Curar enfermedades y entregar tratamientos efectivos con la nube


Por: Equipo del blog Microsoft Cloud Perspectives

Los investigadores que tratan de curar algunas de las enfermedades de las que menos conocimiento se tiene en el mundo, como el Alzheimer y el Parkinson, han descubierto nuevas e increíbles oportunidades en la nube. Con la capacidad de acceder de manera instantánea a vastas cantidades de poder de cómputo, y sin la carga de grandes inversiones iniciales o costos continuos, la tecnología de nube facilita a las organizaciones de atención médica estudiar complejos desórdenes o desarrollar nuevos e innovadores tratamientos. Esto ha ayudado a iniciar una era de una medicina más precisa y efectiva.

Aunque la industria de la atención médica ha utilizado con anterioridad redes distribuidas de cómputo para enfrentar retos de salud de gran escala, como el proyecto Folding@Home, que permite a usuarios individuales de PC contribuir con ciclos no utilizados de cómputo para estudiar como el plegado erróneo de proteína puede llevar a enfermedades, hay un cierto número de beneficios relacionados con el uso de una solución moderna de cómputo en la nube.

A continuación, algunas maneras en las que la nube impulsa la investigación en la atención médica que lleva a nuevas curas, a la vez que hace a esta industria más eficiente y segura.

Curar el Alzheimer y el Parkinson a través de la nube

En conjunto, el Alzheimer y el Parkinson aquejan a más de 50 millones de personas en todo el mundo. Aunque la complejidad de los procesos de estas enfermedades ha hecho complicado encontrar una cura, la capacidad de la nube de escalar recursos sin esfuerzo y aprovechar al instante cantidades significativas de poder computacional ayuda a los investigadores a obtener de manera más rápida un mejor entendimiento de estas enfermedades.

Un ejemplo: Los investigadores han construido de manera más rápida un modelo digital integral del sistema neurológico humano a un costo bajo a nivel comparativo, con acceso bajo demanda a pilas tecnológicas de alto desempeño. NeuroInitiative, una startup de biotecnología, utiliza GPU virtualizados en la nube para crear un modelo general del sistema nervioso, una estrategia que ha probado ser 40 veces más rápida que al utilizar un GPU físico. “La necesidad de varios GPU en un modelo fácil de utilizar de pago sobre la marcha, nos llevó a la nube desde el día uno”, comentó Andy Lee, cofundador de NeuroInitiative. “Podemos girar en minutos un clúster de 100 mil núcleos y dejar de pagar por él cuando terminen los experimentos”.

Con esta tecnología, los investigadores han sido capaces de simular una variedad de diferentes tratamientos para enfermedades neurológicas. Por sí misma, NeuroInitiative ha identificado más de 25 objetivos de drogas prometedoras para el Parkinson, que estarán listas para pruebas clínicas en humanos en dos o tres años, la mitad del tiempo que por lo general toma el trabajo preclínico.

Acelerar tratamientos con IA y aprendizaje automático

Conforme más organizaciones de atención médica adoptan la tecnología digital, enfrentan cada vez mayores volúmenes de datos, los cuales deben ser procesados y analizados de manera rápida para que tengan importancia. Este es el tipo de trabajo basado en la nube para el que están diseñadas las herramientas de IA y aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés). Tal como en los sistemas AI y ML en sitio, estas herramientas basadas en la nube pueden ayudar a los humanos a manejar rutinas y tareas que consumen tiempo con una velocidad y precisión sin igual. Además, estas herramientas no requieren de un conocimiento o equipo especiales para ser configuradas, lo que hace más rentable al procesamiento de datos.

Sin embargo, hay más que se puede ahorrar aparte de dinero. Cuando se trata del desarrollo y distribución de nuevos tratamientos, el rápido análisis de datos también puede ayudar a combatir enfermedades y salvar vidas. Los investigadores genómicos en la Escuela Icahn de Medicina en Mount Sinai, por ejemplo, necesitaban una manera de analizar y secuenciar grandes conjuntos de datos genómicos con un limitado conjunto de recursos. A través de herramientas de IA basadas en la nube de Microsoft Genomics, así como de Azure Data Lake Analytics, fueron capaces de descargar sus datos, y luego utilizar IA para procesarlos y archivarlos de manera rápida. “La herramienta pueden realinear todo de manera uniforme y me permite realizar el llamado de variante que deseo para el análisis”, comentó el doctor Robert Klein, jefe del Laboratorio Lein en la Escuela Icahn. Ellos han podido escalar su investigación como resultado de esto.

Del mismo modo, Intelligent Retinal Imaging Systems (IRIS) quería construir una plataforma que pudiera detectar la retinopatía diabética, una forma de pérdida de visión que puede desarrollarse de manera rápida. Para ayudar a hacer más accesibles las pruebas, ellos diseñaron un sistema que los doctores pueden utilizar para analizar de manera rápida imágenes de retinas y detectar anomalías a través de algoritmos de ML. Todo lo que tienen que hacer los doctores es enviar la imagen retinal a IRIS, que luego la procesa a través de Azure Service Bus y Azure Machine Learning Package for Computer Vision. En 24 horas, los doctores reciben una imagen mejorada con anomalías identificadas, lo que les facilita dar un diagnóstico final. “Fuimos de cero a 300 mil pacientes examinados em menos de cinco años”, comentó Jonathan Stevenson, jefe de estrategia e información en IRIS. “No hay manera en que hubiéramos podido hacer esto sin Azure”.

Asegurar los datos médicos de manera automática

La privacidad y la seguridad han sido por mucho tiempo una preocupación en la atención médica y han tomado una importancia mucho mayor con la digitalización de la industria. Las organizaciones que quieren modernizar sus operaciones sin sacrificar la seguridad pueden utilizar la nube como una alternativa a aislar en sitio todos los registros de sus pacientes.

Una de las maneras más efectivas de hacer esto es al elegir una solución de nube habilitada para el cumplimiento de normas HIPAA y HITRUST. En lugar de tener que preocuparse por almacenar, acceder y analizar de manera apropiada los sensibles datos de salud, una organización puede tan solo transferir la información del paciente a su nube, donde se adhiere de manera automática a las regulaciones seguras de datos. Otra capa de protección es utilizar servicios de nube que pongan énfasis en la seguridad desde cero. Esto incluye introducir elementos de seguridad en cada fase, desde los componentes iniciales de hardware a la transferencia final de información.

La tecnología de nube significa que mejores tratamientos están en camino para algunas de las enfermedades más complicadas de la humanidad. Al dar a los investigadores acceso sencillo y escalable a recursos de cómputo, la tecnología de nube ayuda a reducir el tiempo que toma probar hipótesis, incrementar la iteración de prometedoras ideas y métodos de tratamiento, y desarrollar nuevas curas. También permite a las organizaciones de atención médica modernizarse sin descuidar la seguridad. También ayuda a hacer la medicina más efectiva, accesible y oportuna. Para doctores, investigadores, y pacientes, el futuro de la atención médica está en la nube.

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