Название базовой системы (платформы): | Microsoft Azure |
Разработчики: | Microsoft |
Дата премьеры системы: | 16 февраля 2017 г |
Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
Технологии: | Речевые технологии, Медицинская информационная система, Системы видеоаналитики, Телемедицинский сервис |
Инициатива Microsoft Healthcare NExT (New Experiences in Technology)
7 трендов в здравоохранении
- «Эффект цунами» с точки зрения нагрузки на систему здравоохранения (расходы на поддержание здоровья людей в возрасте 65+ в 4-5 выше, чем на людей моложе 65 лет)[1]
- Изменения в возрастной структуре населения, рост хронических заболеваний создают новые долгосрочные потребности в области оказания медицинских услуг
- Это требует другого профиля и моделей оказания медицинских услуг (телемедицина; постоянные, долгосрочные контакты с пациентами, особенно пожилыми и страдающими хроническими заболеваниями; интернет вещей, и пр.)
- ИТ-решения должны быть интегрированы с медицинскими услугами в рамках всей системы взаимодействия: дома, на работе, в обществе, в системе медицинского и социального обеспечения.
2017
Анонс Microsoft Healthcare NExT
16 февраля 2017 года Microsoft анонсировала несколько инициатив и решений в здравоохранении. Софтверный гигант намерен использовать свои облачные сервисы и технологии искусственного интеллекта (ИИ) на благо медицинских учреждений и партнеров.
Данная программа Microsoft получила название Healthcare NExT. Она объединит исследования и разработки медицинских продуктов, а также новую модель стратегического сотрудничества корпорации в секторе здравоохранения. Microsoft предоставит партнерам ресурсы для создания и внедрения искусственного интеллекта.
В рамках Healthcare NExT компания Microsoft анонсировала несколько новых проектов:
HealthVault Insights
Этот исследовательский проект позволит партнерам Microsoft глубже понимать здоровье пациентов и разрабатывать четкие планы лечения, используя последние научные достижения в области машинного обучения. К платформе HealthVault Insights можно будет подключать фитнес-браслеты, весы с беспроводной связью и другие устройства, обеспечив удаленный мониторинг состояния пациента.
Microsoft Genomics
Проект развивает геномный анализ с использованием платформы Azure и экосистему партнеров в этой области. Цели:
- Быстр расшифровка и анализ ДНК в сообществе с партнерами на основе высокопроизводительных облачных вычислений в Microsoft Azure
- Вторичный, третичный анализ и интеграция с электронными медицинскими записями
- Предоставление доступа к облачному хранилищу данных через специализированное API
- Использование аналитических возможностей Microsoft Azure
Виртуальный собеседник
С использованием искусственного интеллекта. Эта технология позволит партнерам Microsoft создавать инструменты для ухода за больными с умным голосовым управлением.
Project InnerEye
Разработка программного обеспечения с использованием ИИ для планирования лучевой терапии. Цель данного проекта — предоставить дозиметристам и лучевым терапевтам инструменты для построения 3D-моделей организма пациента на основе медицинских изображений за несколько минут вместо нескольких часов, требуемых сейчас.
- Проект MS Research по разработке ПО с использованием ИИ для планирования радиотерапии
- Построение на основе стандартных снимков КТ 3D-модели участков, пораженных раковой опухолью, в течение минут (вместо нескольких часов) для последующего лечения
- Обеспечивает более быструю и точную классификацию болезни и лучший конечный результат радиотерапии
- Не требует использования труда врачей супер-высокой квалификации (экономия средств)
- Облачные технологии и алгоритмы машинного обучения
Использование алгоритмов, апробированных в Microsoft Kinect
Галерея демо-шаблонов
Галерея демо-шаблонов решений для здравоохранения с использованием технологий машинного обучения.
- Предсказание продолжительности пребывания пациента в госпитале[2]
- Бинарная классификация данных для идентификации рака груди
- Предсказание рака груди с использованием Azure Machine Learning для анализа данных
- Предсказание болезней сердца с использованием набора данных из репозитория Калифорнийский университет в Ирвайне UCI Machine Learning repository
Шаблоны Skype for Business для использования в телемедицине
- Open Source шаблоны для Skype for Business, которые позволяют партнерам, клиникам создавать решения для удаленного взаимодействия врачей между собой и с пациентами в различных ситуациях и сценариях
- Различные варианты развертывания – локальные сервера, облачные сценарии или гибрид, для соответствия требованиям масштабирования, безопасности, надежности и структуре затрат
- Консультации «врач-врач»
- Консилиумы
- Сервисы «второго мнения»
- Консультации между врачом и пациентом
- Все необходимые инструменты коммуникаций `под рукой` – чат, голос, видео, статус присутствия и место нахождения
- Спонтанные и запланированные конференции
- Поддержка передачи видео в формате H.264, режим совместной работы с материалами и возможность передачи данных с других систем в режиме реального времени
- Web-приложение Skype for Business предоставляет возможность подключения из любого места с полным набором функций совещаний доступных в версии клиента для ПК (Internet Explorer, Firefox, Chrome, Safari)
- SDK и API для разработчиков (встраивание в функционал МИС)
Microsoft HoloLens
Носимый голографический компьютер - технология дополненной реальности, которая позволяет привнести цифровой мир в реальный мир.
Инструментарий для создания роботов (ботов)
В интересах здравоохранения `Microsoft’s AI health chatbot technology
Различные сценарии использования
- Первичная сортировка пациентов на основе стандартных медицинских протоколов или полностью адаптированных
- Возможность предоставления ответов по льготам и ценам
- Возможность полной настройки и встраивания в МИСы и порталы взаимодействия с пациентами
Интеллектуальные возможности настройки диалога
- «Коробочная» готовая функциональность
- Поддержка динамической интерактивный настройки диалога
- Использование знаний от предыдущих контактов с пациентом
- Использование информации из HealthVault с данными по пациенту, включая используемые препараты, данные с носимых устройств
- Использование индустриальных баз знаний для генерации более релевантных ответов
![]() | Я хочу, чтобы наши исследовательские возможности и гипермасштабируемые облачные вычисления помогли нашим партнерам добиться больших успехов в мире здравоохранения, — заявил глава программы Healthcare NExT Питер Ли (Peter Lee).[3] | ![]() |
Сценарии использования облачной платформы Microsoft в здравоохранении
Объемы данных и требования к вычислительным мощностям в здравоохранении
В системе здравоохранения генерируется 30% мировых данных в цифровой форме[4]
- Объем данных в цифровой форме в системе здравоохранения увеличивается на 48% ежегодно[5]
- Колоссальные объемы данных, связанные с анализом генома человека (геномика) для целей «точной медицины»
- Человек – это «большие данные»: миллиарды символов закодированы в каждом из нас
- Генетический код одного человека – это примерно 100 ГБ информации
- Сегодня анализ ДНК человека стоит примерно $1000 – это примерно 2% от стоимости этой процедуры в 2010 г. Это возможно благодаря высокопроизводительным облачным вычислениям и хранению данных в облаке. Технология становится мейнстримом благодаря падению цены и доступности
- Эксперты оценивают, что к 2025 г. будут проанализированы геномы 100 млн. человек.
- Облачные вычисления – идеальный инструмент для такого анализа
- Полная расшифровка этого кода – это примерно 24 часа вычислений на достаточно мощной виртуальной машине (Azure D14 instance: 16 ядер, 112 Гб оперативной памяти, 800 Гб локальной SSD-памяти и пр.)
- Объем данных, которые генерируются в области геномики, удваивается каждые 7 месяцев и скоро будет находится в области зетабайт (10 в 21 степени байт) (~40 экзабайт данных в год к 2025 г.)[6]
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)