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Cómo la computación de borde transformará la medicina

[20/10/2021] Children's Health of Orange County, un sistema sanitario pediátrico con sede en California, está trabajando con otras instituciones médicas para recopilar imágenes clínicas: resonancias magnéticas, ecocardiogramas y similares. El objetivo: crear un repositorio de imágenes para analizarlas en busca de información que permita entrenar algoritmos capaces de ayudar a los médicos en sus diagnósticos.

Aunque la iniciativa está en sus primeras fases, el vicepresidente y CIO del CHOC, John Henderson, ya está pensando en las tecnologías que su organización necesitaría para hacer posible un sistema inteligente de este tipo. La computación de borde, con su capacidad de ofrecer análisis en tiempo real de grandes archivos, sería un componente clave para que funcione, afirma.

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La computación de borde se considera cada vez más un componente crítico en el ecosistema de datos creado por los dispositivos conectados. Por lo general, se define como un paradigma informático distribuido que sitúa la computación y el almacenamiento de datos físicamente cerca de donde se generan y utilizan los datos.

En una configuración típica de computación de borde, un servidor de borde o un gateway situado en el borde de la red almacena y procesa los datos recogidos por los dispositivos finales, como sensores, cámaras o teléfonos inteligentes, y a menudo envía algunos o todos los datos a la nube para su procesamiento adicional. En algunos casos, el procesamiento inicial se realiza en los propios dispositivos finales; pero, en cualquier caso, el procesamiento y el análisis inicial de los datos se realiza cerca del lugar donde se recogen los datos, en lugar de en un servidor en la nube o en un centro de datos corporativo distante.

En el ámbito de la sanidad, esta técnica permite analizar los datos recogidos por los sensores y otros dispositivos médicos allí donde se encuentran los pacientes. Es esta proximidad de las capacidades de computación y almacenamiento lo que muchos expertos en informática sanitaria predicen que ayudará a transformar la asistencia sanitaria al ofrecer un procesamiento casi instantáneo.

"El edge está en las primeras fases de aplicación en la sanidad, pero es algo que estamos estudiando", afirma Henderson. En su opinión, la computación de borde es una tecnología fundamental para múltiples escenarios sanitarios.

La tecnología Edge podría servir para el control avanzado de pacientes a distancia, procesando los datos de dispositivos médicos como monitores de glucosa y de presión arterial, y alertando a los médicos de las lecturas problemáticas. Podría permitir la gestión en tiempo real de los equipos médicos a medida que las distintas piezas se desplazan por las instalaciones del hospital. Y podría ofrecer contenidos a la carta para sesiones de formación en realidad aumentada y virtual, con la proximidad de los dispositivos de computación de borde asegurando que no haya retraso en la experiencia.

"El borde permite a las organizaciones sanitarias desplegar nuevas funciones y tener mayor capacidad de respuesta", afirma Dave McCarthy, vicepresidente de la empresa de investigación IDC, donde dirige un equipo de analistas que cubren las estrategias de nube compartida (pública), nube dedicada (privada) y borde.

Asistencia sanitaria en todas partes y en cualquier lugar

Según los expertos, una confluencia de tendencias sanitarias está impulsando el interés -y la necesidad- de la computación de borde.

Uno de los grandes factores que impulsan las necesidades de edge computing es el crecimiento exponencial de los dispositivos finales que generan datos. Lynne Dunbrack, vicepresidenta del grupo para el sector público de IDC, utiliza las estimaciones de la Asociación Americana de Hospitales sobre los dispositivos médicos conectados por cama, junto con el recuento de la AHA de 920 mil camas de hospital con personal, para calcular el número total de dispositivos de cabecera entre 9,2 y 13,8 millones.

Al mismo tiempo, el sector sanitario está acelerando su adopción de algoritmos, aprendizaje automático e inteligencia artificial. El sector también está adoptando más realidad aumentada y realidad virtual para la atención clínica y la formación. Todos estos usos requieren importantes capacidades de procesamiento de datos en tiempo real para ofrecer resultados útiles en un entorno sanitario.

Mientras tanto, la asistencia sanitaria se está expandiendo más allá de las paredes de los hospitales y de las salas de examen de los médicos, con visitas virtuales, monitorización de pacientes a distancia y dispositivos portátiles de los consumidores que crean aún más datos que los médicos quieren capturar y analizar para poder proporcionar asistencia en cualquier lugar y en todas partes.

Las cifras de IDC Futurescape: Worldwide Health Industry 2021 Predictions subrayan estas tendencias. Según el informe:

  • Para finales del 2021, siete de las 10 principales empresas de wearables de pulsera habrán lanzado algoritmos capaces de detectar precozmente posibles signos de enfermedades infecciosas, como la COVID-19 y la gripe.
  • Para el 2024, la proliferación de datos hará que el 60% de la infraestructura informática de las organizaciones sanitarias se construya sobre una plataforma de datos que utilizará la IA para mejorar la automatización de procesos y la toma de decisiones.
  • Para permitir la formación inmersiva de los profesionales sanitarios y mejorar la experiencia del cliente, el 60% de los proveedores pasarán de la prueba de concepto al despliegue completo de las tecnologías AR/VR en el 2025.
  • Para el 2026, el 65% de los flujos de trabajo de imagen médica utilizarán la IA para detectar enfermedades subyacentes y guiar la intervención clínica, mientras que el 50% utilizará la teleradiología para compartir estudios y mejorar el acceso a los radiólogos.

Aunque gran parte de esos datos acabarán en servidores centralizados (ya sea en la nube o en el centro de datos de un hospital), los expertos en informática sanitaria afirman que una buena parte de ellos tendrá que recogerse, procesarse y almacenarse más cerca de donde se generan y/o consumen.

Los expertos afirman que la sanidad necesita esa proximidad de la potencia de procesamiento debido a los elevados costos de trasladar grandes volúmenes de datos a la nube, las limitaciones de la red y los problemas de latencia.

"Una de las principales razones por las que la computación de borde se ha vuelto tan importante en los últimos dos años es debido a las limitaciones que la gente ha experimentado con la nube", señala McCarthy. "Se necesita edge computing siempre que se generen muchos datos y se necesite analizarlos en tiempo real".

Mike Angelakos, director de tecnología de Geisinger, un sistema sanitario con sede en Danville (Pensilvania), afirma que está viendo estos problemas a medida que él y sus colegas ejecutivos avanzan en la atención sanitaria conectada y otras iniciativas digitales dentro de su organización.

Señala que algunas imágenes médicas tienen entre 3 y 6GB cada una, y que los médicos suelen revisar varias imágenes de un paciente en un momento dado.

"Y como son tan grandes, y por la forma en que se leen y representan en la pantalla, no es algo que se pueda trasladar a la nube", señala. Transmitir ese material a servidores centralizados donde las aplicaciones pudieran analizarlo no solo costaría demasiado dinero, sino que también sería demasiado lento en situaciones de emergencia. "Cuando hacemos copias de seguridad de las imágenes de radiología para traumatismos, esos segundos extra significan algo para esos pacientes".

Edge en las primeras etapas, pero con crecimiento por delante

Según la Edge Spending Guide de IDC de junio del 2021, el gasto de los proveedores sanitarios en edge computing (hardware, software y servicios) alcanzará los 10.300 millones de dólares en el 2025, con una tasa de crecimiento anual compuesta de cinco años del 17%.

A pesar de esta aparente gran cantidad de dinero, los responsables de las TI sanitarias afirman que el uso del edge computing en la sanidad está todavía en sus primeras etapas. Además, señalan que gran parte de la potencia computacional que existe actualmente en el borde de la atención sanitaria está integrada en los propios dispositivos finales.

"Si se entra en una habitación de hospital, hay cuatro o cinco dispositivos, como los monitores cardíacos, que son dispositivos de edge computing. Todos ellos toman los datos del paciente y los visualizan en el punto final. Hemos difuminado los límites entre los equipos médicos y los equipos informáticos", afirma Steve Hess, director de informática de UCHealth, una red de hospitales, clínicas y proveedores de atención sanitaria con sede en Colorado.

Los expertos en informática sanitaria prevén que las inversiones en tecnología edge aumenten en los próximos años y, con ese crecimiento, algunos afirman que la tecnología edge contribuirá a transformar cómo, dónde y con qué rapidez se puede prestar la asistencia.

Angelakos señala un proyecto piloto como ejemplo. Geisinger está probando una plataforma que utiliza tecnologías de automatización y reconocimiento facial para que los pacientes puedan registrarse en las visitas clínicas a través de sus teléfonos inteligentes y recibir mensajes del personal clínico antes de sus exámenes.

"En este caso, el smartphone del paciente se convertiría en el dispositivo informático de borde. Ayudará a agilizar la experiencia desde el punto de vista del paciente y también desde el punto de vista operativo", afirma Angelakos, quien añade que la plataforma ayudará a limitar los puntos de contacto físicos en el proceso de registro (lo que reduce la propagación de gérmenes), y a reducir el uso de papel (lo que ahorra recursos).

Otros prevén oportunidades aún más transformadoras para el edge computing en la sanidad.

Weisong Shi, profesor de ciencias de la computación de la Universidad Estatal de Wayne y experto en computación de borde y salud conectada, señala como ejemplo el futuro de los servicios de emergencia. Los médicos que trabajan en una ambulancia podrían tomar fotografías que se cotejarían con los datos biométricos del paciente procedentes de los dispositivos médicos de a bordo, y se analizarían mediante un dispositivo de borde. Los resultados podrían orientar a los médicos sobre los tratamientos que deben administrar durante el trayecto, y alertar a los médicos de urgencias sobre la mejor manera de preparar la llegada del paciente.

O, según Shi, los dispositivos de borde que realizan cálculos de datos en tiempo real sobre el terreno, podrían permitir a los médicos evaluar e incluso tratar eficazmente a los pacientes in situ, ayudando a reducir las visitas innecesarias al hospital.

Otros citan el potencial de la computación de borde para permitir una atención virtual más eficaz y el seguimiento de pacientes a distancia, como prueba de la capacidad de transformación de la tecnología.

Al igual que muchas otras instituciones sanitarias, UCHealth ha ampliado su uso de las visitas virtuales durante la pandemia de Covid-19, afirma Hess. Al mismo tiempo, el sistema sanitario ha ampliado su capacidad de seguimiento a distancia de los pacientes. Para ayudar a servir mejor a los pacientes en ambos escenarios, Hess dice que prevé tener herramientas digitales habilitadas por la computación de borde, y otras tecnologías como la IA, que reunirían y analizarían los datos generados por los pacientes para producir ideas para los pacientes y los médicos por igual.

"La forma en que pensamos en el cuidado de los pacientes, en el futuro se tratará de mantenerlos sanos", continúa. "Si podemos averiguar cuál es su estado de salud normal y en qué aspectos se está desviando, podremos intervenir adecuadamente". Todo eso requiere algo de computación de borde: necesitamos datos suyos, datos que van a una capa de inteligencia en el borde".

Hess afirma que la computación de borde -ya sea en el teléfono móvil de un paciente o en un dispositivo creado para tal efecto- será especialmente importante para permitir el análisis de datos en zonas rurales con un acceso a Internet lento o incluso inexistente.

Obstáculos a la expansión del edge computing en la sanidad

La adopción a gran escala de la computación de borde en la sanidad está a años vista, quizás incluso a una década o más, según los CIOs y los investigadores de las TI sanitarias. Como dice Henderson, del CHOC, "todavía estamos en una fase muy temprana; se trata de un arco de 10 años y más".

Los expertos afirman que hay varios factores que frenan el despliegue de los sistemas edge.

Para empezar, las instituciones sanitarias suelen tener otras prioridades de inversión. Los CIOs afirman que la financiación de dispositivos médicos y equipos de diagnóstico que tienen un impacto inmediato en la atención al paciente suele tener precedentes.

"Se necesita tiempo antes de que las nuevas tecnologías se conviertan en la corriente principal; se necesita tiempo antes de que sean realmente aceptadas, porque hay una inversión en juego, y cuando se observan las diversas inversiones que tiene que hacer la sanidad, uno quiere asegurarse de que están en los lugares correctos", explica Henderson.

Por ejemplo, Shi dice que él y algunos colegas desarrollaron un prototipo para los servicios médicos de emergencia conectados (EMS) que denominaron STREMS, por sus siglas en inglés de sistema inteligente de comunicación prehospitalaria en tiempo real para EMS, pero la propuesta aún no ha recibido financiación.

Por otro lado, muchas instituciones aún no han invertido en otros componentes tecnológicos que impulsan la necesidad de potencia informática en el borde. Muchos de los dispositivos médicos que se encuentran junto a las camas de los pacientes llevan incorporada potencia informática y, por tanto, ya aportan valor. Pero hay una clase emergente de herramientas habilitadas por la IA para analizar los datos generados por los pacientes que aún no se ha desplegado ampliamente. Lo mismo ocurre con muchos dispositivos de punto final y de la Internet de las cosas (IoT).

De hecho, muchas instituciones médicas todavía están trabajando para integrar completamente todas las aplicaciones y sistemas que han tenido desplegados durante años, integración que es esencial para aprovechar los datos de los pacientes en el borde, señala Shi.

Además, las instituciones sanitarias deben desarrollar políticas y procedimientos de datos sólidos para las iniciativas que utilizan la computación de borde, no solo para proteger los datos sensibles de los pacientes, sino también para identificar los datos correctos necesarios para cada caso de uso. De lo contrario, podrían acabar con un exceso de datos que generen ruido en lugar de valor.

"El reto es crear todo el ecosistema; la cadena es muy larga. Puede hacer un avance [en la computación de borde], pero eso por sí solo no cambiará realmente el conjunto", señala Shi, presidente del comité directivo fundador del Simposio ACM/IEEE sobre computación de borde y de la Conferencia IEEE/ACM sobre salud conectada: Aplicaciones, sistemas e ingeniería.

De hecho, Michael Minear, vicepresidente senior y CIO de Lehigh Valley Health Network, en Allentown (Pensilvania), afirma que no considera que la computación de borde sea una necesidad crítica. "Nos hemos centrado mucho en los dispositivos clínicos [como] los escáneres de TC y las bombas de infusión digitales. Para nosotros, esos dispositivos son muy estratégicos y muy importantes en términos de atención al paciente", afirma.

Además, Minear afirma que ya cuenta con la capacidad informática necesaria para manejar los datos de su institución. Dice que los dispositivos clínicos de su sistema sanitario cargan casi 27 millones de puntos de datos al día en su sistema de registros sanitarios electrónicos (EHR). Pero LVHN maneja esos dispositivos en redes y servidores locales. Por ello, Minear afirma que no experimenta los problemas de latencia relacionados con la nube, que requerirían inversiones en edge computing, para resolverlos.

El valor de Edge para la atención conectada

Dunbrack reconoce que la computación de borde no es crítica para las organizaciones que operan muchos de sus sistemas localmente, pero sigue viendo el borde como un componente valioso y transformador en la atención sanitaria moderna.

El edge reduce la latencia, señala. Ahorra la necesidad de transmitir todos los datos generados localmente a la nube (o a los centros de datos locales), con lo que se conserva el ancho de banda necesario y se mantienen controlados los costos de transmisión y almacenamiento centralizado. Además, puede aportar ventajas en materia de seguridad al limitar el movimiento de datos a los dispositivos locales, así como al limitar el alcance de los datos que se recogen en un punto.

Pero el mayor valor de la computación de borde, según Dunbrack, reside realmente en su capacidad para procesar y analizar los datos físicamente cerca del paciente, sin ningún retraso debido a la velocidad de la red; la computación de borde funciona incluso si la red externa no funciona.

Esto, dice, es esencial para permitir los conceptos transformadores de la atención conectada, así como la atención sanitaria en cualquier lugar y la atención sanitaria en todas partes.

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