Analiza y visualiza datos de atención médica y aplica IA en OCI para resolver desafíos del mundo real
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y los servicios ofrecen muchas opciones para crear, desplegar y supervisar soluciones analíticas escalables y de alto rendimiento a través de la historia clínica electrónica y los datos de supervisión de pacientes, y proporcionar un acceso fácil a la inteligencia procesable mediante una experiencia de usuario perfecta a través de una interfaz web sencilla e intuitiva.
Los datos recopilados de dispositivos médicos se pueden analizar para optimizar los parámetros de alarma, y la IA puede ayudar a desarrollar aplicaciones inteligentes para mejorar la eficiencia clínica y reducir el riesgo.
Para esta arquitectura de referencia, estamos mostrando un caso de uso del cliente que estaba utilizando Snowflake y Snowpark para almacenar y analizar datos. Esto causó desafíos de costos crecientes y redujo el beneficio general de relación precio-rendimiento. A medida que más y más hospitales y proveedores de atención médica se registraban para el servicio, los datos crecían a una tasa exponencial y el costo de analizar cientos de terabytes de datos crecía exponencialmente. La solución carecía de flexibilidad para proporcionar soluciones analíticas de datos adecuadas para el propósito.
La gestión ineficiente de datos y modelos obstaculizó la capacidad de incorporar rápidamente a los clientes y comercializar los productos. La seguridad del sistema se pensó a posteriori y, con frecuencia, requería un proceso manual para implantar controles de seguridad adecuados en cada capa del despliegue. La falta de soporte para herramientas y bibliotecas de código abierto creó bloqueos de proveedores y evitó la portabilidad.
Arquitectura
OCI admite herramientas de código abierto, y su marco hace que sea perfecto para implementar la arquitectura utilizando recursos internos capacitados al tiempo que proporciona portabilidad.
En esta arquitectura de referencia, discutiremos un diseño de solución que se puede implementar para casos de uso, incluyendo la mejora de la atención al paciente y la prevención de enfermedades; la toma de decisiones basada en la evidencia en la pre-autorización; y la detección, análisis y optimización de parámetros de alarma médica para hospitales y proveedores de atención médica.
Análisis de datos y aprendizaje automático:
Para el cliente de asistencia sanitaria, Oracle Autonomous Data Warehouse era una solución ideal, ya que el cliente utilizaba datos de transmisión de sensores donde la escalabilidad de Oracle Autonomous Data Warehouse y sus capacidades de Lakehouse eran óptimas. La sencilla integración de Oracle Autonomous Data Warehouse con Oracle Machine Learning ayudó al cliente a preparar y comprender mejor sus datos en la etapa de preprocesamiento. Oracle Machine Learning también soporta la exportación de datos desde y hacia Jupyter Notebooks, lo que permite a los científicos de datos combinar el aprendizaje automático en la base de datos de Oracle con otras bibliotecas populares de ciencia de datos. Oracle Machine Learning tiene muchas ventajas, que incluyen: facilidad de instalación, uso de computación en la base de datos, reducción de la sobrecarga de gestión, computación de base de datos escalable y potente multipropósito para SQL, análisis basados en Python a escala.
Con Oracle Machine Learning, el cliente pudo instalar y probar una amplia variedad de bibliotecas basadas en Python (incluido Panda, NumPy), ejecutar la aplicación Julia existente y realizar análisis a escala. Oracle Machine Learning también incluye el despliegue automático de modelos, donde los modelos están disponibles al instante para la puntuación en aplicaciones o paneles de control de análisis después de entrenar y simplificar el proceso de despliegue. El cliente pudo portar los mismos UDF y UDTF de Python, y las mismas consultas SQL de Snowflake a Oracle Autonomous Data Warehouse sin necesidad de refactorizar código. Para el modelo de aprendizaje automático, el cliente utilizó la capacidad AutoML, lo que simplificó en gran medida el proceso de entrenamiento del modelo, lo que permitió a los usuarios con una experiencia mínima de aprendizaje automático lograr la precisión deseada y generar estadísticas a partir de los datos de los dispositivos médicos.
Aplicación de IA que utiliza recursos informáticos de GPU en OCI:
OCI proporciona un rendimiento óptimo para las aplicaciones de IA con una infraestructura en la nube de vanguardia impulsada por GPU Nvidia y AMD. OCI ayuda a acelerar tu solución de IA con entrenamiento de modelos, inferencia y análisis de IA. OCI se asocia con Nvidia para llevar a Nvidia Nemo para el desarrollo integral de IA generativa, y utiliza Nvidia Inference Microservices (NIM) para acelerar la inferencia de IA de los modelos de IA. Para ejecutar aplicaciones de IA en la infraestructura de IA de OCI, OCI despliega instancias informáticas de GPU con el cluster HPC Slurm u Oracle Cloud Infrastructure Kubernetes Engine (OCI Kubernetes Engine u OKE) utilizando nuestras pilas de terraform personalizadas y escalables, incluidas varias opciones de almacenamiento.
El diagnóstico médico basado en IA y la gestión de datos clínicos consiste en NLP/LLM para datos de HCE, imágenes médicas, datos clínicos y resultados de laboratorio. Los marcos de aplicaciones de Nvidia, como BioNemo, MONAI, servidor de inferencia de tritón, junto con Cohere, proporcionan una solución que acelera la adopción de IA.
Blocs de notas e integración de Data Science:
Esta arquitectura de referencia utiliza el servicio Oracle Cloud Infrastructure Data Science, una plataforma totalmente gestionada para que los equipos de científicos de datos creen, entrenen, desplieguen y gestionen modelos de aprendizaje automático (ML) mediante Python con un marco incorporado como Pytorch, TensorFlow y otro marco de código abierto de su elección. Este servicio se puede utilizar para crear un entorno de desarrollo basado en Jupyter de código abierto con integración con GitHub. Los recursos informáticos de GPU Nvidia A10 se pueden utilizar para entrenar los modelos de LLM, crear un pipeline MLOps integrado con mlfow y, por último, desplegar desde Notebook en un punto final seguro de inferencia escalable y de baja latencia y supervisar el rendimiento del modelo. El cliente puede elegir entre una serie de GPU Nvidia soportadas en metales desnudos o instancias virtuales para entrenar e implementar modelos de IA a escala.
Copia de seguridad y recuperación ante desastres:
Para la atención médica, la protección y disponibilidad de los datos de los clientes es extremadamente importante. Debido a diversas regulaciones, los datos deben ser protegidos y puestos a disposición bajo demanda. Oracle Autonomous Database proporciona opciones de copia de seguridad y recuperación automatizadas y puede crear una base de datos de réplica mediante Oracle Cloud Guard. La réplica de la base de datos también puede funcionar como una copia en espera de solo lectura de la base de datos para reducir la carga en la base de datos primaria y, por lo tanto, mejorar el rendimiento y el equilibrio de carga de la base de datos.
Seguridad y gestión de acceso:
Esta arquitectura implementa las mejores prácticas de seguridad de OCI Zero Trust mediante funciones de seguridad de red, datos y aplicaciones en todas las capas de la arquitectura. Para la seguridad de la red, los recursos informáticos se implantan en una red privada mediante la red virtual en la nube (VCN) y el filtro de tráfico se aplica mediante la lista de seguridad (SL) y el grupo de seguridad de red (NSG). Los datos siempre se cifran en reposo (AES256) y en tránsito (TLS 2.0) con una fácil gestión de certificados proporcionada por el cliente.
Oracle Data Safe, que se incluye con Oracle Autonomous Database, proporciona un centro de control unificado que ayuda a gestionar los requisitos diarios de seguridad y conformidad de las bases de datos Oracle. Oracle Data Safe proporciona funciones avanzadas de seguridad de datos necesarias para el sector sanitario, como Enmascaramiento de datos, Ocultación de datos, Auditoría de actividades y Gestión de firewall de SQL.
Oracle Cloud Infrastructure Identity and Access Management (OCI Identity and Access Management) implanta el principio de privilegio mínimo y la autenticación OAuth 2.0 del acceso del usuario final mediante la identidad. Proporciona de forma segura funciones avanzadas como la autenticación multifactor y la autenticación basada en token (JWT).
El siguiente diagrama ilustra esta arquitectura de referencia.
oci-ai-healthcare_arch-oracle.zip
La arquitectura tiene los siguientes componentes:
- Gateway de API
Oracle Cloud Infrastructure API Gateway permite publicar API con puntos finales privados accesibles desde la red y que se pueden exponer a la red pública de Internet si es necesario. Los puntos finales admiten la validación de API, la transformación de solicitud y respuesta, CORS, la autenticación y autorización, y la limitación de solicitudes.
- Almacenamiento de objetos
Oracle Cloud Infrastructure Object Storage proporciona acceso rápido a grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados de cualquier tipo de contenido, incluidas copias de seguridad de base de datos, datos de análisis y contenido enriquecido, como imágenes y vídeos. Puede almacenar y recuperar los datos de manera segura directamente desde Internet o dentro de la plataforma en la nube. Puede ampliar el almacenamiento sin experimentar ninguna degradación del rendimiento ni de la fiabilidad del servicio. Utilice el almacenamiento estándar para el almacenamiento al que debe acceder de forma rápida, inmediata y frecuente. Utilice el almacenamiento de archivo para el almacenamiento "frío" al que conserva durante largos períodos de tiempo y al que rara vez accede.
- Web Application Firewall (WAF)
Oracle Cloud Infrastructure Web Application Firewall (WAF) es un servicio compatible con la industria de tarjetas de pago (PCI), basado en la región y de aplicación de perímetro que se asocia a un punto de aplicación, como un equilibrador de carga o un nombre de dominio de aplicación web. WAF protege las aplicaciones frente al tráfico de Internet no deseado y malicioso. WAF puede proteger cualquier punto final orientado a Internet, lo que proporciona un cumplimiento de reglas consistente en todas las aplicaciones de clientes.
- Gateway de enrutamiento dinámico (DRG)
El DRG es un enrutador virtual que proporciona una ruta para el tráfico de red privada entre las redes virtuales en la misma región, entre una VCN y una red fuera de la región, como una VCN en otra región de Oracle Cloud Infrastructure, una red local o una red en otro proveedor en la nube.
- Lista de seguridad
Para cada subred, puede crear reglas de seguridad que especifiquen el origen, el destino y el tipo de tráfico que se debe permitir dentro y fuera de la subred.
Recomendaciones
- OCI Data Integration es un servicio totalmente gestionado y multiinquilino que ayuda a ingenieros y desarrolladores de datos con tareas de movimiento y carga de datos. La solución puede utilizar el servicio de carga de datos de integración de datos para ingerir y cargar datos en un área temporal del almacenamiento de objetos con el fin de conservar datos a largo plazo, duraderos, de bajo costo y con muchas posibilidades de ampliación. Las transferencias masivas de datos se pueden realizar mediante FTP seguro, HL7v2 a través de MLP y servicios web estándar de Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR). Los datos temporales se pueden procesar, preparar y seleccionar para rellenar en una base de datos de Oracle Autonomous Data Warehouse para el consumo de aplicaciones y usuarios a través de la interfaz web y la consulta ad hoc.
Con tecnología de procesos ETL o ELT de Spark, se puede ingerir un gran volumen de datos desde una variedad de activos de datos, depurados, transformados, remodelados y cargados de forma eficiente en Oracle Autonomous Data Warehouse. La base de datos de Oracle Autonomous Data Warehouse es una base de datos automatizada y totalmente gestionada líder del sector para cargas de trabajo analíticas, incluidos data marts, almacenes de datos y lagos de datos. Se ajusta automáticamente y proporciona aprovisionamiento, aplicación de parches y mantenimiento automatizados, optimizando así el rendimiento.
Se pueden analizar más datos con el servicio Oracle Cloud Infrastructure Data Science. Los modelos de IA se pueden crear, entrenar y desplegar mediante recursos informáticos de GPU de bajo costo de alto rendimiento. Los enlaces web salientes personalizados se crean para enviar activos de datos a los usuarios finales mediante un punto final seguro y un servicio de identidad.
- Utilice una red virtual en la nube privada para desplegar servicios y utilice una lista de seguridad y NSG para restringir el acceso no deseado.
- Utilice OCI Identity and Access Management para aplicar el principal de los controles de acceso basados en roles y con privilegios mínimos.
- Gateway de API de OCI permite publicar API con puntos finales privados accesibles desde la red y que se pueden exponer a la red pública de Internet si es necesario. Los puntos finales admiten la validación de API, la transformación de solicitud y respuesta, CORS, la autenticación y autorización, y la limitación de solicitudes.
- OCI garantiza el cumplimiento normativo de los principales estándares, incluidos HIPAA y FedRAMP, proporcionando una base segura para proteger los datos confidenciales.
- Utiliza tecnología de código abierto para evitar la dependencia de proveedores en OCI, como LangChain, la API de REST y Functions, y crea una capa de abstracción para acelerar la innovación y la transformación.