Velká data v izraelské nemocnici Sheba MC
- Sheba Medical Center v Tel Avivu je největší nemocnicí v Izraeli. Jste vědeckým ředitelem jejího inovačního centra zaměřeného na velká data a umělou inteligenci. Kdy jste se začali zabývat velkými daty?
Můj zájem začal v roce 2005, kdy jsme cítili, že je třeba optimalizovat naše rozhodování pomocí výstrah. Elektronické lékařské záznamy (EMR) byly nasazeny o rok nebo dva dříve, ale vzájemné propojení bylo velmi omezené. Termín velká data (big data) ještě nebyl použit, ani jsme toho o strojovém učení moc nevěděli. Pokusili jsme se však optimalizovat sběr dat pro klinický výzkum a vytvořit řadu tabulek pro rozhodování (dashboards). Systém podpory rozhodování se v té době obvykle nevyvíjel, ale získali jsme podrobný pohled na různé systémy a datové struktury. Podívat se na data z pohledu praktického kardiologa a současně zvážit potenciál výzkumných nebo klinických programů je velmi obohacující.
- Integrace dat je obrovský úkol. Jak jste jej řešili? Máte velké IT oddělení?
Ve skutečnosti jde o pokračující projekt trvající několik let, kdy jsou neustále přidávány nové systémy a nové systémy jsou také vytvářeny od nuly. IT oddělení není příliš velké. Máme přibližně třicet lidí, kteří většinu času věnují udržování všeho, co potřebuje nemocnice o dvou tisících lůžek, v chodu. Integrace je dílem spolupráce mezi IT oddělením, inovačním centrem, externími dodavateli, stejně jako strategickými partnery, jako je Microsoft. Technologie se za posledních deset let také výrazně vyvinuly a komunikační protokoly, jako je FHIR, urychlují integraci.
- Sdílíte svá data s jinými výzkumnými pracovníky v Izraeli nebo ze zahraničí?
Ano, sdílíme. Existují zvláštní předpisy týkající se používání lékařských údajů pro použití mimo přímou péči o pacienty. Schválení od regulátora jsou nutná, ale rozhodně hodně spolupracujeme. Kromě toho budujeme mezinárodní síť pro spolupráci ve všech aspektech digitálního zdraví, která se jmenuje ARC Network. ARC znamená Accelerate, Redesign a Collaborate. Žádná instituce nemůže uspět sama. Jednoduchým příkladem by mohly být projekty týkající se velkých dat a strojového učení pro málo rozšířené jevy, které vyžadují sdružování dat. Dále modely vyvinuté v jedné instituci na základě vlastních dat vyžadují ověření s daty z jiných míst, jinak by byla zobecnitelnost získaných modelů omezená.
- Vedete projekt distančního kardiorehabilitačního programu. Jak to funguje a kde přináší výhody používání velkých dat?
Hlavním cílem vzdálené kardiologické rehabilitace bylo umožnit pacientům bezpečně se účastnit strukturované rehabilitace a preventivního programu z jejich domova nebo komunity, zatímco jsou plně sledováni a na dálku dostávají všechny potřebné služby tam, kde si to přejí. Ve stručnosti, způsobilí pacienti dostanou chytré hodinky společně s aplikací pro chytrý telefon, kterou jsme vyvinuli s Datos Health. Veškerá jejich aktivita se zaznamenává a přenáší do našeho řídícího centra v Sheba Medical Center, kde se analyzuje a přezkoumává týmem multidisciplinární péče. Řídící centrum obsahuje také prvky managementu týmu a bezpečné nástroje pro zasílání zpráv a využívání telemedicíny. Tyto systémy denně monitorují srdeční frekvenci a aktivitu, čímž generují velké množství dat, která je bez pokročilých nástrojů téměř nemožné využít pro vylepšení našich znalostí. Bez těchto nástrojů to jsou jen data. Nyní jsme rozšířili naše zaměření nad rámec rehabilitace. Díváme se na management srdečního selhání, optimalizaci léčby, stejně jako se snažíme sledovat dodržování lékařských doporučení ze strany pacienta.
Zdroj: MT