MTG dimezza i tempi della ricerca medica e protegge i dati dei pazienti utilizzando AWS

L’azienda portoghese MTG Research and Development Lab ha sviluppato una soluzione ibrida utilizzando AWS con lo scopo di supportare i fornitori di servizi sanitari che conducono ricerche mediche all'avanguardia. La soluzione aiuta ospedali e cliniche a elaborare e analizzare grandi quantità di dati necessari per gli studi, garantendo al contempo la conformità alle leggi sulla protezione dei dati per le informazioni sensibili dei pazienti. Utilizzando i dispositivi Edge AWS Snowball, MTG ha dimezzato il tempo necessario per completare gli studi e ha ridotto i costi IT totali per gli ospedali che conducono ricerche.  

La ricerca medica che migliora la prevenzione e il trattamento delle malattie richiede due elementi: l'accesso alle cartelle cliniche dei pazienti e una notevole potenza di elaborazione per analizzare e ricavare informazioni approfondite da questi dati.

Per i fornitori di servizi sanitari è una vera e propria sfida mettere insieme questi elementi. I dati dei pazienti sono soggetti a rigide norme sulla privacy che spesso richiedono l'archiviazione in loco presso una struttura sanitaria. La quantità di potenza di elaborazione necessaria può essere costosa e difficile da ottenere senza un data center dedicato on-premise, e la maggior parte degli operatori sanitari non ha le risorse per gestirlo.

MTG Research and Development Lab, un'organizzazione di ricerca a contratto con sede in Portogallo specializzata nella generazione di prove reali, ha sviluppato una soluzione ibrida utilizzando Amazon Web Services (AWS) che supporta i fornitori di servizi sanitari che conducono ricerche innovative.

La soluzione viene eseguita su dispositivi Edge AWS Snowball ed è in grado di traferire dati a livello di petabyte con capacità di archiviazione ed elaborazione integrate. Ciò significa che i servizi AWS e i carichi di lavoro dei clienti vengono eseguiti localmente presso le sedi degli ospedali, in modo che i ricercatori possano analizzare i dati nel rispetto di normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Utilizzando la soluzione di MTG, i ricercatori possono condurre studi scientifici su larga scala in tempi dimezzati e a costi inferiori rispetto alle opzioni precedenti.

Fondata nel 2015, MTG sviluppa pipeline di data science e codice analitico per gli operatori sanitari. Ciò consente ai ricercatori medici di comprendere a fondo le malattie e le lesioni fisiche, migliorando la qualità dell'assistenza sanitaria. L'approccio richiede molteplici fonti di dati, tra cui l'origine etnica e geografica, nonché informazioni sulle condizioni preesistenti dei pazienti.

MTG offre agli ospedali un accesso conveniente alla potenza di calcolo necessaria per elaborare tutte queste informazioni. “I nostri studi comportano un'elaborazione intensiva dei dati ed è necessario un hardware che la maggior parte degli operatori sanitari non possiede”, afferma Tiago Taveira-Gomes, fondatore e amministratore delegato (CEO) di MTG. “Il personale IT degli ospedali è solitamente molto impegnato e oberato di lavoro a causa della pandemia COVID-19, quindi è essenziale fornire una soluzione a basso costo e facile da implementare che non aumenti il carico di lavoro del personale IT”.

La soluzione ibrida combina il codice analitico sviluppato da MTG e i dati generati sinteticamente su AWS utilizzando Amazon Elastic Map Reduce (EMR), una piattaforma di big data basata sul cloud per l'esecuzione di lavori di elaborazione dati distribuiti su larga scala. Questo codice viene poi riutilizzato su un cluster Apache Spark in esecuzione sui dispositivi Edge Snowball utilizzando Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), il quale fornisce capacità di calcolo sicura e ridimensionabile per elaborare i dati on-premise.

I dati sanitari in Portogallo sono soggetti al GDPR, un quadro normativo dell'Unione Europea (UE) che pone vincoli all'accesso ai dati e alla condivisione delle informazioni mediche elettroniche. L'onere normativo del GDPR ha limitato la capacità degli scienziati dell'UE di collaborare e condurre ricerche.

Per garantire che gli ospedali siano pienamente conformi a questa e ad altre normative, i dati di tutti gli studi che utilizzano la soluzione di MTG vengono analizzati all'interno della rete privata dell'operatore sanitario. MTG aggrega e anonimizza i dati e poi li esporta in Regioni AWS. Per visualizzare questi risultati aggregati, MTG utilizza Amazon QuickSight, il servizio di business intelligence serverless che favorisce una migliore comprensione dei dati tramite dashboard interattive. Una volta terminato lo studio di ricerca, gli ospedali possono cancellare i dati dai dispositivi Edge AWS Snowball e restituirli ad AWS.
 

Utilizzando la soluzione di MTG, i fornitori di servizi sanitari possono effettuare ricerche più velocemente e a costi inferiori rispetto a un data center on-premise. I risparmi sui costi derivano dall'utilizzo di servizi on-demand e dal pagamento della sola potenza di calcolo utilizzata: una configurazione ideale per gli studi sulle malattie croniche che vengono condotti solo poche volte all'anno. L'esecuzione dell'analisi dei dati sui dispositivi portatili Edge Snowball consente a MTG di supportare in parallelo più studi in diversi siti ospedalieri. Questo ha dimezzato il tempo medio di completamento dei progetti di ricerca, passando da 4 a 2 mesi.

I dispositivi Edge Snowball forniscono agli ospedali una potenza di elaborazione portatile per eseguire analisi complesse dei dati e sono semplici da gestire per i team IT. “È come avere un mini data center in una scatola”, spiega Taveira-Gomes. “Una volta arrivati in loco, i dispositivi possono essere configurati e messi in funzione in meno di un'ora, quindi non è un grosso lavoro né per il nostro team né per l'operatore sanitario. Nel giro di poche ore dall'installazione, i risultati sono pronti per essere condivisi con i ricercatori e i medici dell'istituto sanitario”.

MTG offre una soluzione sicura ed efficiente per elaborare i dati necessari alla ricerca. “In passato ci volevano circa 6 mesi solo per ottenere l'approvazione del progetto, a causa della lunga valutazione del rischio di protezione dei dati che gli operatori sanitari dovevano effettuare”, spiega Taveira-Gomes. “Ora, poiché i dati non sono gestiti da terzi, i nostri clienti saltano questa fase di approvazione e passano direttamente alla ricerca, in modo da poter iniziare a fare scoperte per migliorare la prevenzione e il trattamento delle malattie”.

L'approccio ibrido di MTG è stato utilizzato per il primo studio osservazionale su larga scala in Portogallo che ha coinvolto le cartelle cliniche elettroniche dei pazienti per stimare la prevalenza del diabete di tipo 2, dell'insufficienza cardiaca e di malattie renali croniche.

MTG ora è in grado di ricavare approfondimenti da dati che prima erano quasi impossibili da ottenere. “Le analisi approfondite prodotte dai nostri clienti contribuiscono allo sviluppo di politiche sanitarie e linee guida di trattamento più efficaci, migliorando la qualità delle cure e, in ultima analisi, evitando la progressione delle malattie croniche”, afferma Taveira-Gomes. 

Sei istituzioni in Portogallo e in altri Paesi europei utilizzano le soluzioni di MTG. L'azienda mira a espandere la propria base di clienti e a offrire la propria soluzione a un maggior numero di ospedali. Utilizzando AWS, l'azienda è in grado di attivare rapidamente le risorse di calcolo per i nuovi clienti. “La capacità di crescere è particolarmente importante per noi”, afferma Taveira-Gomes. “Con la nostra soluzione, non sono necessari costi fissi o grandi investimenti iniziali: l'unico onere è l'ordine dei dispositivi Edge Snowball”.

Se MTG supporta studi che richiedono grandi quantità di capacità di calcolo per periodi di tempo prolungati, prevede di utilizzare AWS Outposts, il quale fornisce l'infrastruttura e i servizi AWS praticamente a qualsiasi postazione on-premise o edge.

L'azienda ora supporta studi federati che combinano la ricerca da diverse istituzioni sanitarie, ciò può avere un grande impatto sulla comprensione delle malattie. Per aiutare i ricercatori a condurre questi studi, MTG sviluppa modelli di machine learning sicuri. “Possiamo facilmente addestrare i modelli ad apprendere da più fonti senza che i dati lascino la sede di un istituto sanitario”, spiega Taveira-Gomes. “Utilizzando AWS, abbiamo accelerato drasticamente la ricerca medica. Abbiamo anche liberato del tempo per il nostro team, che può così concentrarsi sull'approfondimento degli studi in modo da avere un impatto sul importanti politiche di salute pubblica”.