TL;DR
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El sector de la atención médica y las ciencias biológicas ha experimentado una transformación digital masiva en la última década, lo que ha llevado a una vasta recopilación de datos. Para encontrar valor en estos datos y adoptar modelos de aprendizaje automático, las organizaciones deben abordar desafíos como la normalización, la disponibilidad, la integridad y la gobernanza de los datos. La información médica está muy distribuida, es contextual e incluye principalmente datos no estructurados, como formularios de admisión, notas clínicas, radiografías, tomografías computarizadas, recetas manuscritas, reclamaciones de seguros, etc.
Amazon lanzó un nuevo servicio en re:invent 2020 para abordar el creciente problema de la gestión de datos relacionados con la salud en la nube. El servicio llamado Amazon HealthLake es un servicio totalmente gestionado y elegible para HIPAA que permite a las empresas de atención médica y ciencias biológicas almacenar, transformar,consultar y analizar datos de salud en la nube de AWS a escala de petabytes.Para evaluar estas capacidades sin riesgos, muchas organizaciones inician una prueba de concepto de AWS dirigida. Este piloto permite a los equipos importar de forma segura datos estructurados y no estructurados de sistemas locales y aprovechar modelos de aprendizaje automático preconstruidos para normalizar, indexar y etiquetar fechas clave, descriptores médicos o diagnósticos antes de comprometerse con una implementación completa.
Las empresas pueden agregar toda su información de salud dispar en varios estilos y formatos en un data lake centralizado, aprovisionado y gestionado por Amazon HealthLake. Este enfoque centralizado permite a los usuarios buscar, analizar y consultar toda su información de salud rápidamente a través de una única interfaz.
Amazon HealthLake realiza el trabajo pesado de configurar múltiples fuentes de datos, ingiere los datos, indexa toda la información para ser buscada posteriormente y la almacena en formatos de estándares abiertos, como el formato obligatorio FHIR. Procesa los datos de texto no estructurados mediante PNL y las imágenes mediante modelos de ML como clasificación binaria, clasificación multiclase o regresión. Una vez que los datos se han convertido en información estructurada y centralizada, se obtiene una visión completa del historial de un paciente individual con un nivel de granularidad tal que se pueden aplicar análisis avanzados o modelos de aprendizaje automático para la predicción.
Ingesta de datos con HealthLake
Amazon HealthLake facilita la ingesta de datos desde fuentes locales a AWS. Las organizaciones pueden utilizar la función de importación masiva (Bulk Import) para migrar fácilmente sus archivos locales a un bucket de S3.
Almacenamiento de datos en formato de estándar abierto
Para permitir consultas de búsqueda rápidas, el almacén de datos de Amazon HealthLake crea una visión completa del historial médico de cada paciente en orden cronológico. El almacén de datos facilita el intercambio de información utilizando la especificación de estándar abierto V4 FHIR y siempre está en funcionamiento para mantener el índice actualizado. Para cumplir con el cumplimiento normativo, permite un riguroso control de seguridad y acceso.
Transformación de datos mediante modelos de aprendizaje automático
Amazon HealthLake integra el procesamiento de lenguaje natural (PNL) médico para transformar los datos médicos sin procesar del almacén de datos. Utiliza modelos de aprendizaje automático especializados y preconstruidos que han sido entrenados para comprender y extraer información significativa de los datos de atención médica no estructurados. El recurso original permanece sin cambios y la información médica extraída se añade automáticamente al recurso.
Consulta y búsqueda de datos
Los usuarios pueden buscar toda la información de un paciente utilizando filtros predefinidos o utilizar las operaciones FHIR CRUD (Crear/Leer/Actualizar/Eliminar) y FHIR Search compatibles con Amazon HealthLake.
Visualización de datos y realización de predicciones
Los desarrolladores pueden aprovechar la integración con Amazon QuickSight para crear rápidamente tableros sobre los datos normalizados para explorar tendencias y patrones entre sus pacientes. Los desarrolladores también pueden usar Amazon SageMaker para construir, entrenar y desplegar sus modelos de aprendizaje automático sobre los datos para realizar predicciones.
Al momento de escribir este artículo, Amazon HealthLake solo está disponible en la región de EE. UU. Este (Norte de Virginia), pero estamos seguros de que estará disponible en otras áreas muy pronto. Contáctenos si tiene desafíos con la ingesta de sus datos en diferentes formatos y para encontrar valor en estos datos. Nuestro equipo de expertos en la nube puede ayudarle a configurar su canalización de datos o a construir un data lake utilizando Amazon HealthLake.
Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es Amazon HealthLake y cómo ayuda a las organizaciones de atención médica?
Amazon HealthLake es un servicio de data lake totalmente gestionado y elegible para HIPAA que permite a las organizaciones de atención médica y ciencias biológicas almacenar, transformar y analizar grandes volúmenes de datos de salud a escala. Convierte datos médicos no estructurados en datos estructurados compatibles con FHIR, lo que facilita la búsqueda, la consulta y la aplicación de aprendizaje automático para obtener información.
2. ¿Cómo maneja Amazon HealthLake los datos de atención médica no estructurados?
Amazon HealthLake utiliza aprendizaje automático y PNL médica para extraer información médica clave de datos no estructurados como notas clínicas, recetas e informes de imágenes. Luego etiqueta e indexa estos datos con detalles como diagnósticos, medicamentos y procedimientos, lo que permite a los proveedores de atención médica construir un registro completo del paciente.
3. ¿Cuáles son los beneficios de usar el formato FHIR en Amazon HealthLake?
El formato FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) garantiza que los datos almacenados en Amazon HealthLake sean interoperables y estandarizados, lo que facilita el intercambio de información entre sistemas de salud, el cumplimiento de los requisitos normativos y la realización de análisis avanzados sin necesidad de transformaciones de datos complejas.
4. ¿Puede Amazon HealthLake integrarse con herramientas de análisis y ML?
Sí. Una vez que los datos se ingieren y normalizan, se pueden integrar con Amazon QuickSight para crear tableros y visualizaciones, y con Amazon SageMaker para construir, entrenar y desplegar modelos predictivos de aprendizaje automático, como los destinados a predecir tasas de reingreso, progresión de enfermedades o resultados de tratamientos.
5. ¿Está Amazon HealthLake disponible en todas las regiones de AWS?
Por ahora, Amazon HealthLake está disponible solo en la región de EE. UU. Este (N. Virginia), pero se espera que AWS lo expanda a más áreas con el tiempo. Las organizaciones fuera de esta región aún pueden utilizar HealthLake, pero deben considerar la latencia, el cumplimiento y los requisitos de residencia de datos antes de la implementación.
