Lưu trữ đám mây lai là gì? Lợi ích và ứng dụng trong y tế

Hoàng

June 11, 2025

26 phút đọc

Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử EHR, EMR

Lưu trữ an toàn và truy cập linh hoạt

Một trong những yêu cầu quan trọng nhất khi quản lý hệ thống EHR và EMR là đảm bảo hồ sơ bệnh nhân được lưu trữ an toàn nhưng vẫn có thể truy cập khi cần thiết.

Lưu trữ đám mây lai giải quyết vấn đề này thông qua kết hợp các máy chủ đám mây riêng hoặc tại chỗ với tài nguyên đám mây công cộng.

Dữ liệu nhạy cảm của bệnh nhân có thể được lưu trữ trong đám mây riêng hoặc trung tâm dữ liệu chuyên dụng tại địa phương.

Đây là nơi các tổ chức y tế duy trì quyền kiểm soát trực tiếp và có thể triển khai các biện pháp bảo mật nghiêm ngặt phù hợp với nhu cầu của họ.

Đồng thời, dữ liệu ít nhạy cảm hoặc dữ liệu lưu trữ có thể được chuyển sang lưu trữ đám mây công cộng để tiết kiệm chi phí và khả năng mở rộng.

Cách sắp xếp này giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế truy cập hồ sơ bệnh nhân từ nhiều địa điểm, thiết bị hoặc ứng dụng khác nhau mà không làm tổn hại đến tính an toàn của dữ liệu.

Ví dụ: một bác sĩ lâm sàng có thể truy xuất lịch sử y tế của bệnh nhân từ đám mây riêng của bệnh viện nhưng cũng có thể chia sẻ an toàn các hồ sơ liên quan với các chuyên gia tại các cơ sở khác thông qua tài nguyên đám mây công cộng khi cần thiết.

Tính linh hoạt của mô hình lai đảm bảo thông tin y tế quan trọng luôn có sẵn một cách kịp thời cho nhân viên được ủy quyền.

Do đó tạo điều kiện cho việc đưa ra quyết định kịp thời và cải thiện tính liên tục trong chăm sóc bệnh nhân.

Ví dụ: Bệnh viện lưu trữ các hồ sơ phẫu thuật tim mạch quan trọng trong hệ thống riêng biệt, nhưng dữ liệu tái khám và các xét nghiệm định kỳ có thể được lưu trên đám mây công cộng.

Khi bệnh nhân đến khám tại các phòng khám vệ tinh, bác sĩ vẫn có thể truy cập đầy đủ thông tin cần thiết trong vòng vài giây.

Cải thiện khả năng tương tác dữ liệu

Các hệ thống y tế thường gặp khó khăn với dữ liệu phân mảnh do sự khác biệt về nền tảng phần mềm, tiêu chuẩn và hạ tầng giữa các phòng ban hoặc cơ sở.

Lưu trữ đám mây lai có thể nâng cao khả năng tương tác bằng cách hoạt động như một nền tảng thống nhất hỗ trợ các định dạng dữ liệu chuẩn hóa và trao đổi dữ liệu liền mạch.

Thông qua tận dụng các API dựa trên đám mây và công cụ tích hợp trong thiết lập lai, hệ thống EHR và EMR có thể giao tiếp hiệu quả hơn với các ứng dụng y tế khác.

Điều này giúp dễ dàng hơn trong việc hợp nhất hồ sơ bệnh nhân từ nhiều nguồn thành đánh giá toàn diện.

Ví dụ: kết quả xét nghiệm được lưu trữ trên một hệ thống có thể được liên kết tự động với hình ảnh chẩn đoán từ hệ thống khác, cung cấp cho bác sĩ một bức tranh chi tiết mà không cần chuyển giao dữ liệu thủ công hoặc tạo bản sao.

Đám mây lai cũng hỗ trợ đồng bộ hóa cập nhật theo thời gian thực trên các nền tảng.

Do đó đảm bảo tất cả người dùng được ủy quyền đều truy cập thông tin bệnh nhân mới nhất.

Khả năng tương tác được cải thiện này không chỉ hợp lý hóa quy trình làm việc lâm sàng mà còn giảm thiểu lỗi do dữ liệu không đầy đủ hoặc không nhất quán, cuối cùng dẫn đến việc điều trị an toàn và hiệu quả hơn.

Ví dụ: Tại Bệnh viện Đại học Y, khi bệnh nhân làm xét nghiệm máu tại khoa Hóa sinh, kết quả sẽ tự động xuất hiện trong hồ sơ điện tử mà bác sĩ khoa Nội có thể xem ngay lập tức. Trước đây, quá trình này phải mất 2-3 giờ để chuyển kết quả giấy và nhập tay vào hệ thống.

Tăng cường bảo mật và tuân thủ quy định

Tính chất cực kỳ nhạy cảm của hồ sơ y tế đòi hỏi các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và sự tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn quy định như HIPAA tại Hoa Kỳ hoặc GDPR tại châu Âu.

Lưu trữ đám mây lai cung cấp một số lợi thế trong đáp ứng những yêu cầu này.

Thông qua lưu trữ dữ liệu bệnh nhân nhạy cảm nhất trong môi trường riêng tư hoặc tại chỗ, các tổ chức y tế có thể áp dụng các giao thức mã hóa tùy chỉnh, kiểm soát truy cập và hệ thống giám sát.

Đồng thời, các nhà cung cấp đám mây công cộng thường cung cấp các khung bảo mật tiên tiến bao gồm phát hiện mối đe dọa, ngăn chặn mất dữ liệu và chứng nhận tuân thủ thường xuyên.

Kiến trúc đám mây lai giúp các tổ chức phân đoạn dữ liệu dựa trên độ nhạy cảm và yêu cầu quy định, áp dụng các chính sách bảo mật phù hợp cho từng phân đoạn.

Từ đó giảm thiểu rủi ro vi phạm hoặc truy cập trái phép đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho kiểm tra và báo cáo tuân thủ.

Hơn nữa, đám mây lai cung cấp khả năng khắc phục thảm họa đảm bảo cho các bản sao lưu dữ liệu EHR/EMR quan trọng tồn tại ở các địa điểm bên ngoài trong môi trường an toàn.

Vì vậy giảm thiểu rủi ro mất dữ liệu vĩnh viễn do tấn công mạng hoặc thảm họa vật lý và hỗ trợ việc cung cấp dịch vụ y tế không bị gián đoạn.

Ví dụ: Hệ thống Y tế áp dụng mô hình 3 lớp bảo mật: thông tin cơ bản như lịch hẹn được lưu trên đám mây công cộng, kết quả xét nghiệm được lưu trong đám mây riêng, còn hồ sơ bệnh lý ung thư được bảo vệ trong máy chủ riêng biệt có mã hóa 256-bit.

Điều này vừa đảm bảo bảo mật tối đa vừa tuân thủ đầy đủ Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân của Việt Nam.

Lưu trữ và truyền tải hình ảnh y tế PACS

Lưu trữ hiệu quả khối lượng lớn hình ảnh y tế

Một trong những thách thức lớn nhất với PACS là xử lý khối lượng khổng lồ hình ảnh y tế độ phân giải cao được tạo ra hàng ngày.

Những tệp tin này đòi hỏi dung lượng lưu trữ đáng kể do nhiều hình ảnh phải được giữ lại trong nhiều năm hoặc thậm chí hàng thập kỷ vì lý do pháp lý và lâm sàng.

Lưu trữ đám mây lai giúp các tổ chức y tế quản lý hiệu quả sự bùng nổ dữ liệu qua phân phối nhiệm vụ lưu trữ giữa đám mây riêng hoặc hạ tầng tại chỗ với tài nguyên đám mây công cộng.

Hình ảnh y tế được truy cập thường xuyên có thể nằm trên hệ thống cục bộ hiệu năng cao để đảm bảo truy xuất nhanh chóng, trong khi các hình ảnh cũ hơn hoặc ít được sử dụng có thể được lưu trữ trong các tầng lưu trữ lạnh đám mây công cộng tiết kiệm chi phí.

Lưu trữ phân tầng giảm thiểu nhu cầu đầu tư trước lớn vào phần cứng vật lý đồng thời đảm bảo hệ thống có thể phát triển liền mạch khi dữ liệu hình ảnh tích lũy theo thời gian.

Nó cũng đơn giản hóa các chiến lược bảo tồn dài hạn mà không làm tổn hại đến tính khả dụng của dữ liệu.

Ví dụ: Bệnh viện Trung ương có thể lưu trữ hình ảnh CT/MRI từ 3 tháng gần đây trên máy chủ nội bộ để bác sĩ truy cập tức thì, còn hình ảnh từ 2 năm trở lên được chuyển sang Amazon S3 Glacier với chi phí chỉ 10,000 VND/TB/tháng thay vì phải mua thêm máy chủ lưu trữ trị giá hàng tỷ đồng.

Truy cập nhanh và chia sẻ linh hoạt hình ảnh y tế

Truy cập kịp thời vào hình ảnh y tế rất quan trọng đối với các bác sĩ lâm sàng đưa ra quyết định chẩn đoán hoặc điều trị khẩn cấp.

Mô hình đám mây lai tạo điều kiện truy xuất nhanh chóng thông qua lưu trữ dữ liệu hình ảnh gần đây và quan trọng trên đám mây riêng hoặc máy chủ cục bộ gần với người dùng lâm sàng, giảm thiểu độ trễ.

Đồng thời, đám mây lai cung cấp nền tảng an toàn để chia sẻ hình ảnh một cách linh hoạt giữa các khoa, bệnh viện hoặc thậm chí các chuyên gia từ xa.

Người dùng được ủy quyền có thể truy cập hình ảnh cần thiết thông qua cổng web hoặc ứng dụng tích hợp không quá phức tạp hoặc vấn đề tương thích.

Ví dụ: một bác sĩ X-quang đang xem xét các hình ảnh quét từ địa điểm xa có thể kết nối an toàn với hệ thống đám mây lai để xem hình ảnh chất lượng cao ngay lập tức.

Tính linh hoạt này hỗ trợ các sáng kiến y học từ xa và chẩn đoán hợp tác, nâng cao việc cung cấp dịch vụ y tế đặc biệt ở các khu vực địa lý phân tán.

Ví dụ: Bác sĩ chuyên khoa thần kinh tại Hà Nội có thể xem và tư vấn hình ảnh MRI não bộ của bệnh nhân đang điều trị tại Bệnh viện Đa khoa tỉnh khác chỉ trong vòng 30 giây thông qua hệ thống đám mây lai, thay vì phải chờ 2-3 ngày như trước đây.

Tích hợp PACS với hệ thống EMR và HIS

Hình ảnh y tế chỉ là một phần của hồ sơ sức khỏe tổng thể của bệnh nhân.

Chăm sóc hiệu quả đòi hỏi sự tích hợp liền mạch giữa PACS và các hệ thống thông tin y tế khác như Hồ sơ Y tế Điện tử (EMR) và Hệ thống Thông tin Bệnh viện (HIS).

Kiến trúc đám mây lai tạo điều kiện thuận lợi cho tích hợp nhờ cung cấp môi trường thống nhất nơi dữ liệu từ các nguồn khác biệt có thể được liên kết và đồng bộ hóa.

Sử dụng API dựa trên đám mây và tiêu chuẩn khả năng tương tác như DICOM và HL7, dữ liệu PACS có thể được kết nối trực tiếp với hồ sơ bệnh nhân và quy trình làm việc lâm sàng.

Do đó đảm bảo khi bác sĩ truy cập EMR hoặc HIS của bệnh nhân, họ cũng có thể xem các nghiên cứu hình ảnh liên quan mà không cần chuyển đổi hệ thống hoặc tìm kiếm nhiều cơ sở dữ liệu.

Vì thế hợp lý hóa các quy trình lâm sàng, giảm thiểu lỗi từ thông tin phân mảnh và cải thiện chất lượng ra quyết định.

Ví dụ: Tại Bệnh viện, khi bác sĩ mở hồ sơ điện tử của bệnh nhân, các hình ảnh X-quang, CT, MRI liên quan sẽ tự động hiển thị cạnh kết quả xét nghiệm và lịch sử khám bệnh trong cùng một màn hình.

Điều này giúp bác sĩ có cái nhìn toàn diện về tình trạng bệnh nhân mà không cần mở 3-4 phần mềm khác nhau như trước đây.

Tối ưu hóa chi phí vận hành

Chi phí vận hành liên quan đến lưu trữ và quản lý dữ liệu hình ảnh y tế quy mô lớn có thể rất đáng kể.

Lưu trữ đám mây lai giúp tối ưu hóa những chi phí này qua việc giúp các tổ chức y tế cân bằng khối lượng công việc giữa hạ tầng tại chỗ và nền tảng đám mây công cộng dựa trên mô hình sử dụng.

Thông qua di chuyển hình ảnh lưu trữ sang lưu trữ đám mây công cộng chi phí thấp hơn, các cơ sở tránh được chi phí bảo trì đắt đỏ liên quan đến phần cứng cục bộ được cung cấp quá mức.

Mô hình trả theo sử dụng do đám mây công cộng cung cấp giúp kiểm soát chi phí chính xác phù hợp với mức tiêu thụ lưu trữ thực tế.

Ngoài ra, đám mây lai giảm thiểu nhu cầu về nhân viên CNTT chuyên môn để quản lý các mảng lưu trữ phức tạp độc quyền tại chỗ.

Các công cụ tự động hóa có sẵn trong môi trường đám mây xử lý sao lưu, cập nhật và mở rộng quy mô hiệu quả hơn.

Nhìn chung, tối ưu hóa chi phí sẽ chuyển thành phân bổ tài nguyên tốt hơn có thể được chuyển hướng để cải thiện chăm sóc bệnh nhân và đổi mới công nghệ thay vì bảo trì hạ tầng.

Ví dụ: Bệnh viện Đại học Y Dược tiết kiệm được 60% chi phí lưu trữ hình ảnh sau khi chuyển sang mô hình đám mây lai.

Số tiền tiết kiệm được (khoảng 2 tỷ đồng/năm) được tái đầu tư vào việc mua máy MRI 3.0 Tesla mới, trực tiếp mang lại lợi ích cho bệnh nhân thay vì chi cho việc mua thêm máy chủ lưu trữ.

Ngiên cứu y khoa và phân tích dữ liệu

Xử lý và phân tích bộ dữ liệu y tế quy mô lớn

Nghiên cứu y khoa hiện đại thường liên quan đến xử lý lượng lớn dữ liệu từ các nguồn đa dạng như chuỗi gen, thử nghiệm lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử, nghiên cứu hình ảnh và thiết bị đeo.

Những bộ dữ liệu này có thể đạt tới hàng terabyte hoặc thậm chí petabyte.

Vì thế lưu trữ và tính toán truyền thống tại chỗ trở nên không đủ khả năng hoặc tốn kém quá mức.

Lưu trữ đám mây lai giúp các nhà nghiên cứu xử lý quy mô này một cách hiệu quả thông qua kết hợp hạ tầng hiệu năng cao cục bộ với tài nguyên đám mây công cộng hầu như không giới hạn.

Dữ liệu có thể được lưu trữ an toàn trên đám mây riêng hoặc trung tâm dữ liệu để tuân thủ quy định nhưng được xử lý trên đám mây nơi sức mạnh tính toán có thể được mở rộng linh hoạt.

Ví dụ: một nhóm nghiên cứu về các bệnh hiếm gặp có thể lưu trữ thông tin bệnh nhân trên đám mây riêng để đảm bảo tuân thủ nhưng sử dụng điện toán đám mây công cộng để chạy các mô phỏng phức tạp hoặc mô hình thống kê đòi hỏi xử lý song song lớn.

Do đó tăng tốc tiến độ nghiên cứu và giảm thiểu các tắc nghẽn do tài nguyên cục bộ hạn chế gây ra.

Ví dụ: Viện Huyết học và Truyền máu khi nghiên cứu thalassemia đã lưu trữ dữ liệu gen của 5,000 bệnh nhân trên hệ thống riêng biệt để bảo mật, nhưng sử dụng 1,000 máy chủ ảo trên Google Cloud để phân tích gen trong vòng 48 giờ thay vì phải mất 6 tháng như khi sử dụng máy chủ nội bộ.

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML)

AI và ML đang biến đổi nghiên cứu y tế thông qua phát hiện các mô hình, mô hình hóa dự đoán và các phương pháp y học cá nhân hóa.

Huấn luyện thuật toán học máy đòi hỏi truy cập vào các bộ dữ liệu lớn, được quản lý tốt và sức mạnh tính toán đáng kể.

Các nhà nghiên cứu có thể tận dụng nền tảng đám mây lai để tích hợp các bộ dữ liệu đa dạng một cách an toàn đồng thời tận dụng các công cụ và khung AI dựa trên đám mây.

Thiết lập này giúp phát triển và kiểm tra mô hình lặp đi lặp lại mà không bị ràng buộc bởi phần cứng cục bộ.

Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu hình ảnh cùng với thông tin di truyền để xác định các dấu ấn sinh học cho ung thư hoặc dự đoán phản ứng của bệnh nhân với điều trị.

Môi trường đám mây lai tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp dữ liệu cần thiết, huấn luyện mô hình và xác thực ở quy mô lớn.

Nhờ hỗ trợ quy trình làm việc AI và ML, đám mây lai trao quyền cho các nhóm nghiên cứu y tế khai thác những hiểu biết trước đây không thể đạt được do hạn chế về hạ tầng.

Ví dụ: Bệnh viện đã phát triển mô hình AI chẩn đoán ung thư phổi từ hình ảnh CT với độ chính xác 94%. Họ sử dụng 50,000 hình ảnh CT được lưu trữ an toàn trong hệ thống nội bộ nhưng huấn luyện mô hình trên 500 GPU của Amazon Web Services, rút ngắn thời gian từ 3 năm xuống còn 2 tháng.

Đảm bảo bảo mật cho dữ liệu nghiên cứu nhạy cảm

Nghiên cứu y tế thường liên quan đến xử lý dữ liệu nhạy cảm như danh tính bệnh nhân, thông tin di truyền hoặc công thức thuốc độc quyền.

Bảo vệ dữ liệu khỏi vi phạm hoặc truy cập trái phép là điều tối quan trọng không chỉ vì lý do đạo đức mà còn để tuân thủ các quy định như HIPAA hoặc GDPR.

Lưu trữ đám mây lai cung cấp khung bảo mật cân bằng giữa khả năng truy cập với các biện pháp bảo vệ nghiêm ngặt.

Dữ liệu nhạy cảm có thể nằm trong môi trường riêng tư hoặc tại chỗ với mã hóa tùy chỉnh.

Vì vậy kiểm soát truy cập và giám sát phù hợp với chính sách tổ chức.

Trong khi đó, các thành phần đám mây công cộng hưởng lợi từ hạ tầng bảo mật tiên tiến của nhà cung cấp, bao gồm phát hiện mối đe dọa liên tục, vá lỗi tự động và chứng nhận tuân thủ.

Do đó giúp phân đoạn dữ liệu dựa trên mức độ nhạy cảm, áp dụng các biện pháp bảo vệ phù hợp tương ứng.

Ngoài ra, đám mây lai hỗ trợ hợp tác an toàn giữa các đối tác nghiên cứu thông qua truy cập có kiểm soát vào các bộ dữ liệu được chọn lọc đồng thời duy trì tính toàn vẹn dữ liệu tổng thể.

Điều này rất quan trọng đối với các nghiên cứu đa cơ sở đòi hỏi chia sẻ dữ liệu mà không làm tổn hại đến tính bảo mật.

Ví dụ: Dự án nghiên cứu bệnh tim mạch liên kết giữa Viện Tim mạch Quốc gia, Bệnh viện đã sử dụng mô hình đám mây lai để chia sẻ dữ liệu 10,000 bệnh nhân.

Thông tin cá nhân được mã hóa và lưu trữ riêng biệt tại mỗi bệnh viện, trong khi dữ liệu đã ẩn danh được phân tích chung trên nền tảng đám mây Microsoft Azure với 3 lớp bảo mật, tuân thủ cả luật Việt Nam và tiêu chuẩn quốc tế.

Y tế từ xa và theo dõi bệnh nhân từ xa

Hỗ trợ lưu trữ và truy cập dữ liệu từ tương tác từ xa

Y học từ xa bao gồm tư vấn video theo thời gian thực, nhắn tin điện tử và chẩn đoán từ xa.

Tất cả đều tạo ra lượng lớn dữ liệu phải được lưu trữ an toàn nhưng vẫn dễ dàng truy cập đối với các nhà cung cấp dịch vụ y tế.

Lưu trữ đám mây lai cung cấp khung làm việc lý tưởng để quản lý dữ liệu này một cách hiệu quả.

Trong mô hình này, thông tin bệnh nhân nhạy cảm và hồ sơ tư vấn có thể được lưu trữ trên đám mây riêng hoặc máy chủ tại chỗ.

Do đó đảm bảo tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và duy trì quyền kiểm soát đối với tài sản dữ liệu quan trọng.

Trong khi đó, tài nguyên đám mây công cộng cung cấp khả năng lưu trữ và sức mạnh tính toán có thể mở rộng để xử lý nhu cầu dao động như đột biến trong các lượt khám y tế từ xa trong thời kỳ bùng phát dịch bệnh hoặc tình trạng khẩn cấp.

Tính linh hoạt giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế truy cập dữ liệu bệnh nhân và lịch sử tư vấn từ nhiều địa điểm và thiết bị khác nhau mà không làm tổn hại đến bảo mật.

Ví dụ: một bác sĩ có thể xem lại các phiên y học từ xa trước đây và hồ sơ liên quan một cách an toàn từ phòng khám xa hoặc thậm chí từ nhà, tạo điều kiện thuận lợi cho tính liên tục của việc chăm sóc.

Hơn nữa, nền tảng đám mây lai thường bao gồm các cổng hoặc ứng dụng an toàn giúp hợp lý hóa việc truy xuất và chia sẻ dữ liệu giữa những người dùng được ủy quyền.

Từ đó tăng cường hợp tác giữa các nhóm y tế bất kể vị trí vật lý của họ.

Ví dụ: Trong đợt COVID-19, Bệnh viện Đa khoa đã thực hiện 15,000 cuộc tư vấn trực tuyến mỗi tháng. Họ lưu trữ video cuộc gọi và hồ sơ tư vấn trên hệ thống riêng để bảo mật, nhưng sử dụng Microsoft Teams trên đám mây công cộng để xử lý tải cao.

Bác sĩ có thể truy cập lịch sử tư vấn của bệnh nhân từ bất kỳ đâu chỉ trong 3 giây, giúp đưa ra quyết định điều trị chính xác hơn.

Quản lý dữ liệu từ thiết bị y tế cá nhân (IoT)

Theo dõi bệnh nhân từ xa ngày càng dựa vào các thiết bị Internet vạn vật (IoT) như cảm biến đeo, máy đo đường huyết, thiết bị theo dõi nhịp tim và các thiết bị sức khỏe cá nhân khác.

Những thiết bị này liên tục tạo ra dữ liệu sức khỏe thời gian thực phải được thu thập, lưu trữ, phân tích và tích hợp vào hồ sơ bệnh nhân.

 Thành phần đám mây riêng đảm bảo dữ liệu có tính nhạy cảm cao hoặc được quy định vẫn được bảo vệ dưới các tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt.

Trong khi đó, đám mây công cộng cung cấp dung lượng lưu trữ linh hoạt và sức mạnh xử lý để đáp ứng khối lượng, tốc độ và đa dạng của các luồng dữ liệu IoT.

Ví dụ: dữ liệu từ hàng nghìn thiết bị đeo theo dõi bệnh nhân mắc các bệnh mãn tính có thể được tổng hợp trong đám mây công cộng để phân tích nâng cao hoặc hiểu biết được thúc đẩy bởi AI trong khi hồ sơ chính vẫn được lưu giữ an toàn trong hạ tầng riêng.

Điều này giúp các tổ chức y tế tránh làm quá tải hệ thống cục bộ của họ đồng thời vẫn duy trì kiểm soát quyền riêng tư nghiêm ngặt.

Nó cũng hỗ trợ theo dõi và cảnh báo gần như thời gian thực nhờ tạo điều kiện truyền tải và xử lý nhanh chóng dữ liệu do thiết bị tạo ra.

Hơn nữa, kiến trúc đám mây lai tạo điều kiện thuận lợi cho tích hợp giữa nền tảng IoT và hệ thống hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR).

Do đó đảm bảo rằng thông tin có giá trị từ theo dõi từ xa được tích hợp vào hồ sơ bệnh nhân toàn diện có thể truy cập được bởi các bác sĩ lâm sàng.

Ví dụ: Trung tâm Tim mạch đã triển khai hệ thống theo dõi 2,000 bệnh nhân suy tim mãn tính tại nhà qua thiết bị đeo thông minh. Dữ liệu nhịp tim, huyết áp được thu thập liên tục và lưu trữ trên Amazon IoT Core, nhưng thông tin định danh bệnh nhân được mã hóa và lưu riêng trong hệ thống nội bộ.

Khi có bất thường, hệ thống tự động cảnh báo bác sĩ trực trong vòng 30 giây, giúp giảm 40% ca nhập viện cấp cứu do biến chứng tim mạch.

Ví dụ: Chương trình quản lý đái tháo đường của Bệnh viện Nội tiết sử dụng 5,000 máy đo đường huyết kết nối internet. Dữ liệu đường huyết hàng ngày của bệnh nhân được tự động đồng bộ lên đám mây và tích hợp vào hồ sơ điện tử.

Bác sĩ có thể theo dõi biến đổi đường huyết của bệnh nhân theo thời gian thực và điều chỉnh liều insulin từ xa.

Từ đó giúp 85% bệnh nhân duy trì chỉ số HbA1c ở mức lý tưởng mà không cần đến bệnh viện hàng tháng như trước đây.