágenes o videos. En este caso la solución hace el reconocimiento del proceso de lavado de manos alineado al protocolo clínico.

. Despliegue global en minutos: Nuestro partner GE Healthcare desarrollo una solución nativa en nube de imágenes diagnosticas llamada “TruePACS”, que no utiliza servidores locales y mantiene la última versión de software siempre disponible, donde la implementación remota es posible”.

La nube como facilitador para mejorar la seguridad y privacidad de los datos en salud.

La seguridad y la privacidad son una prioridad para las organizaciones de salud. Actualmente, los servicios en la nube de AWS brindan una serie de capacidades para respaldar la privacidad y seguridad, siendo las organizaciones de salud los únicos dueños de sus datos, siempre mantienen el control de los mismos, deciden donde quieren ponerlos y son los únicos que pueden moverlos. Además, tienen formas de cifrar los datos en tránsito y en reposo.

“AWS cuenta con más de 200 servicios y funcionalidades para que con la ayuda de nuestros equipos y partners puedan construir un entorno de seguridad más robusto que la infraestructura local actual. También ofrece una Arquitectura de referencia para la ley federal HIPAA que puede ayudar a las organizaciones con cargas de trabajo de ML que se encuentran dentro del alcance de HIPAA. En países donde aplica, AWS respalda el cumplimiento por parte de las organizaciones al Reglamento General de Protección de Datos (GDPR)”, explica Loboa.

Datos, analítica avanzada y aprendizaje automático para mejorar la toma de decisiones

La cantidad de datos de salud generados a nivel mundial está aumentando exponencialmente. Hoy se crean más datos en una hora que en todo un año hace 20 años según una Encuesta de datos de “IDC Seagate Rethink” del año pasado. “En particular, estamos viendo un aumento en las cargas de trabajo que mueven muchos datos, como la telemedicina, las imágenes diagnosticas, la genómica y las historias clínicas electrónicas. Esto solo aumentará aún más a medida que los dispositivos de monitoreo remoto y los dispositivos portátiles se vuelvan aún más comunes y comiencen a agregar más información en las historias de los pacientes”, afirma el ejecutivo y agrega que por esto,  las organizaciones de salud que administran sus propios centros de datos se enfrentan a la tarea de adivinar cuánto almacenamiento requerirán en el futuro y cuánta capacidad de procesamiento se requerirá para ejecutar análisis de los datos con el fin de extraer información significativa. “Entonces, vemos que muchos proveedores se mueven a la nube pública de AWS para no tener que lidiar con estas preocupaciones”.

“Cuando hablamos de mover datos a la nube, creemos que el mejor uso está en poder aplicar el ML y crear modelos predictivos que les permitan hacer predicciones sobre un resultado clínico u operativo”, dice Loboa y destaca que, además de poder  almacenar datos, ahorrar costos y ser más ágiles, el mayor valor de mover los datos a la nube en salud es poder convertir estos datos en conocimiento, para que los médicos puedan tomar decisiones según la evidencia clínica y la evidencia del mundo real. “De esta forma se abren las puertas para una seria de análisis predictivos como predecir un ataque de asma, las readmisiones, las glosas e incluso la adherencia a los medicamentos”.

Un ejemplo de esto es el BioBank del Reino Unido, la base de datos biomédica más grande y completa del mundo, que incluye los genomas de 500.000 pacientes y sus datos clínicos asociados, que decidió moverse a la nube de AWS para escalar y democratizar el acceso que tienen los investigadores tanto a los datos como a los análisis. Ellos pueden acceder de forma segura a estos datos y a las herramientas de aprendizaje automático más actualizadas en la plataforma de análisis de investigación creada por nuestro partner DNAnexus. Actualmente hay 11 petabytes de datos en la plataforma, y se espera que aumente a 40 petabytes para 2025.

Otro ejemplo es en Brasil, donde para ayudar a los hospitales que carecen de radiólogos de tórax y ayudar a proporcionar diagnósticos más rápidos durante la pandemia, el Centro de Innovación del Hospital das Clínicas, en asociación con AWS, el sector privado y el gobierno federal, creó el proyecto RadVid-19.

Con esta plataforma de Inteligencia Artificial, cualquier hospital de Brasil puede enviar sus placas de tórax a la plataforma, donde dos algoritmos las leen y devuelven un informe con un análisis de probabilidad COVID-19 y la identificación del tejido pulmonar afectado. La plataforma funciona las 24 horas del día, sin cargo para los hospitales que utilizan el servicio, y los informes se entregan en 10 minutos.

Un gran beneficio de la computación en la nube es que las herramientas de aprendizaje automático están fácilmente disponibles y pueden ser aprovechadas por usuarios con una variedad de conocimientos diferentes desde profesionales expertos en ciencia de datos que se sienten cómodos construyendo y administrando modelos por sí mismos o los desarrolladores y científicos que quieren usar los servicios administrados que se pueden incorporar directamente a las soluciones, sin necesidad de que el usuario los construya ni los entrene.

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