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云计算的哪些特征必须得到医疗保健行业的克服?

发表于:2019-02-11

云计算提供了深度预测性学习的效率和能力。两者都可以在帮助减少管理和增加医疗保健性化方面发挥重要作用。但是,在我们到达那里之前,我们必须克服云计算的固有特性吗?

云计算


云中的效率

在分析云计算的特征时,提到了效率。“云”是实现间歇性但密集型工作负载的唯一经济实用场所。好消息是过去十年中出现的“大数据”工具可以支持这样的计算任务。例如,ADAM一个基于Apache Spark的开源基因组分析平台,可从多个公共云提供商处获得。

这种支持不仅包括托管工具本身,还包括自动扩展计算节点,可根据需要启动以支持您提供的任务并在空闲时关闭,从而有效地保证您所需的计算成本不会超过其所需的成本。目前的商品价格。

借助亚马逊网络服务(AWS),您甚至可以使用现货市场通过仅使用现货市场上的备用计算能力来进一步降低这些成本。在去年的AWS re:Invent会议上,几个不同的组织探讨了与专用内部数据中心相比,使用AWS进行基因组处理可以大幅降低成本。由于能够弯曲到更大的机器数量或在没有机器在转换期间闲置的情况下弯曲,因此还可以在日历时间内获得减少。

云中的隐私

从技术角度来看,隐私可能是云计算更难以协调的特征之一,但我们并非没有一些选择需要考虑。

什么方法对数据隐私最安全?

去标识。让我们首先解释我们可以使用去识别作为医疗保健云数据中隐私挑战的解决方案。通常,这是采取的方法:减少共享的信息量,以确保数据可以应用于足够大的组中的任何个人。不幸的是,没有比他们的全基因组描述人更独特和具体的方式了。唯一真正的例外是同卵双胞胎的情况,即使这样,你也可以归结为数据可能属于的两个人中的一个。

加密。加密信息没有帮助,因为任何想要处理数据的系统都必须先解密它。要做到这一点,系统必须有钥匙才能这样做。解密数据以处理它意味着它也很容易被任何能够解密它的系统复制,存储或共享。这种大规模的传递信任是前所未有的。

比特币。我们可以想象一些技术可以提供帮助的方式。首先,区块链(比特币用于启用金融交易)等新技术可能能够以一种可以追踪共享信息的方式来保护信息。虽然这本身并不能保证信息的安全性,但原则上它可以让您跟踪信息的发生情况,直至信息被泄露,从而泄露信息。这对于为组织提供建立消费者信心所需的问责制至关重要。


分布式计算。提供真正隐私的更实用的解决方案是能够处理但未公开数据的分布式计算模型。我们示例中的数据将存在于受信任个人使用的单个系统中,其中可以对该数据运行处理算法以回答问题。执行起来很棘手,因为任何对数据进行操作的处理代码本身都必须被证明是安全的。因此,以这种方式协调分布式计算将会产生显着的性能影响。至少可以提供一种解决方案,可以保护每个贡献者的数据,但允许他们的数据包含在更大的队列中进行处理。

或者,我们可以希望文化规范发生变化,因此围绕披露此类信息的敏感性会发生变化 - 但是,我们不能指望消除问题所需的速度。

云中的知识管理

由于我们都使用互联网,我们知道我们可以获得的信息比我们可能使用的信息更多。像搜索引擎这样的工具使得更有可能按需更快地获得相关信息,并创建随着时间的推移更好地向我们展示相关搜索结果的学习系统。

医疗保健的深度学习

IBM和Illumina近的联合声明表明,至少有一种创造性的方法可以远远超出简单地找到与患者病情相关的信息的可能性。如果您的测序系统或实验室不仅可以为您提供原始基因组数据,而且可以将其与患者的临床病史和基因组信息相结合,那么超出了可能适用的所有近期或相关出版物的位置,该怎么办?如果它还可以在几分钟内提供的报告中为您总结一下该怎么办?

Watson for Genomics

Watson for Genomics软件每月增加来自10,000篇科学文章和100项新临床试验的数据,以提高肿瘤学家可以在指尖获得与观察到的与患者肿瘤相关的基因组改变相关的最精确和最新信息的可能性。虽然在做出诊断决策时永远不会有技术人类思维的替代品,但我们至少可以确保医生能够获得所需的帮助,以便掌握做出明智决策所需的不断提高的精确知识率。

在使用云系统之前保持松散的结束,并且可以更全面地实施医疗保健中的AI。有多少广告功能与它们出现的完全一样?公共云有多安全?我们处理和存储数据的能力如何提高?随着医疗保健和科技领域的不断发展,削减成本和提高精确度的机会只会增加。