Google Cloud Health API 如何为医疗保健和生命科学提供支持?
已发表: 2019-01-08毫无疑问,医疗保健行业是最具挑战性的转型行业,但谷歌医疗保健和生命科学正在通过谷歌健康应用程序改变医疗保健的范围。
由于大量遗留系统与高比例的敏感、个性化和隔离数据混合在一起,将所有数据集中在一个平台上并将其转化为洞察力,进而改变行业成为一项几乎不可能完成的任务。
这种困难与行业对互操作性不断增长的未满足需求相结合,在医疗保健中的云计算系统和应用程序与谷歌云平台相结合中找到了答案。
曾经仅用于存储字节和字节的医疗保健数据的云存储现在已经通过合并谷歌云平台和医疗保健 API 开发来降低运营成本、提高效率并推动个性化患者护理等任务。 使云计算成为主导行业的医疗保健趋势的因素。
以下是一些统计数据,显示了云在医疗保健领域的采用——
云计算的目标现在已经成为超越数据存储并提供更高的效率并在医疗保健领域带来真正的变革,同时让所有人都能获得医疗保健。
现在,随着谷歌云医疗 API (目前处于 Alpha 阶段的产品)的推出,云计算的机制不仅变得更容易获得,而且在人工智能、大数据等颠覆性技术的支持下也变得更加先进数据和机器学习。
在医疗保健领域,数据安全性、准确性和洞察时间比以往任何时候都更加重要。 颠覆性技术正在帮助世界各地的医疗保健专业人员提供更好的服务。 Google 的 Cloud Healthcare API 旨在通过使用 AI 分析 MRI 扫描来加速这一过程,以促进准确和快速的诊断,以及智能的患者分类。
在我们继续讨论 Google Health App如何为医疗保健应用程序开发领域带来变革之前,让我们首先验证医疗保健生态系统中云的需求。
云计算如何改变医疗保健系统?
云计算解决方案——混合的、公共的或私有的——提供与内部 IT 组织类似的服务水平,但成本非常低。 随着运营成本的降低,护理质量的提高也促使医疗保健提供者以一种或另一种形式拥抱云。
医疗云解决方案有多种方式使多家医疗保健解决方案提供商和医疗保健系统和应用程序受益,无论是成本方面还是优质护理方面。
让我们看看在医疗保健应用程序开发领域引入云技术大规模采用的三种突出方式。
1 . 经济
医疗保健可以利用云优势的主要方式是为了财务收益。 当您按需投资服务时,云为您提供了更好的支出灵活性。 此外,您不必为基础设施投入高额投资,而且维护和人工费用等所有临时支出将成为全包 IaaS 成本的一部分。
[另请阅读:IaaS 与 PaaS – 选择哪种云计算服务模型?]
2 . 操作
每个处理 PB 级数据的医疗保健解决方案提供商的目标是确保操作尽可能顺利进行。 云及其安全性和可扩展性功能可确保您的数据中心受到保护,并且随着运营和业务流程的扩展,您有权升级并占用云上的更多空间。
3 . 功能性
虽然云系统有许多功能优势,但互操作性是支配它们的优势。 云计算允许所有授权方通过网络访问从不同的地理位置访问环境的所有部分,这一事实允许更好地利用医疗机构的工作人员,以便为患者提供更好的个性化服务。
既然已经验证了云计算可以改变整个医疗保健领域,那么是时候深入研究一个众所周知的云解决方案了,该解决方案已成为基于云的医疗保健创新和众多医疗保健解决方案提供商的火炬手——谷歌云.
Google Cloud 医疗保健解决方案与其他云服务提供商有何不同?
Google Cloud Healthcare 解决方案与其他 Cloud Healthcare 解决方案提供商的区别在于四个要素,它们也是 Google Cloud Healthcare 和生命科学解决方案的四大支柱。
强大的分析
借助 Google Cloud Platform 附带的大数据工具,您可以以闪电般的速度处理超过 PB 的医疗保健数据。 您可以通过 Google 大数据产品将海量的影像、基因组、临床和保险数据转化为医疗行业的突破、高级护理和简化的运营。
使用 Google 团队提供的迁移服务,可以在混合和多云环境中轻松调整这些解决方案。
机器学习和人工智能
虽然 AI 已经证明自己是改变医疗保健的趋势,但借助 GCP,您无需庞大的团队即可从数据中获得最大的洞察力。 您将获得几个预训练模型,可让您对视频和图像进行分类,并从数千份调查和文章中提取信息。 您甚至可以通过 TensorFlow 和 Cloud Machine Learning Engine 开发自定义模型来运行或扩展您的模型。
互联护理
随着患者的需求越来越倾向于无缝护理,数据互操作性变得比以往任何时候都更加重要。 对互操作性不断增长的需求催生了 HL7v2 和 FHIR 等标准,这些标准奠定了数据从一台机器传输到另一台机器的基础。
Google Cloud 为您提供两种标准的 API,将遗留数据与支持数字体验的新兴技术(如患者移动应用、健身设备和远程设备监控)联系起来。
这样,通过在您的机构中集成 Google Cloud Healthcare 解决方案,您可以在尊重数据位置和隐私的同时支持更高的创新。
协作和移动性
与 UberHealth API 使医疗保健组织能够代表患者预订和跟踪行程不同,该 API 使患者和同事能够保持虚拟连接。 在遵循 HIPAA 合规性时也是如此。 G Suite 允许利益相关者交换私人医疗信息,同时通过 Hangouts Meet 确保远程医疗会话的安全。
为了在不依赖桌面的情况下使医疗保健更加高效、可访问和实时,Google Cloud 已将其分支扩展到Google Cloud Healthcare API 。
虽然仍处于 Alpha 阶段,但Google Cloud Healthcare API已确定成为护理系统和基于 Google Cloud 构建的应用程序之间的差距。
它与最佳医疗保健 API的区别在于,Google Cloud Healthcare API 不仅支持基于标准的数据协议和当前医疗保健技术的格式,而且还将数据连接到高级 GCP 功能,例如数据处理、可扩展分析和机器学习– 始终确保简化设备集成和应用程序开发。
让我们更多地了解最好的医疗保健 API之一所包含的内容以及其中存在的功能,以确保医疗保健系统的转型。
什么是 Google 医疗保健 API
Google 医疗保健 API 是一项完全托管的服务,可扩展、安全且符合行业特定要求。 该 API 完全受 Google 的安全和隐私政策支持,符合国际隐私要求。
Google Cloud Healthcare API 正准备连接在 Google Cloud Platform上开发的应用程序和护理之间的距离。 它是一种高效的解决方案,用于在 Google Cloud 上吸收和存储医疗数据,以便进行后续分析。 谷歌云健康 API 的作用是使您的应用程序可扩展、安全并符合行业特定要求。
通过支持当前医疗保健技术的基于标准的数据协议和格式, Google Health App将您的健康相关数据链接到 Cloud Dataproc、BigQuery 和 Cloud ML Engine 等高级 Google Cloud 功能,同时简化应用程序开发设备的处理和集成。
Google Cloud Healthcare API将加速拥有现有临床系统的组织的数字化转型,并使新进入者能够轻松地与护理网络集成。
该 API 准备提供一种托管解决方案,用于在 GCP 中存储和访问医疗保健数据,在当前的医疗保健系统和托管在 Google Cloud 上的应用程序之间架起一座具体的桥梁。
在 GCP API 的帮助下,医疗保健机构将能够释放大量的机器学习、数据分析和应用程序开发功能——医疗保健解决方案提供商将能够使用这些功能开发下一代解决方案。
处于 Alpha 阶段的 API 由三个基于模式的接口组成,这些接口针对大量健康数据实施主要的行业特定标准:
- Cloud Healthcare FHIR API 用于交换健康数据的新兴标准
- Cloud Healthcare HL7v2 API,普遍采用的健康系统集成方法
- Cloud Healthcare DICOM API,成像相关和放射学科的标准
所有接口均由符合标准的数据存储支持,提供对收集的数据进行写入、读取、搜索和执行大量操作的能力。 数据存储还将为大容量云的发布-订阅产品提供一个接口,作为回报,这将为利益相关者提供所有应用程序的安全、干净的集成点。
Google 医疗保健 API 的功能
一个。 标准一致性
通过 Google 参与多个医疗保健标准机构,Google 支持使用基于标准的互操作性。 在Google Cloud Healthcare API中,每个基于模态的数据存储和相关的 API 都完全符合相关标准。
Cloud Healthcare API 为多种医疗保健模式实施 REST API。 例如:
- REST API 的 FHIR 部分符合 DSTU2、STU3 和 R4 FHIR 规范。
- REST API 的 DICOM 部分符合 DICOMweb,这是一种用于交换医学图像的基于 Web 的标准。
乙。 遵守隐私条例
GCP 就其对 HIPAA、PIPEDA 和各种其他全球隐私标准的合规性支持提供了详细的指导。 Cloud Healthcare API 包含在 Google Cloud 针对行业标准的安全、隐私和合规性评估/认证中,例如:
- ISO 27001
- ISO 27017
- ISO 27018
- PCI DSS
C.数据位置控制
API 将数据位置视为 API 的核心元素。 它使您可以选择从可用位置列表中为每个数据集选择存储位置,这些位置对应于与 GCP 区域生态系统对齐的特定地理位置。
D.安全
Cloud API 由 Google 自己的 IAM 系统提供支持,使利益相关者可以完全控制对其医疗保健数据的访问。 Google 还开发了几个强大的 Apigee API 管理系统的开源代理,它提供了大规模的流量管理和威胁检测能力,允许您向提供者和患者应用程序公开敏感的 ePHI。
E.大宗进出口
Cloud Healthcare API 自带的 FHIR 和 DICOM 模式,支持数据的批量导出和导入,方便通过云存储系统传输数据
F.去标识化
Google Cloud 为 DICOM 提供了去标识化(在数据存储基础上运行的过程),这使得为研究目的编辑患者信息变得更加容易
G.高可用性
Google Cloud API 的冗余且高度稳健的基础架构使关键任务场景的可用性成为可能。
H.可审计
Google Cloud Healthcare API允许审核数据访问和管理请求。 这些日志通过 Google Cloud Stackdriver 监控系统提供给利益相关者。
一、高性能
使用 Google Cloud 的高性能技术,Cloud Healthcare API 可以扩展到每秒数千个请求,即使在访问大量数据时也是如此。
J. 耐用性
Cloud Healthcare API 旨在实现 99.999999999% 的年度持久性,这是通过在位于不同电源和网络故障域的多个磁盘上存储数据来实现的。
谷歌云 API 的成本是多少?
Google 健康应用程序是 Google 云平台保护您的医疗保健数据同时满足行业特定的安全性、隐私和合规性要求的完美示例。 既然我们已经让您对医疗保健 API 开发感兴趣,您一定很好奇开发一个 Google 云平台医疗保健应用程序的成本是多少? 那么,Cloud Healthcare API 定价基于以下关键因素。
- 数据存储
- 请求量
- 通知量
- ETL 操作
- 去标识化操作
- 同意和隐私管理
- 网络利用率
医疗保健解决方案提供商如何使用 Google Cloud?
Google健康应用程序在其云医疗保健解决方案中采用的方法是为每个医疗保健软件开发公司提供加速个性化医疗、人口健康和临床研究等领域项目所需的工具。
这种方法不仅帮助医疗保健应用程序开发公司为行业利益相关者创造了更好的医疗保健未来,而且还促使许多医疗保健应用程序开发服务提供商挺身而出,成为 Google 医疗保健和生命科学带来的医疗保健革命的一部分做法。
以下是一些采用强大技术的医疗应用程序开发公司,以及他们使用它来绘制谷歌医疗保健 API 用例的方式,这些用例一旦在行业中投入使用,就准备扩展到谷歌云医疗保健 API。
Google Cloud 医疗保健客户
M*Modal与 Google Cloud 合作,重塑医疗保健体验并缓解广泛的医生倦怠。 该合作伙伴关系使他们能够大规模采用医生辅助的人工智能特定解决方案,以使创新与市场需求保持一致。
现在,M*Modal 将基于 AI 的实时上下文洞察从临床数据提供给就诊现场的医生。
Lahey Health已迁移到 G Suite 以利用创新、协作、可扩展性、生产力和安全性等诸多优势。 他们选择 G Suite 的原因是恶意软件扫描以及早检测全球活动和端到端基础设施,该基础设施具有跨多个层的内置保护。
智利卫生部使用 Google Cloud Apigee 平台提供基于 API 的全国性连接,以确保数据、服务和应用程序在需要时安全可用。 无论智利的 1000 个远程设施或连接的医疗中心的任何地方是否需要这种连接,都可以确保对患者信息的访问。
Cleveland Clinic还使用 Google Cloud Apigee 通过 FHIR API 实现底层 EMR 的潜力。 在可扩展、安全的 API 平台的帮助下,Apigee 允许 Cleveland Clinic 启用、扩展和增强其 EHR 的功能。 它还为他们提供了运行高级分析和机器学习驱动的预测模型的访问权限,这些模型向临床医生揭示了洞察力,帮助他们提供更好的患者护理。
既然我们已经看到了这一切——医疗领域对云计算的需求、谷歌云医疗解决方案和谷歌云医疗 API,以及几个谷歌医疗 API用例,现在是时候研究以下因素了您应该在围绕 Google Cloud Healthcare API 设计应用程序时考虑。
在基于云的医疗保健应用程序中集成 Google Cloud Health API 时需要考虑的要点
当您使用 Cloud Healthcare API 设计系统或应用程序时,您需要在开发云驱动的医疗保健移动应用程序时考虑以下几点:
- 访问控制 – 您可以在数据集和商店级别定义规则,尽管您可以选择在同一数据集中对特定应用程序的所有数据进行分类,并以应用程序可以访问的方式设置访问控制规则数据集。
- 应用要求:处理各种数据的应用程序可能在一个数据集中拥有所有模态数据。
- 源系统:通常,医疗保健数据结构可能因模式和源系统而异。 通过将不同系统源的数据分离到自己的数据集中将有助于处理。
- 预期用途:来自不同系统的数据可以具有多种预期用途,例如分析、研究或机器学习预测。 通过根据预期用途对数据进行分组,可以促进目标系统中的摄取。
- 将 ePHI 与去识别数据分离:Cloud Healthcare API 的去识别功能从源数据集读取数据,然后将输出写入您指定的新数据集中。
有了这个,您现在了解了有关 Google Cloud Healthcare API 的所有信息——它需要什么来提高医疗保健行业的效率,以及如何在您的医疗保健API开发中实施它,从而获得全球最佳医疗保健应用程序开发公司美国的称号。
现在剩下的唯一一件事就是让您以准备好集成 Google Cloud API 功能的方式设置您的旧系统。 请联系我们的 Google Cloud 专家团队,了解如何让您的旧系统为即将到来的中断做好准备。