セキュリティ障壁を乗り越えて医療データのロックを解除する方法

ヘルスケア業界は最もデータが豊富な業界の 1 つですが、厳格なプライバシーとセキュリティに関する法律のため、データ サイエンティストはこのデータをあまり扱うことができません。しかし現在、クラウド コンピューティングにおける強力なセキュリティ設定とプライバシー保護分析のおかげで、Providence Health はデータ サイエンティストの「手錠」を解除し、ビッグ医療データの革新を始めています。

Providence Health & Services は、52 の病院、1,000 以上の診療所、約 120,000 人の従業員を擁する米国最大のヘルスケア グループの 1 つです。ほとんどのヘルスケア企業と同様に、Providence Health は患者データの整合性を維持するための措置を講じています。結局のところ、違反ごとに 50,000 ドルの罰金が課せられる HIPAA (医療保険の相互運用性と責任に関する法律/医療電子取引法) に違反することを望んでいる人はいません。

ワシントン州レントンに本拠を置く同社は、従来の SQL Server データ ウェアハウスをクラウド上で Microsoft Azure に移行することから始めて、データ分析アーキテクチャを更新する取り組みの最前線にセキュリティを置いています。プロビデンスのデータサイエンス担当ディレクター、リンゼイ・ミコ氏は、同社は2019年末にDatabricksなどと協力して新しいデータ環境を構築する際に、データに対する厳格な管理を確実に維持するために特別な予防措置を講じたと述べた。

「Providence は、安全なクラウドに対して他に類を見ない高い基準を設定しています」と Miko 氏は言います。 「私が協力しているテクノロジー企業は皆、これが安全なクラウドの姿だと考えています。そして彼らは私たちと協力し始めますが、すぐに標準を設定することに疑問を抱きます。私たちはマイクロソフトと協力して取り組んでおり、構築するデータブリック 新しい導入アーキテクチャでは、公共のインターネットから隔離され、患者データを適切に保護できるものが必要でした。」

Snowflake は、Providence の新しいクラウドベースのデータ アーキテクチャにも関与しています。当初のプロジェクトは、老朽化し​​た SQL Server ウェアハウスを Snowflake データ ウェアハウスに移行し、ビジネス データと臨床データを分析するためのよりスケーラブルなシステムを提供することでした。 Providence は複数のデータ ウェアハウスにユーザーを収容するのに十分な大きさであるため、Databricks 環境と Snowflake 環境は独立して存在します。

コスト管理は、Providence の新しいクラウド ウェアハウスの重要な目標であり、従来の分析だけでなく機械学習モデルの構築と実行にも使用されます。プロビデンスは、貧しい人々を支援するという使命を持つ非営利のカトリック病院として、手頃な価格の治療を提供する責任があり、分析はその点で役立ちます。

「私たちは医療にコストバブルがあることも知っています。患者の費用は常に上昇しています。医療システムの利幅は非常に薄いです。これは負ける、負けるのです。」と彼は言いました。 「つまり、データと分析を活用してコストを管理する方法を見つけることです。これが医療システム全体の基本です。」

初期のユースケースの一部には、機械学習モデルを使用して患者のニーズを予測することが含まれます。罹患率や入院期間など。これらの予測は人員配置モデルに入力され、プロビデンス社に今後 2 か月間でサービスの人員配置のニーズがどのようになるかを伝えます。

クラウドの無限の弾力性は、同社が以前に使用していたものからの大幅なアップグレードです。データ ウェアハウスの移行は新型コロナウイルス感染症のパンデミックが起こる前に始まりましたが、ミコ氏と彼のチームはパンデミック中に作業の多くを完了しました。このヘルスケア企業は、Epic Systems の電子医療記録 (EMR) ソフトウェアにすぐに付属しているいくつかの機械学習モデルを活用し、うまく機能しました。 Epic の最大のユーザーとして、機械学習モデルの成功は Epic の研究開発チームにとって良い前兆です。

同時に、遠隔医療を含む次世代システムの展開も加速します。 「私たちの準備はできています。私たちは遠隔医療を扱うための非常に堅牢なインフラストラクチャを持っています。膨大な量のデータを遠隔医療に移動できるようになりました。それは予測分析の開発も促進しています。死亡リスク、ICU滞在期間、パンデミックの初期に関してです。 「これは、展開されている他のモデルです。これらは、Epic に組み込まれたアプリです。これは長い旅の最初のステップにすぎません。AI が臨床ケアを改善する機会はさらにたくさんあります。」とミコ氏は言いました。

たとえば、同社は Epic から入手した健康レベル 7 (HL7) の医療文書のリアルタイム分析を実行しています。このデータは Spark Streaming を使用して処理され、Databricks ウェアハウスのフォームにリアルタイムでロードされます。

彼は次のように述べています。「この取り組みは、病院内で何が起こっているかをリアルタイムで把握できるミッションコントロールセンターと呼ばれるものを確立するために始まりました。」

Mission Control Center の初期のユースケースの 1 つは、個々の病院のリソースを可視化して、来院する患者に対応できるかどうかを判断することです。これは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックの真っ最中に非常に現実的な脅威となっていた病院の過密状態を防ぐのに役立つツールです。

分析と人工知能を活用してビジネスと臨床業務を改善すると、彼は次のように述べています。 「必要性があり、それを図に結び付けることができます。次に何が起こるかを予測し始めることができます。臨床ケアや手術に関する意思決定を最適化できるようになります。ですから、私はミッションコントロールに非常に興味を持っています。」

会社は、業務をさらに最適化し、医療サービスを向上させるために、ディープラーニングなどのより強力な人工知能テクノロジーを活用することを検討しています。具体的には、John Snow Labs とその Spark NLP モデルと連携して、医師の医療記録から意味のあるデータを抽出できるようにしています。

このレベルの機密データを扱う場合、セキュリティとプライバシーが最も重要であるため、Spark NLP の最優先事項は、患者に関する医師の記録を特定することです。このヘルスケア会社は、日付、名前、住所、郵便番号などの識別子を認識できる、ジョン スノーの研究室からの事前トレーニングされたモデルを使用しています。

「これは驚くほどうまく機能します」と、プロビデンスが所有するテクノロジーおよびサービス会社テグリアの上級データ サイエンティスト、ナダー・タイヤブ氏は述べています。ダミーデータを使用して、個人の健康情報 (PHI) のリスクを排除します。このプロセスにより、Providence は集約された医療データを使用して高度な分析を実行し、機械学習モデルをトレーニングできるようになります。

難読化のステップにより、PHIが悪者の手に渡るリスクは軽減されますが、特に機械学習モデルを使用する場合には、実際の患者データが必要になる場合があるとタイヤブ氏は述べています。 「患者レベルで何かを予測しようとしている場合、それを集計した場合、それを機械学習に使用することはできません。」 「母集団レベルで予測したい場合と、それは別のことです。しかし、必要なのは患者レベルの予測を行うための「患者レベルのデータ」。

プロビデンスは、システム生物学研究所 (ISB) を通じて、患者データをさらなる医学研究に使用することもできます。 ISB は、ワシントン州シアトルに拠点を置く医療分析会社で、ヒトゲノム プロジェクトの研究者の 1 人であるリロイ フッド博士によって設立されました。 Providence が行ったデータ セキュリティ作業により、2016 年に買収した ISB とデータを共有できるようになりました。

ミコ氏は、ISBがプロビデンスの大規模な医療データウェアハウスをマイニングできる能力は、長期にわたる新型コロナウイルス感染症などの健康状態に関するISBの研究にとって重要になると述べた。 「これは、安全なクラウド環境にデータを展開して統合できることが何を意味するのかを示す一例にすぎません」と同氏は述べた。

プロビデンスがヘルスケアの使命を向上させるために高度な分析と人工知能を使用する別の方法を模索しているため、安全なクラウド データ アーキテクチャの構築への投資は報われることが期待されています。

「プロビデンスは、医療用の安全なクラウドの青写真を設計しました」とミコ氏は言いました。 「多くの練習、多くの学習、パートナーとの多くの協力が必要です。あらゆる段階で改善していく必要があります。導入モデルは新しいことを学ぶにつれて変化します。しかし、非常にしっかりした青写真があると私たちは考えています。データへのアクセスは、依然としてこの分野の進歩を妨げる主な障壁の 1 つです。セキュリティとプライバシーのリスクを軽減するために Providence が行った取り組みは、良い第一歩ですが、さらに多くのことを行う必要があります。

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