Rush University System for Health crea una plataforma de análisis de situación de salud de la población en AWS

Establecido en 1837, RUSH es un sistema académico de salud líder que comprende tres hospitales principales y numerosos centros de atención ambulatoria. El sistema atiende principalmente a los residentes del West Side de Chicago, que tienen una esperanza de vida más baja que los residentes de las zonas más ricas de la ciudad. “Nuestros pacientes que viven en los barrios más desfavorecidos viven 16 años menos que nuestros pacientes de áreas más prósperas”, señala el Dr. Michael Cui, médico de medicina interna y associate chief medical informatics officer en RUSH. “Nuestro objetivo con la HECAP es mejorar estas disparidades de atención médica documentadas y de larga duración”.

Además de las afecciones médicas y los comportamientos relacionados con el estilo de vida, ciertos factores, como la vivienda, el transporte y el acceso a los alimentos, conocidos como los determinantes sociales de la salud, ayudan a los proveedores de atención médica a comprender las diferencias en el estado de salud. Los datos de los pacientes pueden ser difíciles de recopilar porque, a menudo, se encuentran en silos entre diferentes proveedores y organizaciones de servicios. Algunos puntos de datos no suelen estar estructurados, como los datos generados por los pacientes. En ocasiones, no hay otra información disponible, como los datos de empleo y seguridad del vecindario. Los médicos de RUSH intentaron identificar la variedad de problemas que contribuyen a la brecha de esperanza de vida, por lo que se embarcaron en un proyecto para hacer que los datos de los pacientes fueran más precisos y procesables. “En primer lugar, creamos una solución en AWS para reunir datos de varios orígenes en un único panel. Mejoramos con éxito la coordinación en toda la ciudad para responder a la pandemia de la COVID-19”, afirma Anil Saldanha, director de innovación en RUSH. “Cuando la Fundación Robert Wood Johnson nos otorgó una subvención adicional, ampliamos las capacidades de la plataforma para desarrollar y lanzar la HECAP, con el apoyo de AWS y su Iniciativa de equidad en salud”.

Con la HECAP, RUSH puede agregar todos los datos disponibles sobre un paciente y ejecutar modelos y herramientas de análisis para ayudar a orientar la toma de decisiones de atención médica. La solución recopila datos de varios orígenes, como la historia clínica electrónica (EHR) de Epic, las lecturas de la presión arterial, las encuestas sobre los determinantes sociales de la salud y el historial de reclamaciones. La plataforma utiliza Amazon HealthLake, un servicio que cumple con los requisitos de la HIPAA y que ofrece a las empresas de salud y ciencias biológicas una vista unificada de los datos individuales y poblacionales para fundamentar el análisis y la intervención a escala. Amazon HealthLake es compatible con Amazon Comprehend Medical, un servicio de procesamiento del lenguaje natural que cumple con los requisitos de la HIPAA y que extrae información clave de textos, como las notas del médico y los informes de alta de la EHR. Con este servicio, RUSH puede transcribir y vincular datos importantes, como medicamentos y procedimientos, con terminologías médicas estandarizadas, como ICD-10-CM y RxNorm. Luego, la HECAP puede extraer información relevante de estos datos para obtener más información. “Cuando obtenemos datos de varios orígenes con éxito e identificamos los modelos de machine learning adecuados, hacemos algo llamado estratificación del riesgo”, afirma Saldanha. “Con estos resultados, podemos identificar intervenciones viables para la equidad en salud. A fin de mejorar los resultados de los pacientes, nuestros médicos y personal de apoyo pueden intervenir y hacer cambios en la prestación de atención y otros servicios”.

RUSH ejecuta modelos de análisis con Amazon SageMaker, un servicio que permite a los usuarios crear, entrenar e implementar modelos de machine learning para cualquier caso de uso. Con Amazon SageMaker, RUSH puede identificar diferentes factores que podrían influir en los resultados de salud y generar una puntuación de estratificación del riesgo, que utiliza para identificar a los pacientes con mayor riesgo. RUSH consulta datos mediante Amazon Athena, un servicio de consultas interactivo que facilita el análisis de datos directamente desde Amazon HealthLake. Amazon Athena también se integra con Amazon SageMaker para que los científicos de datos puedan preparar los datos para el machine learning. “Uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los científicos de datos es que los modelos son complejos, y unir datos de múltiples orígenes puede resultar engorroso”, afirma Saldanha. “Con el entorno de poco código de Amazon SageMaker, podemos simplificar el análisis de los datos de atención médica y también minimizar los errores, lo cual es muy importante”. Luego, RUSH puede presentar los datos a los proveedores mediante paneles de Amazon QuickSight, un servicio que permite a las organizaciones basadas en datos contar con inteligencia empresarial unificada a hiperescala. Con esta información, los proveedores pueden tomar decisiones fundamentales sobre la atención de cada paciente y ponerlos en contacto con recursos importantes, como los bancos de alimentos, el apoyo para los pagos de servicios públicos y el transporte.

Al utilizar la HECAP en AWS, RUSH puede ofrecer a sus médicos una imagen completa de sus pacientes y proporcionarles herramientas para mejorar su salud. “Como médico, es increíblemente importante ver los datos de los pacientes procedentes de varios orígenes”, afirma Cui. “Poder incorporar herramientas de machine learning de AWS para analizar estos datos supone un punto de inflexión. Como sistema de salud, podemos cuidar mejor a nuestros pacientes y acceder a un origen de datos nuevo y más rico que el actual”.

RUSH continúa desarrollando la HECAP mediante la incorporación de más funcionalidades al panel de proveedores, como la mejora de los modelos de predicción de riesgos y la implementación de herramientas adicionales para mejorar la atención a las poblaciones desatendidas. Con la metodología y la arquitectura que desarrolló en AWS, RUSH espera ampliar la solución para apoyar a otras organizaciones sanitarias y mejorar los resultados para los pacientes de todo el mundo.

“Tenemos una gran oportunidad de empezar a incorporar más datos de diferentes orígenes y utilizar la potencia de AWS para escalar de forma masiva en todo nuestro sistema, lo que beneficiará significativamente la atención de nuestros pacientes en Chicago”, afirma Saldanha. “Queremos convertir la HECAP en un esquema que esperamos que otras organizaciones utilicen para promover la equidad en salud en todo Estados Unidos”.