MTG réduit de moitié la durée des recherches médicales et protège les données des patients grâce à AWS

Au Portugal, le MTG Research and Development Lab a développé une solution hybride à l'aide d'AWS, qui prend en charge les prestataires de santé pionniers de la recherche médicale. La solution aide les hôpitaux et les cliniques à traiter et à analyser de grandes quantités de données requises pour les études, tout en garantissant la conformité avec les réglementations de protection des données confidentielles des patients. Grâce aux appareils AWS Snowball Edge, MTG a réduit de moitié le temps nécessaire pour mener à bien les recherches et a diminué l'ensemble des coûts informatiques pour les hôpitaux impliqués dans les recherches.  

Pour améliorer la prévention et le traitement des maladies, la recherche médicale nécessite deux choses : un accès aux dossiers des patients et une puissance de traitement significative pour analyser et tirer des informations de ces données.

Obtenir les deux représente un défi pour les prestataires de santé. Les données des patients sont soumises à des règles de confidentialité strictes qui exigent généralement qu'elles soient stockées sur site par un établissement de soins de santé. La puissance de traitement requise peut être coûteuse et difficile à obtenir sans centre de données sur site dédié, que la plupart des prestataires de santé ne peuvent pas se permettre à cause d'un manque de ressources.

MTG Research and Development Lab, un organisme de recherche sous contrat basé au Portugal et spécialisé dans la production de données probantes tirées de recherches concrètes, a développé une solution hybride à l'aide d'Amazon Web Services (AWS), qui accompagne les prestataires de santé les plus à la pointe en matière de recherche.

La solution s'exécute sur les appareils AWS Snowball Edge, capables de transférer plusieurs pétaoctets de données avec des capacités de stockage et de calcul denses. Cela signifie que les services AWS et les charges de travail des clients s'exécutent localement dans les hôpitaux, permettant ainsi aux chercheurs d'analyser les données dans le respect des réglementations telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD). Grâce à la solution de MTG, les chercheurs mènent des études scientifiques à grande échelle deux fois plus rapidement qu'auparavant et à moindre coût.

Fondé en 2015, MTG développe des pipelines de science des données et du code d'analyse pour les prestataires de santé. Ainsi, l'organisme permet aux chercheurs en médecine de bien comprendre les maladies et les blessures physiques afin d'améliorer la qualité des soins de santé. L'approche nécessite de multiples sources de données, dont les origines ethniques et géographiques, ainsi que des informations sur les antécédents médicaux des patients.

MTG fournit aux hôpitaux un accès peu coûteux à la puissance de calcul nécessaire pour traiter toutes ces informations. « Nos études impliquent le traitement de volumes de données considérables, ce qui nécessite du matériel dont disposent rarement les prestataires de santé », indique Tiago Taveira-Gomes, fondateur et président-directeur général (PDG) de MTG. « Le personnel informatique des hôpitaux est généralement très occupé, voire débordé depuis la pandémie de COVID-19. C'est pourquoi il est essentiel de lui fournir une solution peu coûteuse et facile à déployer, qui n'augmente pas sa charge de travail. »

La solution hybride combine un code d'analyse développé par MTG et des données générées synthétiquement sur AWS à l'aide d'Amazon Elastic Map Reduce (EMR), une plateforme de big data basée sur le cloud qui permet d'exécuter des tâches de traitement de données distribuées à grande échelle. Ce code est ensuite réutilisé sur un cluster Apache Spark exécuté sur les appareils Snowball Edge à l'aide d'Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), qui fournit une capacité de calcul sûre et redimensionnable pour traiter les données sur site.

Au Portugal, les données de soins de santé sont soumises au RGPD, un règlement de l'Union Européenne (UE) qui encadre l'accès des données et le partage des dossiers médicaux électroniques. Le fardeau réglementaire imputable au RGPD entrave la collaboration et les recherches des scientifiques européens.

Pour garantir la conformité totale des hôpitaux avec ce règlement et d'autres lois, les données de toutes les études qui s'appuient sur la solution de MTG sont analysées à l'intérieur du réseau privé du prestataire. MTG regroupe et anonymise les données, puis les exporte vers des Régions AWS. Pour visualiser ces résultats agrégés, MTG utilise Amazon QuickSight, le service d'informatique décisionnelle sans serveur qui permet de mieux comprendre les données à l'aide de tableaux de bord interactifs. Une fois le projet de recherche terminé, l'hôpital peut effacer les données des appareils AWS Snowball Edge et les renvoyer à AWS.
 

Grâce à la solution de MTG, les prestataires de santé peuvent mener leurs recherches plus rapidement et à moindre coût par rapport à un centre de données sur site. Les économies de coûts découlent de l'utilisation de services à la demande et du prix basé sur la puissance de calcul utilisée. Autrement dit, une configuration idéale pour les études sur les maladies chroniques qui ne sont réalisées que quelques fois par an. Le fait d'exécuter les analyses de données sur les appareils portatifs Snowball Edge permet à MTG de prendre en charge plusieurs études sur différents hôpitaux en parallèle. Cela a permis de diviser par deux la durée des projets de recherche, qui est passée de 4 mois à 2 mois.

Les appareils Snowball Edge fournissent aux hôpitaux une puissance de calcul portative qui permet d'effectuer des analyses de données complexes et qui est facile à gérer pour les équipes informatiques. « C'est comme avoir un mini centre de données dans une boîte », indique M. Taveira-Gomes. « Une fois que les appareils arrivent sur site, ils peuvent être configurés et exécutés en moins d'une heure, donc ce n'est pas compliqué pour notre équipe ni pour le prestataire de santé. Quelques heures après la configuration, nous avons les résultats, prêts à être partagés avec les chercheurs et les cliniciens de l'établissement de soins de santé. »

MTG offre une solution sûre et efficace pour traiter les données nécessaires aux recherches essentielles. « Auparavant, il fallait 6 mois rien que pour obtenir l'approbation d'un projet, à cause de l'évaluation interminable des risques en matière de protection des données que les prestataires de soins de santé devaient réaliser », explique M. Taveira-Gomes. « Maintenant, étant donné que les données ne sont pas traitées par des tiers, nos clients peuvent ignorer cette étape d'approbation, passer directement aux travaux de recherche et commencer à faire des découvertes qui permettront d'améliorer la prévention et le traitement des maladies. »

L'approche hybride de MTG a été utilisée pour la première étude d'observation à grande échelle au Portugal, qui impliquait des dossiers médicaux électroniques pour estimer la prévalence des diabètes de type 2, des insuffisances cardiaques et des maladies rénales chroniques.

Aujourd'hui, MTG transforme les informations en données qui étaient auparavant pratiquement inaccessibles. « L'analytique approfondie produite par nos clients contribue au développement de politiques de santé et de recommandations thérapeutiques plus efficaces, améliorant ainsi la qualité des soins et limitant la progression des maladies chroniques », indique M. Taveira-Gomes. 

Six établissements au Portugal et dans d'autres pays européens utilisent les solutions de MTG. L'entreprise souhaite étendre sa base de clients et offrir sa solution a d'autres hôpitaux. Grâce à AWS, elle peut rapidement faire parvenir des ressources de calcul à ses nouveaux clients. « La capacité de croissance est particulièrement importante pour nous », révèle M. Taveira-Gomes. « Avec notre solution, il n'y a pas besoin d'engager des coûts fixes ou des investissements initiaux importants. La seule charge est la commande des appareils Snowball Edge. »

Si MTG prend en charge les études qui nécessitent des capacités de calcul importantes sur de longues périodes, l'organisme prévoit d'utiliser AWS Outposts, qui fournit l'infrastructure et les services AWS à pratiquement tous les emplacements sur site ou périphériques.

L'entreprise prend désormais en charge des études fédérées qui englobent les recherches de plusieurs établissements de soins de santé et ont un impact majeur sur notre compréhension des maladies. Pour aider les chercheurs à mener ces études, MTG crée des modèles de machine learning sécurisés. « Nous pouvons facilement entraîner des modèles à apprendre à partir de plusieurs sources, sans que les données ne quittent le site d'un établissement de soins de santé », précise M. Taveira-Gomes. « Grâce à AWS, nous avons considérablement accéléré la recherche médicale. Nous avons également libéré du temps pour nos équipes afin qu'elles puissent approfondir les recherches et ainsi accélérer les politiques de santé publique novatrices. »