2023
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Rush University System for Health crea una plataforma de análisis de situación de salud de la población en AWS

Descubra cómo Rush University System for Health utiliza AWS para identificar las disparidades y promover la equidad en materia de salud.

Agrega datos

de varios orígenes que utilizan servicios que cumplen con los requisitos de la HIPAA

Crea un perfil de paciente completo

con datos clínicos, sociales y generados por pacientes

Produce una puntuación de riesgo

para guiar la intervención clínica y comunitaria

Promueve la equidad en salud

para poblaciones de pacientes minoritarias y desatendidas

Información general

Rush University System for Health (RUSH) es un sistema de salud reconocido en Estados Unidos como líder en calidad y equidad en salud. La red de hospitales se compromete a abordar las causas subyacentes de la brecha de 16 años en la esperanza de vida de los residentes de minorías y de bajos ingresos del West Side de Chicago. RUSH buscó crear una solución de análisis integral para identificar y fundamentar intervenciones escalables para una atención médica equitativa, en función de las necesidades clínicas, cardiometabólicas y sociales.

Basándose en su exitoso centro de análisis de la COVID-19 con el apoyo de Amazon Web Services (AWS), RUSH desarrolló la Health Equity Care & Analytics Platform (HECAP). Esta plataforma transforma, agrega y armoniza los datos de diferentes orígenes para reflejar la compleja interacción de los factores clínicos y sociales en la salud de los pacientes. La HECAP utiliza análisis avanzados para proporcionar información útil a los pacientes y proveedores, que RUSH emplea para mejorar los resultados de la atención y reducir las desigualdades en materia de salud en el West Side de Chicago.

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Oportunidad | Uso de los servicios de AWS para identificar las disparidades en materia de salud y promover la equidad en salud

Establecido en 1837, RUSH es un sistema académico de salud líder que comprende tres hospitales principales y numerosos centros de atención ambulatoria. El sistema atiende principalmente a los residentes del West Side de Chicago, que tienen una esperanza de vida más baja que los residentes de las zonas más ricas de la ciudad. “Nuestros pacientes que viven en los barrios más desfavorecidos viven 16 años menos que nuestros pacientes de áreas más prósperas”, señala el Dr. Michael Cui, médico de medicina interna y associate chief medical informatics officer en RUSH. “Nuestro objetivo con la HECAP es mejorar estas disparidades de atención médica documentadas y de larga duración”.

Además de las afecciones médicas y los comportamientos relacionados con el estilo de vida, ciertos factores, como la vivienda, el transporte y el acceso a los alimentos, conocidos como los determinantes sociales de la salud, ayudan a los proveedores de atención médica a comprender las diferencias en el estado de salud. Los datos de los pacientes pueden ser difíciles de recopilar porque, a menudo, se encuentran en silos entre diferentes proveedores y organizaciones de servicios. Algunos puntos de datos no suelen estar estructurados, como los datos generados por los pacientes. En ocasiones, no hay otra información disponible, como los datos de empleo y seguridad del vecindario. Los médicos de RUSH intentaron identificar la variedad de problemas que contribuyen a la brecha de esperanza de vida, por lo que se embarcaron en un proyecto para hacer que los datos de los pacientes fueran más precisos y procesables. “En primer lugar, creamos una solución en AWS para reunir datos de varios orígenes en un único panel. Mejoramos con éxito la coordinación en toda la ciudad para responder a la pandemia de la COVID-19”, afirma Anil Saldanha, director de innovación en RUSH. “Cuando la Fundación Robert Wood Johnson nos otorgó una subvención adicional, ampliamos las capacidades de la plataforma para desarrollar y lanzar la HECAP, con el apoyo de AWS y su Iniciativa de equidad en salud”.

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Tenemos una gran oportunidad para empezar a incorporar más datos de diferentes orígenes y utilizar la potencia de AWS para escalar de forma masiva en todo nuestro sistema, lo que beneficiará significativamente la atención de nuestros pacientes en Chicago”.

Anil Saldanha
Director de innovación en Rush University System for Health

Solución | Desarrollo de una imagen completa del riesgo de los pacientes con Amazon HealthLake

Con la HECAP, RUSH puede agregar todos los datos disponibles sobre un paciente y ejecutar modelos y herramientas de análisis para ayudar a orientar la toma de decisiones de atención médica. La solución recopila datos de varios orígenes, como la historia clínica electrónica (EHR) de Epic, las lecturas de la presión arterial, las encuestas sobre los determinantes sociales de la salud y el historial de reclamaciones. La plataforma utiliza Amazon HealthLake, un servicio que cumple con los requisitos de la HIPAA y que ofrece a las empresas de salud y ciencias biológicas una vista unificada de los datos individuales y poblacionales para fundamentar el análisis y la intervención a escala. Amazon HealthLake es compatible con Amazon Comprehend Medical, un servicio de procesamiento del lenguaje natural que cumple con los requisitos de la HIPAA y que extrae información clave de textos, como las notas del médico y los informes de alta de la EHR. Con este servicio, RUSH puede transcribir y vincular datos importantes, como medicamentos y procedimientos, con terminologías médicas estandarizadas, como ICD-10-CM y RxNorm. Luego, la HECAP puede extraer información relevante de estos datos para obtener más información. “Cuando obtenemos datos de varios orígenes con éxito e identificamos los modelos de machine learning adecuados, hacemos algo llamado estratificación del riesgo”, afirma Saldanha. “Con estos resultados, podemos identificar intervenciones viables para la equidad en salud. A fin de mejorar los resultados de los pacientes, nuestros médicos y personal de apoyo pueden intervenir y hacer cambios en la prestación de atención y otros servicios”.

RUSH ejecuta modelos de análisis con Amazon SageMaker, un servicio que permite a los usuarios crear, entrenar e implementar modelos de machine learning para cualquier caso de uso. Con Amazon SageMaker, RUSH puede identificar diferentes factores que podrían influir en los resultados de salud y generar una puntuación de estratificación del riesgo, que utiliza para identificar a los pacientes con mayor riesgo. RUSH consulta datos mediante Amazon Athena, un servicio de consultas interactivo que facilita el análisis de datos directamente desde Amazon HealthLake. Amazon Athena también se integra con Amazon SageMaker para que los científicos de datos puedan preparar los datos para el machine learning. “Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los científicos de datos es que los modelos son complejos, y unir datos de múltiples orígenes puede resultar engorroso”, afirma Saldanha. “Con el entorno de poco código de Amazon SageMaker, podemos simplificar el análisis de los datos de atención médica y también minimizar los errores, lo cual es muy importante”. Luego, RUSH puede presentar los datos a los proveedores mediante paneles de Amazon QuickSight, un servicio que permite a las organizaciones basadas en datos contar con inteligencia empresarial unificada a hiperescala. Con esta información, los proveedores pueden tomar decisiones fundamentales sobre la atención de cada paciente y ponerlos en contacto con recursos importantes, como los bancos de alimentos, el apoyo para los pagos de servicios públicos y el transporte.

Al utilizar la HECAP en AWS, RUSH puede ofrecer a sus médicos una imagen completa de sus pacientes y proporcionarles herramientas para mejorar su salud. “Como médico, es increíblemente importante ver los datos de los pacientes procedentes de varios orígenes”, afirma Cui. “Poder incorporar herramientas de machine learning de AWS para analizar estos datos supone un punto de inflexión. Como sistema de salud, podemos cuidar mejor a nuestros pacientes y acceder a un origen de datos nuevo y más rico que el actual”.

Diagrama de la arquitectura

Arquitectura de la HECAP de RUSH

Haga clic para ampliar y visualizar en pantalla completa. 

Resultado | Promoción de la equidad en materia de salud en Estados Unidos mediante la interoperabilidad de datos y el análisis avanzado

RUSH continúa desarrollando la HECAP mediante la incorporación de más funcionalidades al panel de proveedores, como la mejora de los modelos de predicción de riesgos y la implementación de herramientas adicionales para mejorar la atención a las poblaciones desatendidas. Con la metodología y la arquitectura que desarrolló en AWS, RUSH espera ampliar la solución para apoyar a otras organizaciones sanitarias y mejorar los resultados para los pacientes de todo el mundo.

“Tenemos una gran oportunidad de empezar a incorporar más datos de diferentes orígenes y utilizar la potencia de AWS para escalar de forma masiva en todo nuestro sistema, lo que beneficiará significativamente la atención de nuestros pacientes en Chicago”, afirma Saldanha. “Queremos convertir la HECAP en un esquema que esperamos que otras organizaciones utilicen para promover la equidad en salud en todo Estados Unidos”.

Acerca de Rush University System for Health

Rush University System for Health (RUSH) es un sistema académico de salud con sede en Chicago, Illinois. RUSH se compone de tres hospitales principales, una amplia red de proveedores médicos y numerosos centros de atención ambulatoria.

Servicios de AWS utilizados

Amazon HealthLake

Amazon HealthLake es un servicio que cumple con los requisitos de la HIPAA y que ofrece a las empresas del sector de la sanidad y las ciencias biológicas una visión cronológica de los datos sanitarios individuales o del conjunto de pacientes para su posterior consulta y análisis a escala.

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Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que cumple con los requisitos de la HIPAA, utiliza machine learning y que fue entrenado previamente para entender y extraer datos de salud de textos médicos, como recetas, procedimientos o diagnósticos.

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Amazon QuickSight

Amazon QuickSight potencia a las organizaciones basadas en datos con inteligencia empresarial (BI) unificada a hiperescala.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker se ha creado sobre la base de dos décadas de experiencia de Amazon en el desarrollo de aplicaciones de ML del mundo real, que incluye las recomendaciones de productos, su personalización, la compra inteligente, la robótica y los dispositivos de voz asistida.

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