In che modo l'edge computing sta promuovendo l'innovazione nell'analisi sanitaria

Scoprite come l'intelligenza ovunque sta fornendo gli strumenti per aiutare l'IT sanitario a fare progressi.

Vantaggi dell'edge computing per l'assistenza sanitaria:

  • Potenziati dall'IA nell'edge, aiutate a migliorare drasticamente il triage e il supporto clinico con immagini e analisi in tempo reale.

  • Ottemperate ai requisiti di località dei dati e privacy utilizzando server edge che consentono di archiviare ed elaborare i dati in sede.

  • Portate l'analisi dei dati e l'intelligenza più vicino alla fonte (pazienti, fornitori e apparecchiature diagnostiche) utilizzando dispositivi edge intelligenti.

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Con l'aiuto delle tecnologie Intel®, gli operatori sanitari possono utilizzare l'edge computing e l'analisi per convertire i dati in nuove informazioni per contribuire a migliorare i risultati dei pazienti, ottenendo al contempo valore finanziario e operativo.

L'edge computing guida i progressi nell'assistenza sanitaria

I sistemi sanitari moderni, gli ospedali e i fornitori stanno implementando nuovi strumenti e costruendo nuovi modelli di assistenza per servire meglio i pazienti. Queste strategie si concentrano sul supporto delle decisioni cliniche (CDS), contribuendo a fornire ai medici informazioni tempestive, filtrate e specifiche del paziente che possono utilizzare per migliorare l'assistenza.

Negli ultimi anni, questa ricerca ha osservato l'introduzione di un numero crescente di dispositivi medici negli ambienti sanitari. Si va dai tablet e oggetti indossabili ai monitor medicali e ai sistemi di imaging basati sull'intelligenza artificiale (IA).

I dispositivi indossabili possono dare ai medici un quadro tempestivo dei segni vitali principali dei pazienti, come la frequenza cardiaca e la pressione sanguigna, allertando il personale medico di anomalie prima che diventino problemi. I monitor medicali possono aiutare a prestare assistenza da remoto raccogliendo i dati dei pazienti e attivando azioni basate sui risultati: ad esempio, monitorando i livelli di glucosio nel sangue e inviando tali informazioni a un dispositivo di accompagnamento, come ad esempio una pompa di insulina per erogare l'insulina. I modelli di imaging basati su IA possono rilevare potenziali problematiche nelle radiografie, dando priorità a queste immagini per la revisione del radiologo o del medico.

Il potenziale di queste innovazioni emergenti è profondo, portando a migliori flussi di lavoro medici, costi ridotti e assistenza migliore dei pazienti. Tuttavia, questi dispositivi edge hanno qualcos'altro in comune: generano tutti dei dati.

Di conseguenza, i sistemi e i fornitori sanitari devono decidere come gestire e sfruttare al meglio questi volumi di dati senza precedenti. Tenendo conto delle spese della larghezza di banda, dell'accesso e della privacy, quali dati dovrebbero essere inviati al cloud e quali dati vengono gestiti meglio localmente?

L'edge computing porta l'elaborazione dei dati, l'analisi e lo storage più vicino alla fonte di generazione dei dati: ad esempio, un server locale di un ospedale o un dispositivo mobile in casa di un paziente. L'edge computing funziona come complemento al cloud, consentendo ai decision maker IT di scegliere dove posizionare meglio i carichi di lavoro lungo lo spettro di elaborazione. Questa strategia può aiutare i sistemi sanitari a ottimizzare la raccolta, la conservazione e l'analisi dei dati che, per l'ospedale medio, ha raggiunto 50 petabyte ogni anno.1

Combinare il cloud e l'edge computing

Negli ultimi anni, i sistemi sanitari e i provider si sono affidati ampiamente al cloud per l'archiviazione, l'analisi e l'elaborazione dei dati. Con l'aiuto di Intel, il settore sanitario e delle scienze biologiche sta elaborando attualmente una nuova strategia di gestione dei dati che impiega strategicamente il cloud o l'edge computing in base alle esigenze, ai costi e ai vantaggi. Ad esempio, potrebbe avere senso limitare la trasmissione al cloud delle letture dai dispositivi indossabili dei pazienti, inviando solo i totali riportati a un intervallo prescritto.

Al contrario, per i sistemi che acquisiscono maggiori quantità di dati operativi o finanziari, il cloud rimarrà probabilmente il percorso preferito come mezzo per prevedere i costi dell'intera organizzazione, per la programmazione degli acquisti e delle fatturazioni e per le esigenze di filiera.

Inoltre, il mantenimento dei dati personali o sensibili in sede consente ai sistemi e ai fornitori sanitari di ottemperare ai requisiti rigorosi di gestione dei dati e della privacy. Ciò include quelli descritti nell'Health Insurance Portability and Accountability Act del 1996 (HIPAA). L'HIPAA include ora anche le protezioni della privacy federali per le informazioni sulla salute identificabili individualmente come ordinato dal Congresso in risposta alla proliferazione della tecnologia digitale.

Tecnologie Intel® per l'edge computing

Con una suite completa di prodotti e tecnologie, Intel potenzia l'edge computing, l'IA edge e la connettività dall'edge al cloud per acquisire, analizzare e sintetizzare meglio i dati sanitari. Attraverso un ampio portafoglio di blocchi e strumenti di costruzione hardware e software, Intel contribuisce a semplificare il processo di ottenimento dell'intelligenza giusta dove è più necessario.

La tecnologia Intel® QuickAssist (Intel® QAT) è una tecnologia che aumenta le prestazioni sui server edge o cloud. Sviluppata per accelerare le operazioni a elaborazione intensiva, Intel QAT2 consente la compressione e la decompressione delle immagini mediche, incluse le risonanze magnetiche e le TAC, nonché i video, come i filmati provenienti da un intervento chirurgico.

La tecnologia Intel® Virtualization (Intel® VT) costituisce un portafoglio di tecnologie che rendono fattibile la virtualizzazione eliminando i sovraccarichi di prestazioni e migliorando la sicurezza. Con la tecnologia Intel® Virtualization (Intel® VT), possono essere eseguite su un solo server molteplici applicazioni. Di conseguenza, i sistemi e i fornitori sanitari possono dare priorità più efficacemente al traffico critico, ridurre gli oneri per l'IT e contribuire a diminuire i costi.

Consentendo l'analisi e l'IA dall'edge al cloud, Intel promuove il perseguimento da parte del settore sanitario di CDS superiori, diagnosi più rapide e monitoraggio e recupero migliorati dei pazienti.

Applicazioni cliniche di edge computing

Intel porta un ampio ecosistema di partner e collaboratori del settore al perseguimento di soluzioni di edge computing nell'assistenza sanitaria. Intel sta collaborando con i partner su soluzioni che supportano dispositivi edge multipli, applicazioni e servizi su un'unica piattaforma comune che lavora con le risorse esistenti di cloud e data center.

In due esempi recenti, Intel ha collaborato con i partner per utilizzare l'edge computing e l'Edge Analytics per portare nuovo valore clinico ai fornitori.

L'utilizzo della distribuzione Intel® di OpenVINO™ toolkit ha portato a prestazioni degli algoritmi migliorate, aiutando GE Healthcare ad accelerare il rilevamento del pneumotorace sul sistema di radiografia Optima XR240amx di oltre 3 volte.2

Imaging attivato dall'IA

GE Healthcare si è rivolta a Intel per supporto nello sviluppo della sua Critical Care Suite, una serie di algoritmi di IA costruiti per rilevare i risultati critici su un radiografia toracica, tra cui una patologia polmonare pericolosa chiamata pneumotorace. Intel ha contribuito a ottimizzare gli algoritmi di Critical Care Suite utilizzando la distribuzione Intel® di OpenVINO™ toolkit.

Il toolkit fornisce strumenti di visione artificiale e di inferenza dell'apprendimento profondo, inclusi modelli di classificazione convoluzionali basati su immagini ottimizzati per i processori Intel® utilizzati nei sistemi di imaging di GE Healthcare. L'utilizzo del toolkit e dell'IA hanno aiutato il personale medico a identificare e classificare le immagini che mostrano una probabilità di pneumotorace, permettendo ai radiologi di dare una maggiore priorità alla visione delle radiografie.

Migliorando le prestazioni degli algoritmi, Intel ha aiutato GE Healthcare ad accelerare il rilevamento del pneumotorace del sistema di radiografia Optima XR240amx di oltre 3 volte:3

Assistenza remota

Intel ha collaborato con HARMAN per promuovere un'altra area promettente nell'assistenza sanitaria: l'assistenza remota affidabile. Le aziende hanno sviluppato una soluzione di monitoraggio dei pazienti da remoto che consente di accedere ai dati sanitari collegando una vasta gamma di dispositivi medici e non medicali.

La piattaforma HARMAN Remote Care (RCP), che utilizza un gateway con l'architettura Intel®, si basa sulla piattaforma all'avanguardia di Intel per il monitoraggio dei pazienti da remoto. Le applicazioni includono i servizi di assistenza dei pazienti, la gestione delle malattie croniche e i programmi sanitari per i pazienti. La piattaforma è progettata anche per consentire l'assistenza continua per i pazienti e gli anziani a casa contribuendo a ridurre al minimo i costi.

I vantaggi derivanti dalla cura remota basata sull'edge computing potrebbero essere significativi. Uno studio del 2015 ha rilevato una riduzione del 50% delle riammissioni entro i 30 giorni e una riduzione fino al 19% nelle riammissioni entro i 180 giorni tra i pazienti che hanno ricevuto assistenza remota.4. Anche i profitti ne traggono vantaggio, con stime che suggeriscono che la telemedicina da sola potrebbe contribuire a ridurre i costi sanitari dei datori di lavoro negli Stati Uniti di oltre 6 miliardi di dollari l'anno.5

L'Edge Analytics nell'assistenza sanitaria ha migliorato i risultati dei pazienti

È un nuovo mondo per i sistemi e i fornitori sanitari, guidato e abilitato da una proliferazione di nuovi ed entusiasmanti dispositivi portatili e dei centri sanitari. Intel è nella posizione ideale per aiutarli a sfruttare la potenza di questi dispositivi edge, nonché la strategia cloud esistente del fornitore, per migliorare i CDS e le cure.

Attraverso la conoscenza del settore, la tecnologia e un vasto ecosistema, Intel permette ai fornitori di estrarre valore azionabile dai loro dati. Secondo le stime di McKinsey i dati sanitari attuali potrebbero contribuire a portare oltre 300 miliardi di dollari l'anno solo per la riduzione dei costi.6 L'edge computing e l'Edge Analytics cresceranno nel loro impatto solo portando nuove opportunità per incrementare il valore operativo, clinico e finanziario in tutta la catena sanitaria.

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Avvisi e limitazioni alla responsabilità

Il software e i carichi di lavoro utilizzati nei test delle prestazioni possono essere stati ottimizzati per le prestazioni solo su microprocessori Intel®.

I test delle prestazioni, come SYSmark* e MobileMark*, sono calcolati utilizzando specifici sistemi computer, componenti, software, operazioni e funzioni. Qualsiasi modifica a uno di questi fattori può determinare risultati diversi. Gli acquirenti sono tenuti a consultare altre fonti di informazioni e test prestazionali per valutare appieno i prodotti che intendono acquistare, nonché le prestazioni di tali prodotti se abbinati ad altri prodotti. Per informazioni più complete, vai all'indirizzo www.intel.com/benchmarks.

I risultati delle prestazioni si basano sui test svolti ad oggi sulle configurazioni e potrebbero non tener conto di tutti gli aggiornamenti di sicurezza pubblicamente disponibili. Per i dettagli, consultare le informazioni sulla configurazione. Nessun prodotto o componente è totalmente sicuro.

Informazioni su prodotti e prestazioni

1Bresnick, Jennifer. "Desire for Predictive Analytics Outpaces Hospital Investment", Health IT Analytics, 8 settembre 2016: healthitanalytics.com/news/desire-for-predictive-analytics-outpaces-hospital-investment.
2

Le caratteristiche e i vantaggi delle tecnologie Intel® dipendono dalla configurazione di sistema e potrebbero richiedere hardware e software abilitati o l'attivazione di servizi. Le prestazioni variano in base alla configurazione di sistema. Nessun prodotto o componente è totalmente sicuro. Rivolgersi al produttore o al rivenditore del proprio sistema oppure consultare il sito Web https://www.intel.it.

3Divulgazione della configurazione dei test di sistema: CPU Intel® Core™ i5-4590S @ 3,00 GHZ, x86_64, VT-x abilitato, 16 GB di memoria, sistema operativo: Linux magic x86_64 GNU/Linux, contenitore docker di servizio di inferenza Ubuntu 16.04. Test effettuati da GE Healthcare, settembre 2018. Il test confronta il tempo di inferenza totale del modello TensorFlow di 3,092 secondi con lo stesso modello ottimizzato dalla Distribuzione Intel® di OpenVINO™ toolkit modello TF ottimizzato risultando in un tempo di inferenza totale di 0,913 secondi.
5"L'attuale tecnologia di telemedicina potrebbe significare grandi risparmi", MarketWatch, agosto 2014: https://www.marketwatch.com/press-release/current-telemedicine-technology-could-mean-big-savings-2014-08-11.
6"Usarlo o perderlo?: Il caso dei data scientist all'interno dell'assistenza sanitaria", NEJM Catalyst, 4 maggio 2017: https://catalyst.nejm.org/doi/full/10.1056/CAT.17.0493