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2023
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Rush University System for Health crea una piattaforma di analisi della salute della popolazione su AWS

Scopri come Rush University System for Health utilizza AWS per identificare le disparità e promuovere l'equità sanitaria.

Aggrega i dati

da più origini utilizzando servizi conformi all'HIPAA

Crea un profilo completo del paziente

utilizzando dati clinici, sociali e generati dai pazienti

Produce un punteggio di rischio

per orientare l'intervento clinico e della community

Promuove l'equità sanitaria

per popolazioni di pazienti svantaggiate e appartenenti a minoranze

Panoramica

Rush University System for Health (RUSH) è un sistema sanitario riconosciuto a livello nazionale in termini di qualità ed equità sanitaria. La rete ospedaliera si sta impegnando attivamente nel contrastare le cause che stanno alla base del divario di 16 anni nell'aspettativa di vita tra i residenti a basso reddito e appartenenti a minoranze nel West Side di Chicago. RUSH ha mirato a sviluppare una soluzione analitica completa per identificare e fornire informazioni su interventi scalabili orientati a un'assistenza sanitaria equa, focalizzata sulle necessità cliniche, cardiometaboliche e sociali dei pazienti.

Basandosi sul successo del suo hub di analisi COVID-19, realizzato con il supporto di Amazon Web Services (AWS), RUSH ha creato la Health Equity Care & Analytics Platform (HECAP). Questa piattaforma trasforma, aggrega e armonizza i dati provenienti da diverse origini per riflettere la complessa interazione di fattori clinici e sociali sulla salute dei pazienti. HECAP utilizza analisi avanzate per fornire informazioni fruibili per pazienti e fornitori, che RUSH sta utilizzando per migliorare i risultati dell'assistenza e ridurre le disuguaglianze sanitarie nel West Side di Chicago.

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Opportunità | Utilizzo dei servizi AWS per identificare le disparità e promuovere l'equità sanitaria

Fondato nel 1837, RUSH è un rinomato sistema sanitario accademico che comprende tre ospedali di rilievo e numerose strutture di assistenza ambulatoriale. Il sistema si rivolge principalmente ai residenti del West Side di Chicago, una zona in cui l'aspettativa di vita è più bassa rispetto a quella dei residenti in aree più agiate della città. "I nostri pazienti che risiedono nei quartieri più svantaggiati hanno un'aspettativa di vita inferiore di 16 anni rispetto a quelli provenienti da zone più benestanti", afferma il dottor Michael Cui, medico di medicina interna e responsabile associato dell'informatica medica presso RUSH. "Il nostro obiettivo con HECAP è di affrontare e migliorare queste disparità sanitarie ben documentate e radicate nel tempo."

Oltre alle condizioni mediche e ai comportamenti legati allo stile di vita, alcuni fattori come l'alloggio, i trasporti e l'accesso al cibo, noti come determinanti sociali della salute, aiutano gli operatori sanitari a comprendere le differenze nello stato di salute. I dati dei pazienti possono essere difficili da raccogliere, in quanto spesso sono frammentati in silo tra vari fornitori e organizzazioni di servizi, con alcuni dati non strutturati come quelli generati dai pazienti e altre informazioni talvolta non disponibili, come i dati sull'occupazione e la sicurezza del vicinato. I medici di RUSH hanno cercato di identificare la portata dei problemi che contribuiscono al divario nell'aspettativa di vita e hanno quindi avviato un progetto per rendere i dati dei pazienti più accurati e utilizzabili. "Abbiamo iniziato creando una soluzione su AWS per unificare i dati provenienti da diverse origini in un unico pannello di controllo. Abbiamo già visto miglioramenti nel coordinamento a livello cittadino nella risposta alla pandemia di COVID-19", afferma Anil Saldanha, chief innovation officer presso RUSH. "Con un ulteriore finanziamento dalla Robert Wood Johnson Foundation, abbiamo potuto espandere le funzionalità della piattaforma per sviluppare e lanciare HECAP, con il supporto di AWS e della sua Health Equity Initiative."

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Abbiamo un'enorme opportunità di integrare più dati da diverse origini e sfruttare la potenza di AWS per dimensionare notevolmente il nostro sistema, apportando benefici importanti all'assistenza dei nostri pazienti a Chicago."

Anil Saldanha
Chief innovation officer, Rush University System for Health

Soluzione | Sviluppo di un quadro completo del rischio per i pazienti utilizzando Amazon HealthLake

Grazie a HECAP, RUSH è in grado di aggregare tutti i dati disponibili su un paziente e di utilizzare modelli e strumenti analitici per orientare le decisioni in ambito sanitario. La soluzione raccoglie dati da diverse origini, inclusa la cartella clinica elettronica (EHR) Epic, le misurazioni della pressione sanguigna, i determinanti sociali della salute e i dati storici delle richieste di assistenza. La piattaforma impiega Amazon HealthLake, un servizio conforme all'HIPAA che fornisce alle organizzazioni sanitarie e di scienze della vita una visione integrata dei dati individuali e di popolazione, favorendo analisi e interventi su larga scala. Amazon HealthLake supporta Amazon Comprehend Medical, un servizio di elaborazione del linguaggio naturale conforme all'HIPAA che estrae informazioni chiave da contenuti testuali, come le note del medico e i riepiloghi delle dimissioni nelle EHR. Utilizzando questo servizio, RUSH può trascrivere e collegare dati importanti, come farmaci e procedure, a terminologie mediche standardizzate, come ICD-10-CM e RxNorm. HECAP può quindi estrarre informazioni pertinenti da questi dati per ricavare ulteriori approfondimenti. "Una volta che i dati provenienti da diverse origini sono stati integrati correttamente e che sono stati individuati i modelli di machine learning più idonei, mettiamo in atto una tecnica denominata stratificazione del rischio", spiega Saldanha. "Utilizzando questi risultati, possiamo identificare interventi attuabili ai fini dell'equità sanitaria. I nostri medici e il personale di supporto possono intervenire e apportare modifiche all'erogazione delle cure e ad altri servizi in modo da poter migliorare i risultati dei pazienti."

RUSH esegue modelli di analisi utilizzando Amazon SageMaker, un servizio che consente agli utenti di creare, addestrare e implementare modelli di machine learning per qualsiasi caso d'uso. Mediante l'uso di Amazon SageMaker, RUSH ha la capacità di rilevare diversi elementi che possono impattare sui risultati in ambito sanitario, oltre a creare un sistema di punteggio per la stratificazione del rischio. Questo sistema viene utilizzato per determinare quali pazienti presentano un rischio maggiore. RUSH utilizza Amazon Athena, un servizio di query interattivo, per l'analisi dei dati provenienti da Amazon HealthLake, facilitando così il processo di esplorazione dei dati in ambito sanitario. Amazon Athena si integra efficacemente con Amazon SageMaker, permettendo ai data scientist di preparare i dati per il machine learning in maniera più efficiente. "Una delle maggiori sfide che i data scientist devono affrontare è che i modelli sono complessi e unire dati provenienti da più origini può essere complicato", afferma Saldanha. "Tuttavia, l'ambiente a basso utilizzo di codice di Amazon SageMaker consente di semplificare l'analisi dei dati sanitari e di ridurre al minimo gli errori, un aspetto cruciale in questo settore." RUSH può quindi presentare i dati agli operatori utilizzando pannelli di controllo su Amazon QuickSight, un servizio che fornisce alle organizzazioni basate sui dati una business intelligence unificata su larga scala. Avvalendosi di queste informazioni, i professionisti sanitari sono in grado di effettuare scelte determinanti per la terapia dei singoli pazienti e di metterli in contatto con risorse essenziali quali banche alimentari, centri di assistenza per il pagamento delle spese sanitarie e servizi di trasporto.

Grazie all'impiego di HECAP su AWS, RUSH è in grado di offrire ai propri medici una panoramica dettagliata dei loro pazienti, fornendo al contempo gli strumenti necessari ai pazienti per migliorare la propria salute. "Per noi medici è estremamente importante avere la possibilità di visualizzare i dati dei pazienti provenienti da diverse origini", sottolinea Cui. "La capacità di impiegare gli strumenti di machine learning forniti da AWS per analizzare questi dati rappresenta un cambiamento significativo. Come ente sanitario, abbiamo l'opportunità di occuparci dei nostri pazienti in modo più efficace e di accedere a una origine dati più ampia e dettagliata rispetto a quella che attualmente utilizziamo."

Diagramma dell'architettura

Architettura di RUSH HECAP

Fai clic per la visualizzazione a schermo intero. 

Risultato | Promozione dell'equità sanitaria negli Stati Uniti attraverso l'interoperabilità dei dati e l'analisi avanzata

RUSH sta continuando a sviluppare HECAP aggiungendo ulteriori funzionalità al pannello di controllo dell'operatore, come il miglioramento della modellazione della previsione del rischio e l'implementazione di strumenti aggiuntivi per migliorare l'assistenza alle popolazioni svantaggiate. Utilizzando la metodologia e l'architettura sviluppate su AWS, RUSH auspica di espandere la soluzione per supportare altre organizzazioni sanitarie e migliorare i risultati per i pazienti di tutto il mondo.

Saldanha conclude dicendo: "Abbiamo una grande opportunità per iniziare a importare più dati da diverse origini e utilizzare la potenza di AWS per dimensionare in modo massiccio il nostro sistema, con notevoli vantaggi per l'assistenza dei nostri pazienti a Chicago. Desideriamo che l'HECAP diventi un modello di riferimento e speriamo che altre organizzazioni lo utilizzino per promuovere l'equità sanitaria negli Stati Uniti."

Informazioni su Rush University System for Health

Il Rush University System for Health (RUSH), con sede a Chicago nell'Illinois, è un sistema sanitario accademico costituito da tre principali presidi ospedalieri, un'estesa rete di professionisti ambulatoriali e molteplici strutture per l'assistenza sanitaria.

Servizi AWS utilizzati

Amazon HealthLake

Amazon HealthLake è un servizio idoneo all'HIPAA che offre alle aziende sanitarie e legate alla biologia una visione cronologica dei dati sulla salute della popolazione dei singoli individui o dei pazienti per eseguire attività di query e analisi su larga scala.

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Amazon Comprehend Medical

Amazon Comprehend Medical è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) conforme allo standard HIPAA che utilizza il machine learning pre-addestrato per comprendere ed estrarre i dati sanitari da testo medico, ad esempio dalle ricette, dalle procedure e dalle diagnosi.

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Amazon QuickSight

Amazon QuickSight potenzia le organizzazioni basate sui dati con una business intelligence (BI) unificata su larga scala.

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Amazon SageMaker

Amazon SageMaker si fonda su due decenni di esperienza di Amazon nello sviluppo di applicazioni di machine learning nel mondo reale, tra cui raccomandazioni sui prodotti, personalizzazione, shopping intelligente, robotica e dispositivi vocali assistiti.

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