Edge computing-oplossingen kunnen van grote waarde zijn in de verdere ontwikkeling van de digitale gezondheidszorg. Het helpt gevoelige patientgegevens te beschermen, zorgt ervoor dat gegevens gelijktijdig en sneller verwerkt kunnen worden en zorgt voor snellere responstijden. In dit tweede deel over edge computing in de digitale gezondheidszorg gaan we verder in op de mogelijkheden, zoals AI-ondersteunende diagnose in beeldvormingsprocessen, en kijken we naar de opslagvereisten.
lees hier het eerste deel van de blog over edge computing in de zorg.
Steeds meer ziekenhuizen beheren hun medische apparatuur en inventaris via een gemeenschappelijke beheerinterface. Voor realtime lokalisatie ontvangen alle apparaten, producten en componenten RFID of andere radiotags of barcodes. Het personeel kan ze dus snel toewijzen en lokaliseren.
Als de applicatie niet in een cloud maar op een server in het ziekenhuisnetwerk wordt geïnstalleerd, verhoogt dit de gegevensbeveiliging. Zo kan de ziekenhuisadministratie bijvoorbeeld ook patiëntenpolsbandjes en personeelskaarten in het systeem integreren. Als de edge-server beveiligde toegang heeft tot het zorgdatanetwerk, is het ook mogelijk om rechtstreeks toegang te krijgen tot een centrale medische productdatabase.
AI-ondersteunde diagnose
In beeldgebaseerde diagnostische procedures zijn door AI ondersteunde besluitvormingsprocedures in zwang. De software analyseert een reeks scans of afbeeldingen en selecteert automatisch de meest betekenisvolle, waarbij een bepaalde anomalie of verkeerde uitlijning het meest opvalt. Dit vergemakkelijkt en versnelt de diagnostiek.
Het zelflerende systeem maakt hiervoor gebruik van een verzameling reeds gediagnosticeerde en geanonimiseerde scans of röntgenbeelden die al in het systeem zijn geïntegreerd. Als het lokale systeem niet over voldoende gegevens beschikt om een beslissing te nemen, kan het toegang krijgen tot centrale online medische databases en zoeken naar vergelijkbare beelden met een bevestigde diagnose.
Mobiele behandelconcepten
Naast deze serveroplossingen ontwikkelt zich momenteel een snelgroeiend edge computing-model in het medische segment en integreert mobiele apparaten in behandelconcepten. Tegenwoordig kunnen ziekenhuizen en artsenpraktijken apps nu op recept voorschrijven. Voor diabetici is er bijvoorbeeld een app die automatisch de meetwaarden van een bloedglucosemeter of een insulinepen evalueert en de gegevens doorstuurt naar een beveiligd online dagboek. De behandelend arts kan dit dagboek te allen tijde inzien met toestemming van de patiënt om een beter advies te kunnen geven. Daarnaast worden therapieondersteunende apps en gezondheidstrackers steeds populairder.
Medical edge computing vindt dus ook plaats op smartphones. Krachtige toepassingen zoals tijdkritieke online operaties of big data-analyses vereisen echter speciaal ontworpen reken- en opslagcapaciteiten die zijn aangesloten op een snel netwerk met voldoende bandbreedte.
Opslagvereisten
De eisen aan opslagsystemen zijn net zo divers als de beschikbare toepassingen. In de ziekenhuissector is zeer beschikbare opslag een must, omdat eventuele storingen een kwestie van leven of dood kunnen zijn. Wanneer gebruikers snelle toegang tot ongestructureerde gegevens nodig hebben, wordt het ten zeerste aanbevolen om objectgebaseerde en Simple Storage Service (S3) compatibele opslagsystemen te kiezen.
Een groot voordeel is het instellen van door het systeem gedefinieerde en door de gebruiker gedefinieerde metadata. Deze unieke identifiers helpen om de zoektijd aanzienlijk te verkorten. Nog belangrijker is dat Object Lock gegevens beschermt tegen codering in het geval van een ransomware-aanval en dus ook de noodzaak om losgeld te betalen elimineert. Object Lock maakt gegevens onveranderlijk, zodat ze niet kunnen worden verwijderd of overschreven tijdens een vooraf gedefinieerde bewaarperiode. Ook bij een calamiteit kunnen medische instellingen na succesvol forensisch onderzoek vrij snel kritische data herstellen van een ‘schone’ kopie.
Zin van edge computing in zorg
Om overbelasting van ziekenhuis- en zorgnetwerken te voorkomen en lokale systemen in staat te stellen zonder latentie te reageren, is een edge computing-benadering ideaal voor veel digitale toepassingen. Wanneer de gegevens ter plaatse of bij de bron worden geselecteerd, verwerkt en geanalyseerd, worden alleen de noodzakelijke gegevens over het netwerk verzonden.
Het gebruik van edge computing in de zorg zorgt voor snellere, betere en patiëntvriendelijkere zorg. Dankzij telegeneeskunde hoeven mensen met beperkte mobiliteit niet meer naar een medische instelling. Nabestaanden en verplegend personeel worden direct gewaarschuwd bij een ongeval.
AI-aangedreven analyses helpen de vroege detectie van kanker, medische instellingen profiteren van efficiënter activabeheer en specialisten kunnen op elk moment en vanaf elke locatie levensreddende operaties uitvoeren met voldoende internettoegang en bandbreedte. Met of zonder robotondersteuning.
Ongetwijfeld zijn medische en patiëntgerelateerde gegevens zeer gevoelig en vereisen daarom de hoogste beschermingsniveaus. Hoe dichter gevoelige gegevens zich bij de rand bevinden, des te kleiner is het risico dat onbevoegden van buitenaf toegang krijgen tot de gegevens.
