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Monitoramento de paciente remoto

Armazenamento do Azure Data Lake
Azure Databricks
Hubs de eventos do Azure
Azure Machine Learning
Azure Synapse Analytics
Power BI

Sistemas de saúde, hospitais e grandes consultórios médicos estão mudando para iniciativas de Hospital em Casa (também conhecidas como monitoramento remoto de pacientes). O monitoramento remoto de pacientes é um subconjunto de cuidados clínicos em que a atividade dos pacientes e os dados fisiológicos podem ser acessados e entregues usando dispositivos de saúde remotos de acordo com os parâmetros individualizados do plano de cuidados.

Esse artigo fornece diretrizes sobre como criar uma solução usando os Serviços de Dados de Saúde do Azure e dispositivos para monitoramento remoto inteligente de pacientes. A solução ajudará a amenizar muitos dos desafios de integração de dispositivos que sua organização enfrentará ao criar essa solução em escala.

Arquitetura

Architecture diagram of remote patient monitoring architecture using healthcare devices and Azure services.

Baixe um Arquivo Visio dessa arquitetura.

Fluxo de dados

  1. Os dispositivos dos pacientes geram dados fisiológicos e de atividade. Os dados são extraídos dos dispositivos usando um dos SDKs de software de código aberto da Microsoft disponíveis e ingeridos pelos Hubs de Eventos do Azure.

  2. A plataforma Life365.health dá suporte a mais de 300 dispositivos que geram dados fisiológicos e de atividades. A API Life365 ingere os dados fisiológicos e de atividade dos dispositivos de monitoramento dos pacientes nos Hubs de Eventos do Azure.

  3. O serviço de tecnologia médica do Azure extrai as medidas do dispositivo de Hubs de Eventos, transformando-as em formato FHIR FHIR® (Fast Healthcare Interoperability Resources) e as passa para o serviço FHIR do Azure. O espaço de trabalho dos Serviços de Dados de Saúde do Azure é um contêiner lógico para instâncias de serviço de saúde, como os serviços de tecnologia médica e FHIR.

  4. O espaço de trabalho dos Serviços de Dados de Saúde do Azure envia mensagens de notificação aos assinantes de eventos quando um recurso FHIR é criado, atualizado ou excluído no serviço FHIR do Azure. As notificações podem ser enviadas para vários pontos de extremidade para disparar a automação, incluindo iniciar fluxos de trabalho ou enviar mensagens de email e de texto.

  5. Os Pipelines de Análise do FHIR exportam incrementalmente dados FHIR não anônimos para o Azure Data Lake, disponibilizando-os para análise com vários serviços de dados do Azure. Os dados exportados também podem ser anonimizados aproveitando ferramentas como as Ferramentas para Anonimizar Dados de Saúde de código aberto da Microsoft. O anonimização padrão se baseia no método de porto seguro HIPAA, que pode ser estendido e modificado conforme necessário.

    Importante

    Os dados FHIR exportados nesse fluxo de dados são brutos, o que inclui informações de PHI. O processo de retirar a identificação pode ser usado para remover identificadores pessoais dos dados para fins de pesquisa ou compartilhamento. Se desejar retirar a identificação de conjuntos de dados, você deverá tomar medidas para anonimizar os dados antes de exportá-los, usando uma ferramenta como a mencionada acima.

  6. Análise adicional dos dados FHIR nos formatos Parquet e JSON é feita usando pools do Spark nos serviços Azure Synapse, Azure Databricks e Azure Machine Learning (ML).

  7. As exibições SQL são criadas nos pools de SQL sem servidor no Azure Synapse. Uma exibição SQL é criada para cada recurso FHIR com base nos arquivos Parquet no Azure Data Lake. Com base nessas exibições, engenheiros de dados e desenvolvedores podem escrever SQL nativo no Microsoft SQL Management Studio ou em qualquer outro editor de SQL, para consultar os recursos do FHIR.

  8. O Power BI e o conector do Power Query para FHIR são usados para importar e formatar dados diretamente do ponto de extremidade da API do Serviço FHIR. O Power BI também oferece conectores Parquet e SQL para acessar o recurso FHIR diretamente no formato Parquet ou por meio das exibições SQL no Synapse.

Componentes

Dispositivos

Dispositivos do cliente

A Microsoft fornece SDKs de código aberto para facilitar a transferência de dados de vários dispositivos de cliente para ingestão pelos Hubs de Eventos do Azure:

Dispositivos médicos compatíveis com Life365.health

A plataforma Life365.health é integrada com mais de 300 dispositivos de monitoramento por Bluetooth para ingestão pelos Hubs de Eventos do Azure. Os dispositivos abrangem várias categorias e OEMs, que vão desde espirômetros, termômetros, balanças, lembretes de medicamentos, rastreadores de atividade, medidores de glicose no sangue, monitores de pressão arterial, EKG/ECG, dopplers fetais, monitores de frequência cardíaca, oxímetros de pulso, monitores de sono e muito mais. O aplicativo Life365 também permite o registro manual de leituras realizadas em dispositivos sem Bluetooth. Essa arquitetura utiliza a API Life365 para ingerir as medidas de dispositivos Life365 nos Hubs de Eventos.

Outras

Embora as opções acima ajudem a facilitar, essa arquitetura dá suporte a fontes de dados semelhantes que podem ser ingeridas com segurança nos Hubs de Eventos, direta ou indiretamente por meio de uma API intermediária.

Serviços do Azure (armazenamento e coleta de dados)

  • Hubs de Eventos do Azure: um serviço de ingestão de dados em tempo real totalmente gerenciado, que é simples, confiável e escalonável. Transmita milhões de eventos por segundo de qualquer fonte para criar pipelines de dados dinâmicos e responder imediatamente a desafios de negócios. Nessa arquitetura, ele é usado para coletar e agregar os dados do dispositivo, para transferência para os Serviços de Dados de Saúde do Azure.

  • Os Serviços de Dados de Saúde do Azure são um conjunto de serviços de API gerenciados com base em padrões e estruturas abertos que permitem que os fluxos de trabalho melhorem a assistência médica e ofereçam soluções de assistência médica escalonáveis e seguras. Os serviços usados nessa arquitetura incluem:

    • Espaço de trabalho dos Serviços de Dados de Saúde do Azure: fornece um contêiner para as outras instâncias dos Serviços de Dados de Saúde do Azure, criando um limite de conformidade (HIPAA, HITRUST) no qual as informações de saúde protegidas podem se mover.

    • Serviço FHIR do Azure: facilita o armazenamento e a troca segura de PHI (informações de saúde protegidas) na nuvem. Os dados do dispositivo são transformados em recursos de Observação baseados em FHIR para dar suporte ao monitoramento remoto de pacientes.

    • Serviço de tecnologia médica do Azure: um fundamento do Microsoft Cloud for Healthcare, usado para dar suporte ao monitoramento remoto de pacientes. A tecnologia médica é uma PaaS (plataforma como serviço) que permite coletar dados quase em tempo real de vários dispositivos médicos e convertê-los em um formato de serviço compatível com FHIR e armazená-los em um serviço FHIR. Os recursos de transformação de dados de dispositivo do serviço de tecnologia médica possibilitam transformar uma ampla variedade de dados em um formato FHIR unificado que fornece gerenciamento seguro de dados de saúde em um ambiente de nuvem.

      O serviço de tecnologia médica é importante para o monitoramento remoto de pacientes porque os dados de saúde podem ser difíceis de acessar ou analisar quando são provenientes de dispositivos, sistemas ou formatos diversos ou incompatíveis. As informações médicas que não são fáceis de acessar podem ser uma barreira para obter insights clínicos e plano de cuidado de um paciente. A capacidade de converter dados de saúde para um formato FHIR unificado permite que o serviço de tecnologia médica vincule com sucesso dispositivos, dados de saúde, laboratórios e cuidados remotos pessoais. Como resultado, essa funcionalidade pode facilitar a descoberta de importantes insights clínicos e captura de tendências, ajudando o médico, a equipe de cuidados, o paciente e a família. Ela também pode ajudar a fazer conexões com novos aplicativos de dispositivo e habilitar projetos de pesquisa avançados. Assim como os planos de cuidado podem ser individualizados por caso de uso, cenários de monitoramento remoto de pacientes e casos de uso podem variar de acordo com a necessidade individualizada.

  • Grade de Eventos do Azure: o serviço de eventos Serviços de Dados de Saúde do Azure gera eventos sempre que um recurso FHIR é criado, atualizado ou excluído (CUD). Esses eventos podem ser difundidos pela Grade de Eventos do Azure para consumidores downstream para agir em dados baseados em eventos.

Serviços e ferramentas do Azure (análise de dados)

  • Pipelines de Análise do FHIR: um projeto de software de código aberto usado para criar componentes e pipelines para retangularizar e mover dados FHIR, de servidores FHIR do Azure para o Azure Data Lake. Nessa arquitetura, os dados são convertidos em JSON (JavaScript Object Notation) e formato Parquet, disponibilizando-os para análise com vários serviços de dados do Azure.

  • Ferramentas para anonimizar dados de saúde: um projeto de software de código aberto apoiado pela equipe do Microsoft Healthcare ajuda a anonimizar dados de saúde, locais ou na nuvem, para uso secundário, como pesquisa, saúde pública e muito mais. O mecanismo principal de anonimização usa um arquivo de configuração para especificar parâmetros diferentes, bem como métodos de anonimização para diferentes elementos de dados e tipos de dados.

  • Azure Synapse Analytics: um serviço de análise ilimitado que reúne a integração de dados, armazenamento de dados empresarial e análise de Big Data. Ele dá a liberdade de consultar dados como você desejar, usando opções sem servidor ou dedicadas, em escala. O Azure Synapse reúne esses mundos com uma experiência unificada para ingerir, explorar, transformar, preparar, gerenciar e fornecer dados para necessidades imediatas de BI e machine learning.

  • Pools do Apache Spark: o Apache Spark é uma estrutura de processamento paralelo que dá suporte ao processamento em memória para aprimorar o desempenho de aplicativos de análise de Big Data. O Apache Spark no Azure Synapse Analytics é uma das implementações da Microsoft do Apache Spark na nuvem. O Azure Synapse facilita a criação e a configuração de um Pool do Apache Spark sem servidor no Azure. Os Pools do Spark no Azure Synapse são compatíveis com o Armazenamento do Azure e o Azure Data Lake Generation 2 Storage. Portanto, você pode usar Pools do Spark para processar os dados armazenados no Azure.

  • Azure Databricks: uma plataforma de análise de dados otimizada para a plataforma de serviços de nuvem do Microsoft Azure. O Databricks é uma plataforma de análise unificada para analistas de dados, engenheiros de dados, cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina. Os três ambientes são fornecidos para o desenvolvimento de aplicativos com uso intensivo de dados: Databricks SQL, Databricks Data Science & Engineering e Databricks Machine Learning.

  • Azure Machine Learning: um serviço de nuvem para acelerar e gerenciar o ciclo de vida dos projetos de aprendizado de máquina. Profissionais de machine learning, cientistas de dados e engenheiros podem usá-lo em seus fluxos de trabalho cotidianos para: treinar e implantar modelos e gerenciar MLOps. Você pode criar um modelo no Azure Machine Learning ou usar um modelo criado de uma plataforma de código aberto, como Pytorch, TensorFlow ou scikit-learn. As ferramentas do MLOps ajudam você a monitorar, treinar e reimplantar modelos.

  • Power BI: fornece análise de autoatendimento em escala empresarial, permitindo:

    • Criar uma cultura controlada por dados com business intelligence para todos.
    • Manter seus dados seguros com os recursos de segurança de dados líderes do setor, incluindo rotulagem de confidencialidade, criptografia de ponta a ponta e monitoramento de acesso em tempo real. É usado para análise adicional de dados FHIR.

  • Os conectores do Power Query usados com o Power BI incluem:

  • SQL Server Management Studio: um aplicativo de área de trabalho usado para criar consultas SQL nativas em armazenamentos de dados SQL, como pools de SQL do Azure Synapse Analytics.

Alternativas

Life365.health

A vantagem do Life365.health é que, com um ponto de integração, você pode enviar medidas por push de uma ampla gama de dispositivos no ecossistema Life365 para os Serviços de Dados de Saúde do Azure. Existem outras APIs de dispositivo acessório, como a API de Atividade do Garmin e a API do AccessLink do Polar, para a qual um padrão de integração semelhante pode ser alcançado. No entanto, essas APIs são exclusivas para medição de dispositivos de seus próprios fabricantes, como Garmin e Polar, respectivamente.

Dispositivos e pacientes precisam ser definidos, vinculados e sincronizados entre os Serviços de Dados de Saúde do Azure e a API Life365. Essa configuração pode ser obtida sincronizando as IDs do paciente e do dispositivo entre os Serviços de Dados de Saúde do Azure e a API Life365. Essencialmente, um novo paciente e um dispositivo são criados e vinculados primeiro no Serviço FHIR do Azure. Em seguida, o paciente e o dispositivo correspondente são criados e vinculados na API Life365. As IDs dos pacientes e dispositivos, criadas pela primeira vez nos Serviços de Dados de Saúde do Azure, serão atualizadas como IDs externas nas respectivas entidades de pacientes e dispositivos na API Life365.

Microsoft Cloud for HealthCare

Essa carga de trabalho de exemplo aborda uma maneira de implementar uma solução de monitoramento remoto de pacientes. O Microsoft Cloud for Healthcare também fornece uma solução de monitoramento remoto de pacientes. Para obter mais informações sobre essa solução, consulte a visita guiada de monitoramento remoto de pacientes.

Detalhes do cenário

Há uma abundância de dispositivos médicos e acessórios/de clientes disponíveis atualmente. Para acessar medições/leituras do dispositivo, muitos dos dispositivos de monitoramento internos (como dispositivos de pressão arterial, balança, etc.) fornecem conectividade Bluetooth (como Bluetooth de Baixa Energia ou outras versões mais antigas do padrão Bluetooth). Há também dispositivos acessórios de cliente, bem como dispositivos internos mais avançados que fornecem conectividade de API para acessar as medidas de dispositivos. Nesse caso, os dispositivos podem sincronizar as leituras diretamente com a API (Wi-Fi habilitado) ou conectar-se a um aplicativo móvel em um smartphone (via Bluetooth), permitindo que o aplicativo sincronize a leitura para a API.

Problema declarado

Dada a ampla gama de dispositivos médicos acessórios e internos e opções de conectividade (do Bluetooth à especificação da API), multiplicado pelo número de pacientes dentro da organização de saúde, a integração de dados e a orquestração podem se tornar uma tarefa assustadora.

Possíveis casos de uso

  • Ensaios clínicos e pesquisas: ajuda as equipes de pesquisa clínica a integrar e oferecer uma ampla gama de dispositivos médicos internos e acessórios ao participante do estudo. Em outras palavras, ofereça uma opção de BYOD (traga seu próprio dispositivo) aos participantes do estudo.

  • Análise de ciência de dados e saúde da população: os dados fisiológicos e de atividade estarão disponíveis no formato padrão FHIR do setor, bem como em outros formatos de dados de código aberto (JSON e Parquet). Além do formato de dados, conectores nativos são fornecidos para ajudar na análise e transformação de dados. Incluindo conectores como o conector do Power BI para FHIR, exibições SQL sem servidor do Synapse e clusters do Spark no Synapse.

    Essa solução também fornece um método parametrizado para anonimizar o conjunto de dados para fins de pesquisa não identificados. Esses "dados de uso secundário" podem ser analisados e usados para encontrar melhores práticas e dar suporte a fluxos de trabalho baseados em evidências clínicas. Observações armazenadas no servidor FHIR podem ser usadas para encontrar variações e fluxos de trabalho que promovam os melhores resultados e práticas.

  • Capacitar provedores de saúde – os provedores poderão:

    • obter melhores informações sobre o status de saúde do paciente
    • criar modelos proativos de cuidados de saúde digitais para cuidados médicos preventivos
    • tomar ações mais informadas com base nos indicadores/notificações fisiológicos
    • fornecer caminhos para o reembolso de monitoramento fisiológico remoto

  • Questionários PRO (resultados relatados por pacientes) e de cuidados orientados por PRO: ao usar eventos e questionários PRO, planos de cuidados individualizados e fluxos de trabalho de variação de cuidado podem ser criados. O paciente pode ter mais autonomia e controle sobre o plano individualizado de cuidados, o que ajuda na adoção e no uso sustentado. Os cuidados orientados por PRO também podem ser úteis para resolver a lacuna na educação e nos resultados dos pacientes. Ao vincular questionários de educação e PROs, o RPM pode ser usado para dar suporte a medicamentos, tratamento e/ou acompanhamento de cuidados, respondendo a perguntas como:

    • Os pacientes estão medindo a pressão arterial corretamente?
    • A balança está sendo usada no momento e na frequência corretos?
    • Estamos fazendo loop em PROs para adoção de pacientes e planejamento individualizado de cuidados?

    Para pacientes que usam dispositivos iOS, os aplicativos de questionário podem ser criados usando o Apple ResearchKit. Os dados do questionário são ingeridos pelos Hubs de Eventos do Azure e disponibilizados por meio do serviço FHIR, assim como dados de atividade e fisiológicos do dispositivo do paciente.

  • Permitir vários tipos e dispositivos de saúde mais precisos: use dispositivos médicos e médicos domésticos para gerar dados de saúde quase em tempo real para ingestão e análise de dados.

Considerações

Essas considerações abordam os pilares do Azure Well-Architected Framework, que é um conjunto de princípios de orientação que podem ser usados para aprimorar a qualidade de uma carga de trabalho. Para obter mais informações, confira Microsoft Azure Well-Architected Framework.

Confiabilidade

A confiabilidade garante que seu aplicativo possa cumprir os compromissos que você assume com seus clientes. Para obter mais informações, confira Visão geral do pilar de confiabilidade.

A disponibilidade de informações e dados clínicos é essencial para muitas organizações de saúde. Aqui estão maneiras de minimizar o tempo de inatividade dos serviços do Azure indicados nessa solução:

Segurança

A segurança fornece garantias contra ataques deliberados e o abuso de seus dados e sistemas valiosos. Para saber mais, confira Visão geral do pilar de segurança.

Os dados de serviços de saúde geralmente incluem informações confidenciais de saúde protegida (PHI) e informações pessoais. Os seguintes recursos estão disponíveis para proteger esses dados:

Otimização de custo

A otimização de custos é a análise de maneiras de reduzir as despesas desnecessárias e melhorar a eficiência operacional. Para obter mais informações, confira Visão geral do pilar de otimização de custo.

O preço de muitos dos componentes do Azure pode ser encontrado na Calculadora de Preços do Azure. Por fim, o preço dessa solução se baseia em fatores como:

  • Serviços do Azure usados.
  • Volume de dados, quanto ao número de pacientes/dispositivos e da quantidade dos tipos de dados fisiológicos e de atividade que estão sendo ingeridos.
  • Requisitos de capacidade e taxa de transferência para Hubs de Eventos.
  • Recursos de computação necessários para executar o treinamento e implantações de aprendizado de máquina, pools do Synapse Spark e clusters do Databricks.
  • A solução de visualização e relatório, como o Power BI.

Ao implementar essa solução, considere a política de retenção e arquivamento de dados para o Azure Data Lake subjacente. Aproveite o gerenciamento do ciclo de vida do Armazenamento do Microsoft Azure para fornecer uma maneira automatizada para:

  • fazer a transição de blobs de arquivos para a camada de acesso esporádico
  • arquivar camadas com base em quando o arquivo foi modificado pela última vez.

Para saber mais sobre os planos e preços do Life365.health, analise a oferta Life365 API Connect Data no Microsoft Azure Marketplace

Eficiência de desempenho

A eficiência do desempenho é a capacidade de dimensionar sua carga de trabalho para atender às demandas colocadas por usuários de maneira eficiente. Para saber mais, confira Visão geral do pilar de eficiência de desempenho.

Essa solução fornece uma arquitetura escalonável quase em tempo real para monitoramento remoto de pacientes. É importante reconhecer o fluxo de dados de várias camadas da interface entre os dispositivos e a API Life365, para a ingestão da API Life365 e dos Hubs de Eventos do Azure, para a transformação no Serviço de tecnologia médica no Serviço de Dados de Saúde do Azure e, por fim, para a exportação incremental e anonimização para o formato data lake. Portanto, o fluxo de dados será processado quase em tempo real e qualquer aplicativo downstream e/ou integrações devem ser projetados como tal. No entanto, o desempenho dessa solução pode ser dimensionado para atender a um grande número de dispositivos e pacientes no nível empresarial.

Colaboradores

Esse artigo é mantido pela Microsoft. Ele foi originalmente escrito pelos colaboradores a seguir.

Principais autores:

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Próximas etapas

Tecnologias e recursos relevantes para implementar essa arquitetura: