MTG reduz tempos de pesquisa médica pela metade e protege dados de pacientes utilizando a AWS

A MTG Research and Development Lab, de Portugal, utilizou a AWS para desenvolver uma solução híbrida, que oferece suporte a provedores de serviços de saúde que realizam pesquisas médicas pioneiras. Essa solução ajuda hospitais e clínicas a processar e analisar grandes quantidades de dados necessários para estudos, ao mesmo tempo em que garante a conformidade com as leis de proteção de dados para informações confidenciais de pacientes. Utilizando dispositivos AWS Snowball Edge, a MTG reduziu pela metade o tempo necessário para concluir estudos, além de diminuir os custos totais de TI para hospitais que realizam pesquisas.  

Pesquisas médicas que melhoram a prevenção e o tratamento de doenças exigem dois elementos: poder aceder a prontuários de pacientes e quantidades significativas de poder de processamento para analisar e obter insights desses dados.

Reunir tudo isso é um grande desafio para os provedores de serviços de saúde. Os dados dos pacientes estão sujeitos a rígidas regulamentações de privacidade que frequentemente exigem que esses dados sejam armazenados localmente em uma instituição de saúde. A quantidade de poder de processamento necessária pode ser cara e difícil de obter sem um datacenter on-premises dedicado, que a maioria dos provedores de serviços de saúde não tem recursos para executar.

A MTG Research and Development Lab, uma organização de pesquisa por contrato com sede em Portugal e especializada na geração de evidências do mundo real, desenvolveu uma solução híbrida utilizando a Amazon Web Services (AWS) que oferece suporte a provedores de serviços de saúde que realizam pesquisas inovadoras.

Essa solução é executada em dispositivos AWS Snowball Edge, que fornecem transporte de dados em escala de petabytes com recursos integrados de armazenamento e computação. Isso significa que os serviços da AWS e as workloads dos clientes são executados localmente nas instalações dos hospitais, permitindo que os pesquisadores analisem os dados enquanto atendem a regulamentações como o Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD). Utilizando a solução da MTG, os pesquisadores realizam estudos científicos em grande escala na metade do tempo e com um custo menor em comparação com as opções anteriores.

Fundada em 2015, a MTG desenvolve pipelines de ciência de dados e código analítico para provedores de serviços de saúde. Isso proporciona aos pesquisadores médicos uma compreensão profunda das doenças e lesões físicas que pode melhorar a qualidade dos serviços de saúde. A abordagem requer várias fontes de dados, incluindo origens étnicas e geográficas, bem como informações sobre as condições pré-existentes dos pacientes.

A MTG fornece aos hospitais acesso financeiramente viável ao poder computacional necessário para processar todas essas informações. “Os nossos estudos envolvem o processamento pesado de dados, exigindo hardware que a maioria dos provedores de serviços de saúde não tem”, diz Tiago Taveira-Gomes, fundador e diretor executivo (CEO) da MTG. “A equipa de TI do hospital geralmente está ocupada e ainda mais sobrecarregada devido à pandemia de COVID-19. Por isso é essencial fornecer uma solução de baixo custo e fácil de implantar que também não aumente o seu workload.”

A solução híbrida combina código analítico desenvolvido pela MTG e dados sinteticamente gerados na AWS utilizando o Amazon Elastic Map Reduce (EMR), uma plataforma de big data baseada na cloud para executar trabalhos de processamento de dados distribuídos em grande escala. Esse código é então reutilizado em um cluster do Apache Spark em execução nos dispositivos Snowball Edge que usam o Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), que fornece capacidade computacional segura e redimensionável para processar os dados on-premises.

Os dados de saúde em Portugal estão sujeitos ao RGPD, uma framework regulatória para a União Europeia (UE) que impõe restrições ao acesso a dados e à partilha de informações médicas eletrónicas. A carga regulatória em torno do RGPD limitou a capacidade dos cientistas da UE de colaborar e realizar pesquisas.

Para garantir que os hospitais estejam totalmente em conformidade com essa e outras regulamentações, os dados de todos os estudos que usam a solução da MTG são analisados na rede privada do provedor de serviços de saúde. A MTG agrega e anonimiza os dados e depois os exporta para regiões da AWS. Para visualizar esses resultados agregados, a MTG usa o Amazon QuickSight, o serviço de business intelligence sem servidor que promove uma melhor compreensão dos dados com o uso de painéis interativos. Concluída a pesquisa, os hospitais podem apagar os dados dos dispositivos AWS Snowball Edge e devolver esses dispositivos à AWS.
 

Utilizando a solução da MTG, os provedores de serviços de saúde podem realizar pesquisas com mais rapidez e menor custo em comparação com um data center on-premises. A economia de custos é proveniente do uso de serviços sob procura e do pagamento apenas pelo poder computacional usado, o que é uma configuração ideal para estudos sobre doenças crônicas que são realizados apenas algumas vezes por ano. A execução de análises de dados nos dispositivos Snowball Edge portáteis significa que a MTG pode apoiar vários estudos paralelamente em diferentes hospitais. Isso reduziu pela metade, de 4 para 2 meses, o tempo médio necessário para concluir projetos de pesquisa.

Os dispositivos Snowball Edge fornecem aos hospitais um poder de processamento portátil para realizar análises complexas de dados e são fáceis de gerir pelas equipas de TI. “É como ter um mini datacenter em uma caixa”, diz Taveira-Gomes. “Quando os dispositivos chegam no local, eles podem ser configurados e executados em menos de uma hora e, portanto, não é um trabalho difícil para nossa equipa nem para o provedor de serviços de saúde. Algumas horas após a configuração, temos os resultados prontos para compartilhar com os pesquisadores e os médicos da instituição de saúde.”

A MTG oferece uma solução segura e eficiente para processar os dados necessários para pesquisas essenciais. “Costumava demorar cerca de 6 meses apenas para obter a aprovação do projeto devido à longa avaliação dos riscos à proteção dos dados que os provedores de serviços de saúde tinham que realizar”, diz Taveira-Gomes. “Agora, como os dados não são geridos por terceiros, os nossos clientes pulam essa etapa de aprovação e passam diretamente para a realização das pesquisas, de forma a que possam começar a fazer descobertas com o objetivo de melhorar a prevenção e o tratamento de doenças.”

A abordagem híbrida da MTG foi utilizada para o primeiro estudo observacional em grande escala de Portugal envolvendo prontuários eletrónicos de pacientes para estimar a prevalência de diabetes tipo 2, insuficiência cardíaca e doença renal crônica.

A MTG agora obtém insights sobre dados que antes eram quase impossíveis de aceder. “A profunda análise que nossos clientes produzem contribui para o desenvolvimento de políticas de saúde e diretrizes de tratamento mais eficientes, melhorando a qualidade do atendimento e, por fim, evitando a progressão de doenças crônicas”, diz Taveira-Gomes. 

Várias instituições em Portugal e em diversos países europeus já utilizam as soluções da MTG. A empresa pretende expandir sua base de clientes e oferecer sua solução para mais hospitais. Utilizando a AWS, é possível criar recursos de computação rapidamente para novos clientes. “A capacidade de crescer é especialmente importante para nós”, diz Taveira-Gomes. “Com a nossa solução, não há necessidade de custos fixos nem grandes investimentos iniciais: as únicas despesas gerais são com a encomenda dos dispositivos Snowball Edge.”

Se a MTG apoiar estudos que exigem grandes quantidades de poder computacional por longos períodos de tempo, o plano passa por utilizar AWS Outposts, que fornece infraestrutura e serviços da AWS para praticamente qualquer on-premise ou edge location.

A empresa agora apoia estudos federados que combinam pesquisas provenientes de várias instituições de saúde e que podem ter um grande impacto em nossa compreensão das doenças. Para ajudar os pesquisadores a realizar esses estudos, a MTG cria modelos seguros de machine learning. “Podemos facilmente treinar modelos para aprender de várias fontes sem que os dados saiam das instalações de uma instituição de saúde”, diz Taveira-Gomes. “Utilizando a AWS, aceleramos drasticamente as pesquisas médicas. Isso também proporcionou mais tempo às nossas equipas para se concentrarem no aprofundamento dos estudos e, assim, impulsionarem políticas revolucionárias de saúde pública.”