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导读

西蒙· 鲁斯科夫斯基阐述了Valara Imaging 的云原生医学影像网关如何实现从医疗机构到云供应商的安全高效数据传输。该网关利用亚马逊云科技IoT Greengrass 和容器化组件, 实现灵活部署、边缘计算能力以及无需VPN 的安全连接。网关支持多租户, 允许多个供应商从单一网关部署中访问医疗现场的数据, 简化了数据共享, 降低了复杂性, 使医疗技术公司能够专注于核心竞争力, 同时确保数据安全合规地传输到云端。

演讲精华

在其演讲中,Valara 影像公司首席技术官西蒙· 鲁斯科夫斯基首先肯定了网关在促进医学影像工作流程向云端环境过渡中的关键作用。尽管网关常常被忽视, 但它们在医疗机构加速向基于云的影像解决方案迁移时至关重要。

鲁斯科夫斯基回顾了医疗保健行业最初对采用云技术的顾虑, 当时人们担心潜在的风险和云提供商可能移除服务器的传闻。然而, 这些疑虑已经消除, 讨论的重点转移到了确定将医学影像工作流程过渡到云端的合适时机和方式。

2012 年深度学习的出现及其对医学影像的影响进一步推动了围绕基于云的生态系统的讨论。随着这些生态系统的成熟, 像亚马逊云科技 Health Imaging 这样的基础技术应运而生, 为观察器、机器学习工具、工作列表、迁移工具以及网关等辅助产品的开发铺平了道路。

鲁斯科夫斯基在部署医学影像网关方面的经验可以追溯到2007 年, 当时网关主要用于图像共享和远程放射学。尽管网关实用, 但它们历来是一个痛点, 常被视为满足特定用途的最低要求的必要之恶。认识到改进的潜力,Valara 公司致力于开发一种更加先进和用户友好的网关解决方案。

传统网关面临的挑战包括复杂和定制的部署流程、有限的连接性、复杂的安全措施以及集成新功能的困难。此外, 管理具有不同连接要求的多个网关可能是一个重大负担, 有些公司不得不监管多达20 个不同的VPN 端点。

为了应对这些挑战,Valara 着手创建了一个易于部署、由较小团队管理、并以现代架构和概念为基础的网关。它们的愿景包括标准化部署、低实施负担、固有的安全性和合规性、适应复杂的安全和合规场景、云原生技术、与现场系统的广泛连接、边缘计算工作流程、具有自我修复和可观察性的稳健性、大规模管理的便利性以及多租户。

多租户方面尤为关键, 因为它旨在减轻医疗机构的复杂性, 并加速利用已部署网关的其他供应商的功能实施。

Ruskovski 概述了几个架构决策, 这些决策指导了它们网关解决方案的开发。值得注意的是, 它们力求消除直接VPN 连接的需求, 因为这在历史上一直是管理网关的一个重大痛点。此外, 它们旨在增强对数据传输和网关安全性的可见性, 同时从基于流程的部署模型过渡到软件即服务(SaaS) 自助服务产品。

为了现代化整个产品体验,Valara 从头重新设计了架构, 并投入了大量精力来简化入职流程。这包括促进法律安全审查、技术实施、培训文档交换、签署业务合作协议(BAA) 以及通过基于云的客户端门户进行集中文档管理。该门户还为团队成员提供了提示, 指导他们完成每个流程步骤, 从而加快了部署前活动、安全审查和配置管理。

Valara 优先考虑了它们安全态势的透明度, 使医院内部的安全团队能够熟悉它们的方法。它们利用人工智能处理了基于其信任中心可用答案库的安全审查问卷, 展示了它们的安全立场。

认识到实时连接、补丁、更新、新功能部署和跨设备群的可观测性对于较小团队的需求,Valara 公司采用了物联网(IoT) 架构。具体而言, 他们利用了亚马逊云科技IoT Greengrass, 这是一个更先进的IoT 控制平面, 可抽象出直接管理MQTT 通信层的复杂性。这使得他们能够利用更常见的软件部署范例, 如Docker 容器, 并以IoT 方式部署预定义的容器化软件组件。

此外,IoT Greengrass 使Valara 公司能够部署Lambda 和机器学习模型进行边缘推理, 这对于延迟敏感和隐私意识应用程序而言正变得越来越重要。他们选择IoT 基础设施的一个关键区别是能够通过HTTPS 进行SSH, 从而实现安全的远程调试, 而无需站点开放SSH 端口或VPN 。

网关架构由IoT Greengrass 管理层、强大的任务和数据编排引擎以及各种用于数据引入(Ingestion) 、元数据提取、数据协调、去识别化、自定义框架模块( 如电子质量措施计算合规性) 、计算机视觉和客户特定计算模块组成。

数据引入通过FHIR 和HL7 v2 实现双向电子健康记录(EHR) 连接, 与传统表格数据系统( 如计费系统) 集成, 并通过DICOM 与图像存档和通信系统(PACS) 和模式连接。

Valara 方法的一个值得注意的方面是, 他们专门为IoT 操作设置了亚马逊云科技云环境, 用于管理网关本身, 而不会接触客户数据。客户数据直接从网关流向他们的云基础设施, 确保了数据隐私, 并促进了客户与医疗机构之间的合同协议。

此外, 网关可以在其他亚马逊云科技托管服务中触发工作流, 例如直接将数据引入到Health Imaging, 而无需Valara 的云与客户的云直接通信。

Valara 公司的多租户解决方案旨在通过允许多个供应商利用单一部署的网关, 从而减少医疗机构的复杂性。Ruskovski 阐述了当多个供应商需要单独的网关时所产生的复杂性问题, 导致了多个站点和组织之间的数据传输冗余和重复数据消除场景。

通过使多个供应商能够从单一的Valara 网关接收数据, 医疗机构可以简化其从边缘到供应商云的策略, 获得对数据流的透明度, 并确保数据安全地传递到预期的目的地。

对于医疗技术公司, 尤其是人工智能初创公司,Valara 的外包网关即服务产品允许它们重新专注于核心竞争力, 例如改进机器学习模型和MLOps, 而无需承担部署网关所涉及的HIPAA 、SOC 2 、互操作性和安全性要求的负担。这些公司可以更高效地转换和处理精简的数据集, 并构建适合其从边缘到云的基础架构的云原生解决方案, 而无需担心网关部署和管理的复杂性。

总之,Ruskovski 强调了医学影像网关在基于云的影像工作流程中的关键作用, 以及传统网关实施所带来的潜在网络安全风险。然而, 通过利用现代架构( 如物联网), 托管网关可以缓解这些挑战, 使医疗机构能够专注于核心工作流程, 同时将网关复杂性外包给专业提供商。与此同时, 新兴的人工智能和机器学习公司可以加速部署流程, 专注于模型和算法开发, 而无需担心与网关相关的问题。

通过采用云原生架构和多租户模型,Valara 公司提供了一种现代化、安全和高效的网关解决方案, 有助于医学影像向云端迁移, 使医疗机构和技术公司均获益。

总结

在飞速发展的基于云的医学影像领域中, 网关扮演着关键角色, 但由于其复杂性和安全挑战, 长期以来一直是令人头疼的问题。Valara Imaging 的技术主管 Simon Ruskovski 提出了一种重新构想网关的现代方法, 利用亚马逊云科技 IoT 和云原生技术。

首先,Valara 的网关架构建立在亚马逊云科技 IoT Greengrass 之上, 实现了标准化部署、强大的安全性和通过容器化组件和边缘计算能力实现可扩展性。这种以 IoT 为中心的设计消除了笨重的 VPN 连接的需求, 促进了大规模无缝连接和管理。

其次,Valara 的网关强调多租户, 允许多个供应商安全地访问和通过单个网关实例路由数据。这简化了医疗机构的流程, 减少了复杂性, 并确保了数据高效传递到各自的云目的地。

第三,Valara 的方法使医疗技术公司, 尤其是人工智能初创公司, 能够将 HIPAA 合规的数据摄取、互操作性和安全云连接的复杂性外包出去, 从而专注于自身的核心竞争力。这加速了部署, 并实现了量身定制的云原生解决方案。

总之,Valara 的现代网关解决方案解决了医学影像工作流程中长期存在的痛点, 利用亚马逊云科技服务提供了一个安全、可扩展和供应商无关的平台。通过采用云原生架构和多租户,Valara 旨在简化医疗机构和技术供应商向基于云的影像生态系统过渡。

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