Edge Computing : quels usages dans la santé numérique ?
(2022/07/06)
- Reference: 2022-07-06T05_30_00Z
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Edge Computing : quels usages dans la santé numérique ?
mercredi 6 juillet 2022
La pandémie aura accéléré la numérisation dans le secteur des soins de santé et de la médecine. Dans le domaine, les solutions d’Edge Computing s’imposent désormais comme une évidence.
L’ [1]edge computing - également appelée « informatique en périphérie de réseau » en français - assure en effet la protection des données sensibles des patients, le traitement simultané des données en temps réel et vient accélérer à la fois le traitement et le temps de réponse. Des domaines essentiels pour fournir des prestations de pointe en médecine.
Investissements de l’UE dans l’infrastructure numérique et les processus sous-jacents
Afin d’être mieux préparée aux prochaines pandémies et d’optimiser le système de santé dans son ensemble, l’UE a lancé le projet de financement [2]EU4Health en mars 2021, pour un budget d’environ 5,3 milliards d’euros jusqu’en 2027. Certains États membres ont également lancé leurs propres projets de financement nationaux.
En Allemagne par exemple, la loi pour l’avenir de l’hôpital ( [3]Krankenhauszukunftsgesetz ) a apporté un total de 4,3 milliards d’euros pour la digitalisation dans les hôpitaux depuis octobre 2020. Les fonds devraient être consacrés aux équipements informatiques, aux systèmes robotiques et aux structures de télémédecine. Il est urgent de progresser dans ce domaine car de nombreux pays, tels que la Grande-Bretagne ou l’Estonie, sont bien plus avancés. L’Allemagne se classe en avant-dernière position, devant la Pologne. (Source : Bertelsmann Stiftung : Studie zur Digitalen Gesundheit)
Ce qu’un réseau de santé numérique pourrait faire pour nous
L’Allemagne continue à travailler sur les bases du fonctionnement en réseau numérique. Ce n’est que depuis le début de l’année que tous les centres médicaux ont dû connecter leurs systèmes d’information hospitaliers à l’infrastructure télématique (IT) nationale, l’autoroute informatique de l’Allemagne pour son système de santé. Plus important encore, les caisses d’assurance maladie, les cabinets médicaux et les pharmacies en Allemagne pourraient tous théoriquement échanger des dossiers électroniques de patients, émettre des ordonnances électroniques ou des certificats d’incapacité, et gérer les données d’urgence via ce réseau . Les patients pourraient créer leurs propres dossiers et partager les données pour qu’elles fassent l’objet d’examens et de discussions supplémentaires avec des experts médicaux.
En outre, le centre de données de recherche en santé ( [4]Forschungsdatenzentrum Gesundheit ) de l’institut fédéral des médicaments et des dispositifs médicaux (Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte) est affilié et pourrait utiliser les données disponibles à des fins de recherche et apporter une contribution importante à l’amélioration des soins de santé pour tous.
Quand la réalité nous rattrape
En fait, la prescription électronique en Allemagne n’a été lancée qu’à l’été 2021 dans une seule région ciblée, et depuis décembre 2021 dans tout le pays, mais uniquement à titre de test. Selon le ministère fédéral de la Santé, le statu quo n’a pas encore changé. Toutefois, les médecins et thérapeutes devraient être en mesure de délivrer des ordonnances de traitements de santé entièrement par voie numérique via le réseau de données de santé à partir de 2023. Pendant la pandémie, les centres de vaccination en Allemagne ont également utilisé le réseau de données de santé pour organiser des rendez-vous de vaccination et déterminer les taux de vaccination. Cela n’a pas du tout bien fonctionné, contrairement à ce que l’on a pu voir dans tous les autres pays dont le degré de numérisation dans le secteur de la santé est plus avancé. Juste pour comparaison : De nombreux instituts de recherche et centres de compétences sont déjà connectés au réseau des services de santé nationaux du Royaume-Uni (NHS, UK National Health Services), et les méthodes de travail analogiques sont constamment passées au numérique depuis déjà un certain temps. Ce n’est qu’une des raisons pour lesquelles la gestion numérique de la vaccination au Royaume-Uni s’est déroulée sans heurts. De plus, le réseau NHS est déjà utilisé pour des opérations dirigées à distance, par exemple.
Chirurgie à distance avec latences minimales
La [5]chirurgie robotique est peu invasive et, quand un centième de millimètre compte, beaucoup plus précise que l’opération à la main. Les bras des robots sont plus souples et précis car ils ne tremblent jamais. En outre, des spécialistes externes peuvent opérer à distance. Les chirurgiens utiliseraient deux « joysticks » et verraient une image tridimensionnelle et agrandie de la zone opérée, le robot reproduisant alors avec précision leurs mouvements. La transmission sans latence des commandes de contrôle et des données images est cruciale pour ces solutions.
Par conséquent, les opérations à distance sont l’un des nombreux cas d’utilisation qui devraient être pris en charge avec une [6]solution d’Edge Computing , car seules les données médicales nécessaires à l’opération sont envoyées sur le réseau. Le serveur Edge du robot chirurgical gère le traitement rapide des données de capteur en provenance des joysticks. Comme toutes les données pertinentes pour l’opération sont transmises de manière anonyme, une protection des données importantes des patients est également garantie.
Traitement rapide des données en soins intensifs
Les unités de soins intensifs doivent faire face à un volume de données particulièrement élevé car de nombreux paramètres vitaux des patients doivent être surveillés en permanence. Si un serveur Edge traite ces paramètres sur le site et envoie une alarme au personnel de service en cas de signes vitaux anormaux ou de dépassement de la valeur limite, le processus s’effectue très rapidement. Par ailleurs, les données restent sur place. Parallèlement, des efforts sont même déployés pour utiliser les données de routine collectées en continu pour développer un « modèle virtuel de patient ». Ce modèle vise à simuler différentes pathologies des patients en soins intensifs, à prévoir l’évolution qu’ils pourraient connaître et à prédire les complications potentielles.
Normes élevées de sécurité des données pour la gestion de l’IoT médicaux
De plus en plus d’hôpitaux gèrent leurs dispositifs médicaux et leur inventaire grâce à une interface de gestion commune. Pour leur localisation en temps réel, tous les appareils, produits et composants se voient attribuer soit une RFID, soit d’autres marqueurs radio ou codes-barres. Le personnel peut ainsi rapidement les affecter et les localiser. Si l’application n’est pas installée dans un cloud mais sur un serveur à l’intérieur du réseau de l’hôpital, la sécurité des données en est augmentée d’autant. Par exemple, l’administration de l’hôpital peut également intégrer les bracelets des patients et les cartes d’identité du personnel dans le système. Si le [7]serveur Edge a un accès sécurisé au réseau de données de santé , il est également possible d’accéder directement à une base de données centrale de produits médicaux.
Diagnostic assisté par IA dans les processus d’imagerie
Dans les procédures de diagnostic basé sur l’image, les procédures de prise de décision reposant sur l’IA sont en vogue. Le logiciel analyse un éventail d’acquisitions scanner ou d’images et sélectionne automatiquement celle qui est la plus parlante, dans laquelle une certaine anomalie ou un certain défaut d’alignement est le plus perceptible. Cela facilite et accélère les diagnostics. À cette fin, le système, avec sa capacité d’auto-apprentissage, utilise une collection d’acquisitions scanner ou d’images radiographiques déjà associées à un diagnostic et anonymisées, qui sont déjà intégrées au système. Si le système local ne dispose pas de données suffisantes pour prendre une décision, il peut accéder aux bases de données médicales centrales en ligne et rechercher des images comparables qui seraient associées à un diagnostic confirmé.
Traitements individuels et traceurs de santé via une application
En complément de ces solutions de serveurs, un modèle d’Edge Computing en forte croissance se développe actuellement dans le segment médical et intègre les appareils mobiles dans les concepts de traitement. Aujourd’hui, les hôpitaux et les cabinets médicaux peuvent désormais prescrire des applications sur ordonnance. Pour les diabétiques, par exemple, il existe une application qui évalue automatiquement les relevés d’un lecteur de glycémie ou d’un stylo à insuline et transfère les données vers un journal en ligne protégé. Avec le consentement du patient, le médecin traitant peut accéder à ce journal à tout moment pour fournir les conseils les mieux adaptés. De plus, les applications d’accompagnement thérapeutique et les traceurs de santé sont de plus en plus populaires.
L’ Edge Computing médical [8]se déroule donc aussi sur smartphone. Cependant, des applications puissantes, telles que les opérations en ligne de classe critique ou les analyses de big data, nécessitent des capacités de calcul et de stockage spécialement conçues, avec une connexion à un réseau rapide ayant une bande passante suffisante.
Quid des exigences en matière de stockage dans le secteur de l’e-santé ?
Les exigences applicables aux [9]systèmes de stockage sont aussi diverses que les applications disponibles. Dans le secteur hospitalier, un stockage très disponible est indispensable car toute défaillance peut être une question de vie ou de mort. Lorsque les utilisateurs ont besoin d’un accès rapide à des données non structurées , il est fortement recommandé de choisir des systèmes de stockage compatibles Simple Storage Service (S3) et orientés objet.
Il est un grand avantage qui consiste à configurer des métadonnées définies en fonction des systèmes et en fonction des utilisateurs. Ces identifiants uniques permettent de réduire significativement le temps de recherche. Plus important encore, [10]Object Lock protège les données contre le cryptage en cas d’attaque par un logiciel d’extorsion et élimine ainsi la nécessité de payer une rançon. Object Lock rend les données immuables afin qu’elles ne puissent être ni supprimées ni écrasées pendant une période de conservation préalablement définie. Même en cas de catastrophe, les établissements médicaux peuvent restaurer assez rapidement des données critiques à partir d’une copie « propre », après validation par une enquête médico-légale.
L’Edge Computing a-t-il un sens dans le secteur de la santé ?
Pour éviter de surcharger les réseaux hospitaliers et de santé et permettre aux systèmes locaux de réagir sans latence, une approche « Edge Computing » est idéale pour de nombreuses applications numériques. Lorsque les données sont sélectionnées, traitées et analysées sur site ou à leur source, seules les données nécessaires sont envoyées sur le réseau.
L’utilisation de l’ Edge Computing dans le domaine de la santé garantit des soins plus rapides, meilleurs et plus adaptés aux patients. Grâce à la télémédecine, les personnes à mobilité réduite n’ont plus à se rendre dans un établissement médical. Les proches et le personnel soignant sont immédiatement alertés en cas d’accident.
L’analyse assistée par IA aide à la détection précoce des cancers, les installations médicales bénéficient d’une gestion des équipements plus efficace, et les spécialistes peuvent réaliser des opérations vitales à tout moment et depuis n’importe quel endroit avec un accès à Internet et une bande passante suffisants. Avec ou sans assistance robotique.
Cela va sans dire, les données médicales et relatives aux patients sont très sensibles et nécessitent donc les plus hauts niveaux de protection. Plus les données sensibles sont proches (« edge »), moins il y a de risque que des individus non autorisés puissent accéder aux données depuis l’extérieur.
[11]
[1] https://rnt.de/en/
[2] https://eu4health.eu
[3] https://www.bundesgesundheitsministerium.de/krankenhauszukunftsgesetz.html
[4] https://www.bfarm.de/DE/Das-BfArM/Aufgaben/Forschungsdatenzentrum/_node.html
[5] https://www.doctissimo.fr/sante/grands-dossiers-sante/robots-medecine/robot-chirugical-chirurgie-robotique-france
[6] https://rnt.de/en/solutions/
[7] https://kinsta.com/fr/base-de-connaissances/serveurs-edge/
[8] https://www.intel.com/content/www/us/en/healthcare-it/edge-analytics.html
[9] https://rnt.de/en/storage/
[10] https://aws.amazon.com/fr/about-aws/whats-new/2018/11/s3-object-lock/
[11] https://www.toolinux.com/?edge-computing-quels-usages-dans-la-sante-numerique#forum
mercredi 6 juillet 2022
La pandémie aura accéléré la numérisation dans le secteur des soins de santé et de la médecine. Dans le domaine, les solutions d’Edge Computing s’imposent désormais comme une évidence.
L’ [1]edge computing - également appelée « informatique en périphérie de réseau » en français - assure en effet la protection des données sensibles des patients, le traitement simultané des données en temps réel et vient accélérer à la fois le traitement et le temps de réponse. Des domaines essentiels pour fournir des prestations de pointe en médecine.
Investissements de l’UE dans l’infrastructure numérique et les processus sous-jacents
Afin d’être mieux préparée aux prochaines pandémies et d’optimiser le système de santé dans son ensemble, l’UE a lancé le projet de financement [2]EU4Health en mars 2021, pour un budget d’environ 5,3 milliards d’euros jusqu’en 2027. Certains États membres ont également lancé leurs propres projets de financement nationaux.
En Allemagne par exemple, la loi pour l’avenir de l’hôpital ( [3]Krankenhauszukunftsgesetz ) a apporté un total de 4,3 milliards d’euros pour la digitalisation dans les hôpitaux depuis octobre 2020. Les fonds devraient être consacrés aux équipements informatiques, aux systèmes robotiques et aux structures de télémédecine. Il est urgent de progresser dans ce domaine car de nombreux pays, tels que la Grande-Bretagne ou l’Estonie, sont bien plus avancés. L’Allemagne se classe en avant-dernière position, devant la Pologne. (Source : Bertelsmann Stiftung : Studie zur Digitalen Gesundheit)
Ce qu’un réseau de santé numérique pourrait faire pour nous
L’Allemagne continue à travailler sur les bases du fonctionnement en réseau numérique. Ce n’est que depuis le début de l’année que tous les centres médicaux ont dû connecter leurs systèmes d’information hospitaliers à l’infrastructure télématique (IT) nationale, l’autoroute informatique de l’Allemagne pour son système de santé. Plus important encore, les caisses d’assurance maladie, les cabinets médicaux et les pharmacies en Allemagne pourraient tous théoriquement échanger des dossiers électroniques de patients, émettre des ordonnances électroniques ou des certificats d’incapacité, et gérer les données d’urgence via ce réseau . Les patients pourraient créer leurs propres dossiers et partager les données pour qu’elles fassent l’objet d’examens et de discussions supplémentaires avec des experts médicaux.
En outre, le centre de données de recherche en santé ( [4]Forschungsdatenzentrum Gesundheit ) de l’institut fédéral des médicaments et des dispositifs médicaux (Bundesinstitut für Arzneimittel und Medizinprodukte) est affilié et pourrait utiliser les données disponibles à des fins de recherche et apporter une contribution importante à l’amélioration des soins de santé pour tous.
Quand la réalité nous rattrape
En fait, la prescription électronique en Allemagne n’a été lancée qu’à l’été 2021 dans une seule région ciblée, et depuis décembre 2021 dans tout le pays, mais uniquement à titre de test. Selon le ministère fédéral de la Santé, le statu quo n’a pas encore changé. Toutefois, les médecins et thérapeutes devraient être en mesure de délivrer des ordonnances de traitements de santé entièrement par voie numérique via le réseau de données de santé à partir de 2023. Pendant la pandémie, les centres de vaccination en Allemagne ont également utilisé le réseau de données de santé pour organiser des rendez-vous de vaccination et déterminer les taux de vaccination. Cela n’a pas du tout bien fonctionné, contrairement à ce que l’on a pu voir dans tous les autres pays dont le degré de numérisation dans le secteur de la santé est plus avancé. Juste pour comparaison : De nombreux instituts de recherche et centres de compétences sont déjà connectés au réseau des services de santé nationaux du Royaume-Uni (NHS, UK National Health Services), et les méthodes de travail analogiques sont constamment passées au numérique depuis déjà un certain temps. Ce n’est qu’une des raisons pour lesquelles la gestion numérique de la vaccination au Royaume-Uni s’est déroulée sans heurts. De plus, le réseau NHS est déjà utilisé pour des opérations dirigées à distance, par exemple.
Chirurgie à distance avec latences minimales
La [5]chirurgie robotique est peu invasive et, quand un centième de millimètre compte, beaucoup plus précise que l’opération à la main. Les bras des robots sont plus souples et précis car ils ne tremblent jamais. En outre, des spécialistes externes peuvent opérer à distance. Les chirurgiens utiliseraient deux « joysticks » et verraient une image tridimensionnelle et agrandie de la zone opérée, le robot reproduisant alors avec précision leurs mouvements. La transmission sans latence des commandes de contrôle et des données images est cruciale pour ces solutions.
Par conséquent, les opérations à distance sont l’un des nombreux cas d’utilisation qui devraient être pris en charge avec une [6]solution d’Edge Computing , car seules les données médicales nécessaires à l’opération sont envoyées sur le réseau. Le serveur Edge du robot chirurgical gère le traitement rapide des données de capteur en provenance des joysticks. Comme toutes les données pertinentes pour l’opération sont transmises de manière anonyme, une protection des données importantes des patients est également garantie.
Traitement rapide des données en soins intensifs
Les unités de soins intensifs doivent faire face à un volume de données particulièrement élevé car de nombreux paramètres vitaux des patients doivent être surveillés en permanence. Si un serveur Edge traite ces paramètres sur le site et envoie une alarme au personnel de service en cas de signes vitaux anormaux ou de dépassement de la valeur limite, le processus s’effectue très rapidement. Par ailleurs, les données restent sur place. Parallèlement, des efforts sont même déployés pour utiliser les données de routine collectées en continu pour développer un « modèle virtuel de patient ». Ce modèle vise à simuler différentes pathologies des patients en soins intensifs, à prévoir l’évolution qu’ils pourraient connaître et à prédire les complications potentielles.
Normes élevées de sécurité des données pour la gestion de l’IoT médicaux
De plus en plus d’hôpitaux gèrent leurs dispositifs médicaux et leur inventaire grâce à une interface de gestion commune. Pour leur localisation en temps réel, tous les appareils, produits et composants se voient attribuer soit une RFID, soit d’autres marqueurs radio ou codes-barres. Le personnel peut ainsi rapidement les affecter et les localiser. Si l’application n’est pas installée dans un cloud mais sur un serveur à l’intérieur du réseau de l’hôpital, la sécurité des données en est augmentée d’autant. Par exemple, l’administration de l’hôpital peut également intégrer les bracelets des patients et les cartes d’identité du personnel dans le système. Si le [7]serveur Edge a un accès sécurisé au réseau de données de santé , il est également possible d’accéder directement à une base de données centrale de produits médicaux.
Diagnostic assisté par IA dans les processus d’imagerie
Dans les procédures de diagnostic basé sur l’image, les procédures de prise de décision reposant sur l’IA sont en vogue. Le logiciel analyse un éventail d’acquisitions scanner ou d’images et sélectionne automatiquement celle qui est la plus parlante, dans laquelle une certaine anomalie ou un certain défaut d’alignement est le plus perceptible. Cela facilite et accélère les diagnostics. À cette fin, le système, avec sa capacité d’auto-apprentissage, utilise une collection d’acquisitions scanner ou d’images radiographiques déjà associées à un diagnostic et anonymisées, qui sont déjà intégrées au système. Si le système local ne dispose pas de données suffisantes pour prendre une décision, il peut accéder aux bases de données médicales centrales en ligne et rechercher des images comparables qui seraient associées à un diagnostic confirmé.
Traitements individuels et traceurs de santé via une application
En complément de ces solutions de serveurs, un modèle d’Edge Computing en forte croissance se développe actuellement dans le segment médical et intègre les appareils mobiles dans les concepts de traitement. Aujourd’hui, les hôpitaux et les cabinets médicaux peuvent désormais prescrire des applications sur ordonnance. Pour les diabétiques, par exemple, il existe une application qui évalue automatiquement les relevés d’un lecteur de glycémie ou d’un stylo à insuline et transfère les données vers un journal en ligne protégé. Avec le consentement du patient, le médecin traitant peut accéder à ce journal à tout moment pour fournir les conseils les mieux adaptés. De plus, les applications d’accompagnement thérapeutique et les traceurs de santé sont de plus en plus populaires.
L’ Edge Computing médical [8]se déroule donc aussi sur smartphone. Cependant, des applications puissantes, telles que les opérations en ligne de classe critique ou les analyses de big data, nécessitent des capacités de calcul et de stockage spécialement conçues, avec une connexion à un réseau rapide ayant une bande passante suffisante.
Quid des exigences en matière de stockage dans le secteur de l’e-santé ?
Les exigences applicables aux [9]systèmes de stockage sont aussi diverses que les applications disponibles. Dans le secteur hospitalier, un stockage très disponible est indispensable car toute défaillance peut être une question de vie ou de mort. Lorsque les utilisateurs ont besoin d’un accès rapide à des données non structurées , il est fortement recommandé de choisir des systèmes de stockage compatibles Simple Storage Service (S3) et orientés objet.
Il est un grand avantage qui consiste à configurer des métadonnées définies en fonction des systèmes et en fonction des utilisateurs. Ces identifiants uniques permettent de réduire significativement le temps de recherche. Plus important encore, [10]Object Lock protège les données contre le cryptage en cas d’attaque par un logiciel d’extorsion et élimine ainsi la nécessité de payer une rançon. Object Lock rend les données immuables afin qu’elles ne puissent être ni supprimées ni écrasées pendant une période de conservation préalablement définie. Même en cas de catastrophe, les établissements médicaux peuvent restaurer assez rapidement des données critiques à partir d’une copie « propre », après validation par une enquête médico-légale.
L’Edge Computing a-t-il un sens dans le secteur de la santé ?
Pour éviter de surcharger les réseaux hospitaliers et de santé et permettre aux systèmes locaux de réagir sans latence, une approche « Edge Computing » est idéale pour de nombreuses applications numériques. Lorsque les données sont sélectionnées, traitées et analysées sur site ou à leur source, seules les données nécessaires sont envoyées sur le réseau.
L’utilisation de l’ Edge Computing dans le domaine de la santé garantit des soins plus rapides, meilleurs et plus adaptés aux patients. Grâce à la télémédecine, les personnes à mobilité réduite n’ont plus à se rendre dans un établissement médical. Les proches et le personnel soignant sont immédiatement alertés en cas d’accident.
L’analyse assistée par IA aide à la détection précoce des cancers, les installations médicales bénéficient d’une gestion des équipements plus efficace, et les spécialistes peuvent réaliser des opérations vitales à tout moment et depuis n’importe quel endroit avec un accès à Internet et une bande passante suffisants. Avec ou sans assistance robotique.
Cela va sans dire, les données médicales et relatives aux patients sont très sensibles et nécessitent donc les plus hauts niveaux de protection. Plus les données sensibles sont proches (« edge »), moins il y a de risque que des individus non autorisés puissent accéder aux données depuis l’extérieur.
[11]
[1] https://rnt.de/en/
[2] https://eu4health.eu
[3] https://www.bundesgesundheitsministerium.de/krankenhauszukunftsgesetz.html
[4] https://www.bfarm.de/DE/Das-BfArM/Aufgaben/Forschungsdatenzentrum/_node.html
[5] https://www.doctissimo.fr/sante/grands-dossiers-sante/robots-medecine/robot-chirugical-chirurgie-robotique-france
[6] https://rnt.de/en/solutions/
[7] https://kinsta.com/fr/base-de-connaissances/serveurs-edge/
[8] https://www.intel.com/content/www/us/en/healthcare-it/edge-analytics.html
[9] https://rnt.de/en/storage/
[10] https://aws.amazon.com/fr/about-aws/whats-new/2018/11/s3-object-lock/
[11] https://www.toolinux.com/?edge-computing-quels-usages-dans-la-sante-numerique#forum