Использование подхода, ориентированного на данные, для создания решений IIoT для здравоохранения

Интервью с генеральным директором DocBox Трейси Рауш

Во время конференции RTI Connext в Сан-Хосе, Калифорния, у меня была возможность поговорить с генеральным директором DocBox Трейси Рауш. Последние 10 лет миссия DocBox заключалась в повышении эффективности здравоохранения за счет демократизации данных. Их сочетание оборудования, программного обеспечения и аналитики направлено на то, чтобы вооружить поставщиков медицинских услуг более действенной информацией, чем когда-либо прежде. Цель состоит в том, чтобы предоставить платформу с аналогичными возможностями SMART на FHIR - открытый интерфейс программирования приложений, который позволяет разработчикам создавать приложения (а врачам - выбирать приложения), которые работают с их системой EHR, независимо от поставщика для критически важных задач в режиме реального времени. данные.

Ниже приводится стенограмма нашей беседы (отредактированная для большей ясности).

Почему вы запустили DocBox?

Дэвид: Было так здорово услышать, как вы и ваша команда используете RTI Connext® DDS для решения одной из самых больших проблем здравоохранения на нашей конференции Connext Conference. Я хочу начать с самого начала, почему вы запустили DocBox? Что было решающим моментом и как вы превратили его во что-то осязаемое?

Трейси: Идея решения, подобного DocBox, пришла мне в голову, когда я работал инженером по клиническим системам. Чтобы выполнять свою работу и делать ее эффективно, мне нужен был доступ к данным. Я встречался с поставщиком за поставщиком и не мог найти технического решения, которое позволило бы получить доступ к данным, которые нужны нам как поставщикам медицинских услуг. Итак, DocBox появился из-за разочарования, связанного с попытками работать с поставщиками, чтобы предоставить мне доступ к данным, необходимым для наиболее эффективного выполнения моей работы.

Дэвид: Я работаю в этой сфере с точки зрения встраиваемых технологий более 10 лет и считаю интересным, что все в отрасли хорошо осведомлены о проблеме доступности данных и взаимодействия устройств, НО из того, что я могу сказать, вы единственный человек, который что-то делает для критически важных систем реального времени. Вы бы сказали, что это правильно?

Трейси :Я бы не сказал, что был единственным. На сервере есть довольно большая команда людей, которые работают с точки зрения исследования аспектов безопасности и кибербезопасности. DocBox был удачливым получателем правительственного финансирования в размере 30-40 миллионов долларов, что позволило нам перевести его на этап коммерциализации.

Дэвид: Является ли исследование, которое вы имеете в виду, работой доктора Джулиана Гольдмана и группы Medical Device Plug and Play (MD PnP) из Mass General и Гарварда? Думаю, вы сказали, что использовали их работу в качестве базовой платформы. Это правильно?

Трейси: Да, исследовательское сообщество MD PnP является основой, и Университет штата Канзас, и Университет Пенсильвании также проделали большую работу. Есть также много нанятых государством исследователей, которые тоже работают над этим в FDA, в армии и в других организациях. Так что мы не единственная вещь, мы просто коммерциализируем десятилетие НИОКР. У нас также есть сообщество врачей, которые поддерживают эти усилия как в Северной Америке, так и в Индии.
Я думаю, что конечной целью будет то, чтобы все исследования и части архитектуры DocBox стали своего рода стандартом, но стандарт должен иметь возможность развиваться. Я думаю, что как только DocBox и подобные системы будут развернуты на большем количестве кроватей, они будут продолжать развиваться. Мы создали отличный фундамент, но я думаю, что ключ кроется в аналитике данных и их клиническом использовании, а не только в самих данных. Одним из ключевых моментов является то, что платформа будет открытой, что позволит клиницистам и инженерам внедрять инновации с приложениями для улучшения рабочего процесса, безопасности пациентов, новой визуализации данных, автоматизации и контроля.

Что такое DocBox?

Дэвид: Итак, то, что вы создали до сих пор, представляет собой базовую инфраструктуру для получения доступа к данным, к которым вы, как клинический инженер, не имели доступа раньше. Можете ли вы описать на высоком уровне архитектуру вашего решения?

Трейси: Мы создали базовую платформу, агрегирование данных и несколько начальных приложений. Платформа DocBox состоит из трех частей оборудования:адаптера интеграции, средства периферийных вычислений, которое включает шлюз и кластер серверов. Все три компонента работают под управлением RTI Connext DDS с использованием многоуровневой архитектуры шины данных для надежного и безопасного доступа к данным пациента в режиме реального времени. Эти уровни архитектуры также взаимодействуют с дополнительными ИТ-системами и также хранят данные в кластере Hadoop.

Дэвид: И это действительно то, что вы предоставляете, - это медицинские данные.

Трейси: Да, и вдобавок к этому DocBox предоставляет аналитику данных и пользовательский интерфейс для больниц, чтобы начать использовать все эти новые данные.

Дэвид: И тогда вы надеетесь, что экосистема будет развиваться. Поэтому я должен спросить, у такого захватывающего места должны быть конкуренты, но лично я их сейчас не вижу. Согласны ли вы, если нет, кого вы видите в качестве конкурентов в своей сфере?

Трейси: Я думаю, что есть люди, которые собирают некоторые данные, но не все. Существуют три набора данных, к которым клиницистам и поставщикам медицинских услуг необходим доступ:выставление счетов / возмещение / актуарные данные / аннотации клиницистов (EMR), физиологические данные пациентов и геномные и протеомные данные. Все эти данные вместе могут рассказать историю этого пациента во время его лечения. Это полная медицинская карта этого пациента. Это не только физиологические данные, это не просто EHR, это их комбинация. Врач интенсивной терапии лучше всего описал, что данные EHR представляют собой аннотацию высокоточных контекстно-зависимых данных, и вам необходимо и то, и другое, чтобы понять пациента. В конце концов, геномика и протеомика также будут включены. Ключевым моментом является то, что ни один из них не может быть проприетарным и должен быть структурирован таким образом, чтобы его можно было использовать. Все они должны быть открытыми и доступными, потому что ответ будет исходить не от одной организации. Это будет исходить от сообщества, которое действительно внедряет инновации и внедряет инновации быстрее, чем это происходит сейчас.

DocBox Secret Sauce - безопасность и взаимодействие

Дэвид: Это стандартная проблема Интернета вещей - собрать все данные, проанализировать их и разработать действия на основе данных. Сейчас мы находимся на той ранней стадии IoT, когда мы начинаем собирать данные, но у нас все еще есть все эти проприетарные системы, и мы действительно не знаем всей истории.

Трейси: Да, я согласен. Мы еще даже не приблизились к этому. Мы еще многого не знаем. Когда все эти данные станут доступными, вы увидите стремительный рост инноваций в здравоохранении, и действительно с середины 80-х годов в здравоохранении не было никаких сбоев. Но на этом пути есть много добавленной стоимости. Ценность можно увидеть практически во всех аспектах здравоохранения, клинически и оперативно.

Дэвид: Я сосредоточился на добавлении возможности подключения к медицинским устройствам, потому что искренне верю, что это будет стимулом для новой волны инноваций. К сожалению, я быстро понял, что подключение к Интернету - это лишь первый из многих шагов на пути к значительному прогрессу в улучшении ухода за пациентами и снижении затрат. Приятно иметь подключенные медицинские устройства, теперь вы можете собирать данные, но у вас по-прежнему нет полных наборов данных. У вас нет такой возможности взаимодействия. У вас есть интеграция, НО интеграция - это не совместимость. Люди так долго путают этот момент, в том числе и я.

Трейси: Правильность и функциональная совместимость - это ключевой момент. Функциональная совместимость превратилась в маркетинговый термин, но не превратилась в то, что на самом деле означает.
В здравоохранении это проблема безопасности, проблема анализа данных, и это еще один фрагмент данных. Я могу взять все эти данные - я делал это с самого начала моей карьеры - и поместить их в базу данных, и вы можете сделать это для десяти пациентов. Вы можете придумать новый алгоритм и проанализировать его. Это происходит с незапамятных времен в медицине. Но как взять это решение и масштабировать его, ну знаете, на 5000 коек, 10 000 коек? Вот где в игру вступает возможность взаимодействия. Это нужно делать в масштабе, потому что именно так вы итерируете алгоритм. И прямо сейчас алгоритму требуется от семи до десяти лет, чтобы выйти на рынок из-за отсутствия возможности взаимодействия. И к тому времени, когда он выйдет на рынок, в литературе уже есть четыре других алгоритма, которые лучше этого алгоритма.

Итак, если вы посмотрите на это и подумает

[1] [2] 下一页