Microsoft Healthcare NExT

Инициатива Microsoft Healthcare NExT (New Experiences in Technology)

7 трендов в здравоохранении

7 трендов в здравоохранении 2017

• «Эффект цунами» с точки зрения нагрузки на систему здравоохранения (расходы на поддержание здоровья людей в возрасте 65+ в 4-5 выше, чем на людей моложе 65 лет)^[1]
• Изменения в возрастной структуре населения, рост хронических заболеваний создают новые долгосрочные потребности в области оказания медицинских услуг
• Это требует другого профиля и моделей оказания медицинских услуг (телемедицина; постоянные, долгосрочные контакты с пациентами, особенно пожилыми и страдающими хроническими заболеваниями; интернет вещей, и пр.)
• ИТ-решения должны быть интегрированы с медицинскими услугами в рамках всей системы взаимодействия: дома, на работе, в обществе, в системе медицинского и социального обеспечения.

2017

Анонс Microsoft Healthcare NExT

16 февраля 2017 года Microsoft анонсировала несколько инициатив и решений в здравоохранении. Софтверный гигант намерен использовать свои облачные сервисы и технологии искусственного интеллекта (ИИ) на благо медицинских учреждений и партнеров.

Данная программа Microsoft получила название Healthcare NExT. Она объединит исследования и разработки медицинских продуктов, а также новую модель стратегического сотрудничества корпорации в секторе здравоохранения. Microsoft предоставит партнерам ресурсы для создания и внедрения искусственного интеллекта.

Microsoft предоставит облачные сервисы и искусственный интеллект на благо здравоохранения

В рамках Healthcare NExT компания Microsoft анонсировала несколько новых проектов:

HealthVault Insights

Этот исследовательский проект позволит партнерам Microsoft глубже понимать здоровье пациентов и разрабатывать четкие планы лечения, используя последние научные достижения в области машинного обучения. К платформе HealthVault Insights можно будет подключать фитнес-браслеты, весы с беспроводной связью и другие устройства, обеспечив удаленный мониторинг состояния пациента.

Microsoft Genomics

Проект развивает геномный анализ с использованием платформы Azure и экосистему партнеров в этой области. Цели:

• Быстр расшифровка и анализ ДНК в сообществе с партнерами на основе высокопроизводительных облачных вычислений в Microsoft Azure
• Вторичный, третичный анализ и интеграция с электронными медицинскими записями
• Предоставление доступа к облачному хранилищу данных через специализированное API
• Использование аналитических возможностей Microsoft Azure

Виртуальный собеседник

С использованием искусственного интеллекта. Эта технология позволит партнерам Microsoft создавать инструменты для ухода за больными с умным голосовым управлением.

Project InnerEye

Разработка программного обеспечения с использованием ИИ для планирования лучевой терапии. Цель данного проекта — предоставить дозиметристам и лучевым терапевтам инструменты для построения 3D-моделей организма пациента на основе медицинских изображений за несколько минут вместо нескольких часов, требуемых сейчас.

• Проект MS Research по разработке ПО с использованием ИИ для планирования радиотерапии
• Построение на основе стандартных снимков КТ 3D-модели участков, пораженных раковой опухолью, в течение минут (вместо нескольких часов) для последующего лечения
• Обеспечивает более быструю и точную классификацию болезни и лучший конечный результат радиотерапии
• Не требует использования труда врачей супер-высокой квалификации (экономия средств)
• Облачные технологии и алгоритмы машинного обучения

Использование алгоритмов, апробированных в Microsoft Kinect

Используются одни и те же алгоритмы машинного обучения для интерпретации различных типов изображений

Галерея демо-шаблонов

Галерея демо-шаблонов решений для здравоохранения с использованием технологий машинного обучения.

• Предсказание продолжительности пребывания пациента в госпитале^[2]
• Бинарная классификация данных для идентификации рака груди
• Предсказание рака груди с использованием Azure Machine Learning для анализа данных
• Предсказание болезней сердца с использованием набора данных из репозитория Калифорнийский университет в Ирвайне UCI Machine Learning repository

Архитектура on-premise решения по предсказанию пребывания пациента в госпитале с использованием SQL Server R Services

Шаблоны Skype for Business для использования в телемедицине

• Open Source шаблоны для Skype for Business, которые позволяют партнерам, клиникам создавать решения для удаленного взаимодействия врачей между собой и с пациентами в различных ситуациях и сценариях
• Различные варианты развертывания – локальные сервера, облачные сценарии или гибрид, для соответствия требованиям масштабирования, безопасности, надежности и структуре затрат
• Консультации «врач-врач»
• Консилиумы
• Сервисы «второго мнения»
• Консультации между врачом и пациентом

• Все необходимые инструменты коммуникаций `под рукой` – чат, голос, видео, статус присутствия и место нахождения
• Спонтанные и запланированные конференции
• Поддержка передачи видео в формате H.264, режим совместной работы с материалами и возможность передачи данных с других систем в режиме реального времени
• Web-приложение Skype for Business предоставляет возможность подключения из любого места с полным набором функций совещаний доступных в версии клиента для ПК (Internet Explorer, Firefox, Chrome, Safari)
• SDK и API для разработчиков (встраивание в функционал МИС)

Microsoft HoloLens

Носимый голографический компьютер - технология дополненной реальности, которая позволяет привнести цифровой мир в реальный мир.

Инструментарий для создания роботов (ботов)

В интересах здравоохранения `Microsoft’s AI health chatbot technology

Различные сценарии использования

• Первичная сортировка пациентов на основе стандартных медицинских протоколов или полностью адаптированных
• Возможность предоставления ответов по льготам и ценам
• Возможность полной настройки и встраивания в МИСы и порталы взаимодействия с пациентами

Интеллектуальные возможности настройки диалога

• «Коробочная» готовая функциональность
• Поддержка динамической интерактивный настройки диалога
• Использование знаний от предыдущих контактов с пациентом
• Использование информации из HealthVault с данными по пациенту, включая используемые препараты, данные с носимых устройств
• Использование индустриальных баз знаний для генерации более релевантных ответов

Я хочу, чтобы наши исследовательские возможности и гипермасштабируемые облачные вычисления помогли нашим партнерам добиться больших успехов в мире здравоохранения, — заявил глава программы Healthcare NExT Питер Ли (Peter Lee).[3]

Сценарии использования облачной платформы Microsoft в здравоохранении

Объемы данных и требования к вычислительным мощностям в здравоохранении

В системе здравоохранения генерируется 30% мировых данных в цифровой форме^[4]

• Объем данных в цифровой форме в системе здравоохранения увеличивается на 48% ежегодно^[5]
• Колоссальные объемы данных, связанные с анализом генома человека (геномика) для целей «точной медицины»
• Человек – это «большие данные»: миллиарды символов закодированы в каждом из нас
• Генетический код одного человека – это примерно 100 ГБ информации
• Сегодня анализ ДНК человека стоит примерно $1000 – это примерно 2% от стоимости этой процедуры в 2010 г. Это возможно благодаря высокопроизводительным облачным вычислениям и хранению данных в облаке. Технология становится мейнстримом благодаря падению цены и доступности
• Эксперты оценивают, что к 2025 г. будут проанализированы геномы 100 млн. человек.
• Облачные вычисления – идеальный инструмент для такого анализа
• Полная расшифровка этого кода – это примерно 24 часа вычислений на достаточно мощной виртуальной машине (Azure D14 instance: 16 ядер, 112 Гб оперативной памяти, 800 Гб локальной SSD-памяти и пр.)
• Объем данных, которые генерируются в области геномики, удваивается каждые 7 месяцев и скоро будет находится в области зетабайт (10 в 21 степени байт) (~40 экзабайт данных в год к 2025 г.)^[6]

Примечания