에지 분석, 의료 발전 주도
현대 의료 시스템, 병원 및 의료 서비스 제공업체는 새로운 도구를 사용하고 흥미로운 새로운 치료 모델을 구축하여 환자에게 더 나은 서비스를 제공하고 있습니다. 이러한 전략은 임상 의사 결정 지원(CDS)에 중점을 두므로 임상의가 치료 수준을 향상시키는 데 사용할 수 있는 적시에 필터링된 환자 특정 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다.
지난 몇 년 동안 이러한 추세에 따라 의료 환경에 도입되는 의료 기기가 점점 더 증가하고 있습니다. 태블릿과 웨어러블부터 건강 모니터와 인공 지능(AI) 기반 이미징 시스템 범위를 망라합니다.
웨어러블은 임상의에게 심박수, 혈압과 같은 주요 환자 바이탈을 적시에 제공하여 문제가 발생하기 전에 의료진에게 문제를 알릴 수 있습니다. 건강 모니터는 환자 데이터를 수집하고 결과를 기반으로 조치를 취함으로써 원격 치료를 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 혈당 수치를 모니터링하고 해당 정보를 인슐린 펌프와 같은 보조 장치로 보내 인슐린을 분배합니다. AI 기반 이미징 모델은 X-레이의 잠재적 문제를 감지하여 방사선학자나 의사가 검토할 수 있도록 이미지에 우선순위를 두었습니다.
이러한 새로운 혁신의 잠재력은 심오하며, 더 나은 임상의의 워크플로우, 더 낮은 비용, 향상된 환자 치료를 제공합니다. 하지만 이러한 에지 장치는 모두 데이터를 생성한다는 공통점도 가지고 있습니다.
결과적으로 의료 시스템과 서비스 제공업체는 이러한 전례없는 양의 데이터를 관리하고 최대한 활용하는 방법을 결정해야 합니다. 대역폭 비용, 액세스, 개인정보 보호를 염두에 둘 때 클라우드로 전송해야 하는 데이터는 무엇이며 로컬에서 보다 효과적으로 관리되는 데이터는 무엇입니까?
에지 컴퓨팅은 데이터 처리, 분석, 스토리지를 데이터 생성 소스 예를 들어, 병원의 온프레미스 서버나 환자의 집에 있는 모바일 장치 등에 더 가깝게 제공합니다. 에지 컴퓨팅은 클라우드를 보완하는 역할을 하므로 IT 의사 결정권자가 컴퓨팅 스펙트럼에 따라 워크로드를 가장 잘 배치할 위치를 선택할 수 있습니다. 이러한 전략은 의료 시스템이 매년 평균 50페타바이트에 달하는 데이터 수집, 저장 및 분석을 최적화하도록 지원합니다.1
클라우드와 에지 컴퓨팅의 결합
최근 몇 년 동안 의료 시스템과 서비스 제공업체는 데이터 저장, 분석 및 처리를 위해 클라우드에 상당히 많이 의존했습니다. 의료 및 생명 과학 업계는 인텔의 도움을 받아 현재 요구 사항, 비용, 이점에 기반한 클라우드 또는 에지 컴퓨팅을 전략적으로 사용하는 새로운 데이터 관리 전략을 수립하고 있습니다. 예를 들어, 환자 웨어러블에서 클라우드로 판독값 전송을 제한하여 정해진 간격으로 보고된 요약본만 전송하는 것이 합리적일 수 있습니다.
반대로 더 큰 운영 또는 재무 데이터를 캡처하는 시스템의 경우, 클라우드는 조직 전반의 비용, 구매 및 청구 일정, 공급망 수요를 예측하기 위한 수단으로 선호되는 경로로 남을 가능성이 높습니다.
또한, 개인 정보 또는 민감한 데이터를 사내에 보관하면 의료 시스템과 서비스 제공업체는 엄격한 데이터 처리와 개인정보 보호 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 여기에는 1996년 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)에 설명된 내용이 포함되어 있습니다. HIPAA에는 또한 현재 급증하는 디지털 기술에 대응하여 의회에서 의무로 규정하고 있는 개별 식별 가능한 의료 정보에 대한 연방 개인정보 보호 조항이 포함되어 있습니다.
에지 컴퓨팅용 인텔® 기술
포괄적인 제품 및 기술 제품군을 갖추고 있는 인텔은 에지 컴퓨팅, 에지 AI, 에지에서 클라우드에 이르는 연결성을 지원하여 건강 데이터를 보다 효과적으로 캡처, 분석 및 종합합니다. 인텔은 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소와 도구 포트폴리오를 통해 가장 필요한 곳에 적절한 인텔리전스를 확보하는 과정을 단순화하도록 지원합니다.
인텔® QuickAssist Technology(인텔® QAT)는 에지 또는 클라우드 서버에서 성능을 향상시키는 하나의 기술입니다. 컴퓨팅 집약적인 작업을 가속화하도록 개발된 인텔 QAT2는 MRI 및 CT 스캔을 비롯한 의료 이미지의 압축 및 압축 해제 기능과 수술 후 영상과 같은 동영상도 지원합니다.
인텔® 가상화 기술은 성능 오버헤드를 제거하고 보안을 개선함으로써 가상화를 실제 적용할 수 있도록 지원하는 기술과 기능의 포트폴리오를 대표합니다. 인텔® 가상화 기술을 사용하면 하나의 서버에서 여러 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다. 그 결과, 의료 시스템과 서비스 제공업체는 중요한 트래픽의 우선순위를 보다 효과적으로 지정하고, IT 부담을 줄이며, 비용을 절감할 수 있습니다.
인텔은 에지에서 클라우드까지 분석 및 AI를 지원하여 의료 업계의 우수한 CDS 추구, 더 빠른 진단, 향상된 환자 모니터링 및 복구를 지원합니다.
임상 에지 컴퓨팅 응용 프로그램
인텔은 의료 분야에서 에지 컴퓨팅 솔루션을 추구하는 업계 파트너 및 공동 작업자의 광범위한 생태계를 제공합니다. 인텔은 하나의 공통 플랫폼에서 여러 에지 장치, 응용 프로그램, 서비스를 지원하는 솔루션에 대해 파트너와 협력하고 있으며, 이 플랫폼은 기존 클라우드 및 데이터 센터 리소스와 함께 작동합니다.
최근 두 가지 사례에서 인텔은 파트너와 협력하여 에지 컴퓨팅과 에지 분석을 사용하여 서비스 제공업체에 새로운 임상 가치를 제공했습니다.
OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포를 사용하면 알고리즘 성능이 향상되어 GE Healthcare가 3배 이상 Optima XR240amx 엑스레이 시스템에서의 폐흉 감지를 가속화할 수 있습니다.2
AI 지원 이미징
GE Healthcare는 기흉이라는 생명을 위협하는 폐 질환을 비롯한 흉부 엑스레이에서 중요한 결과를 감지하기 위해 구축된 AI 알고리즘 세트인 Critical Care Suite의 개발을 지원하기 위해 인텔을 선택했습니다. 인텔은 OpenVINO™ 툴킷의 인텔® 배포를 사용하여 Critical Care Suite 알고리즘을 최적화하는 데 도움을 주었습니다.
이 툴킷은 GE Healthcare 이미징 시스템에 사용되는 인텔® 프로세서에 최적화된 컨벌루션 이미지 기반 분류 모델을 포함하여 컴퓨터 비전과 딥 러닝 추론 도구를 제공하였습니다. 툴킷과 AI를 통해 의료진이 기흉의 가능성을 나타내는 이미지를 식별하고 분류하여 영상의학과 전문의가 더 나은 우선순위로 영상을 볼 수 있도록 지원했습니다.
인텔은 알고리즘 성능을 개선하여 GE Healthcare가 3배 이상 Optima XR240amx 엑스레이 시스템에서 기흉 감지를 가속화하도록 지원했습니다.3
원격 의료
인텔은 HARMAN과 협력하여 의료 분야에서 또 다른 유망한 분야인 신뢰할 수 있는 원격 의료 분야를 발전시켰습니다. 회사들은 다양한 의료 및 비의료 장치를 연결하여 의료 데이터에 액세스할 수 있는 원격 환자 모니터링 솔루션을 개발했습니다.
인텔® 아키텍처 기반 게이트웨이를 사용하는 HARMAN 원격 관리 플랫폼(RCP)은 원격 환자 모니터링을 위한 인텔의 최첨단 플랫폼을 기반으로 합니다. 응용 프로그램에는 환자 치료 서비스, 만성 질병 관리, 환자 의료 프로그램이 포함됩니다. 또한 이 플랫폼은 비용을 최소화하면서 가정에서 환자와 노인을 위한 지속적인 치료를 지원하도록 설계되었습니다.
에지 컴퓨팅 기반 원격 관리의 이점은 중요할 수 있습니다. 2015년 연구에 따르면 30일 재입원 횟수가 50% 감소하고, 원격 치료를 받은 환자 중 180일 이내에 재입원한 횟수가 최대 19% 감소했습니다.4 결론은 원격 의료만으로 미국 고용주 의료 비용을 연간 60억 달러까지 절감할 수 있다는 추정과 함께 다양한 이점이 있다는 것입니다.5
의료 분야의 에지 분석을 통해 환자 결과 향상
흥미로운 새로운 모바일 및 PoC(point-of-care) 장치가 확산되어 주도되고 지원되는 의료 시스템 및 서비스 제공업체에 새로운 세계가 도래했습니다. 인텔은 이러한 에지 장치의 기능과 서비스 제공업체의 기존 클라우드 전략을 활용하여 CDS 및 치료를 향상시킬 수 있도록 지원하는 고유한 입지에 있습니다.
인텔은 업계 지식, 기술, 광범위한 생태계를 통해 서비스 제공업체가 데이터에서 실행 가능한 가치를 추출할 수 있도록 지원합니다. McKinsey는 현재의 의료 데이터가 비용 절감만으로 연간 3천억 달러 이상의 비용을 초래할 수 있다고 추정합니다.6 에지 컴퓨팅과 에지 분석은 의료 연속체에 걸쳐 운영, 임상, 재정적 가치를 증대할 수 있는 새로운 기회를 제공함에 따라 그 영향력이 커질 것입니다.