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Mit der Cloud-Delivery-Plattform von Akamai stellen wir Klinikmitarbeitern schnell und zuverlässig DICOM-Bilder bereit. So konnten wir eine 14%ige Verbesserung der Transaktionszeiten erzielen.
Janak Joshi, Senior Vice President und Chief Technology Officer bei lifeIMAGE
Das Unternehmen
lifeIMAGE bietet Netzwerkmanagement für Patientendaten an und vereinfacht hierbei den Austausch medizinischer Bilddaten von Datenträgern. Damit können Untersuchungen und zugehörige Patientendaten unter verschiedenen Instituten weitergegeben und externe Bilder in lokale Systeme integriert werden. Und die Patienten erhalten die Kontrolle über Daten aus vergangenen Untersuchungen. Das Unternehmen arbeitet mit mehr als 1.400 Krankenhäusern in den USA zusammen und verfügt weltweit über mehr als 500.000 klinische Touchpoints. Die Lösung konzentriert sich auf die Verbesserung des Zugangs zu klinischen Informationen, durch die sich die Patientenversorgung optimieren und die Kosten für Dienstleister senken lassen. Der Zugang zu Bilddaten aus Voruntersuchungen von Patienten ist für Mediziner essenziell. Außerdem wird die Qualität der Patientenversorgung durch die Weitergabe von Bildinformationen und die Zusammenarbeit in Echtzeit deutlich verbessert. Hierzu hat lifeIMAGE eine Lösung entwickelt, die dank eines universellen Viewers die klassischen Probleme bei der Überprüfung beseitigt. So werden Doppeluntersuchungen vermieden und die Patienten weniger Strahlungen ausgesetzt. Und damit werden Pflegekosten reduziert und die allgemeine Versorgung der Patienten verbessert. Dank der Kombination all dieser Lösungsaspekte können Ärzte und Pflegepersonal schneller über mögliche Behandlungen entscheiden und die Versorgung der Patienten damit verbessern.
Die Herausforderung
lifeIMAGE managt ein Netzwerk, das den Austausch medizinischer Daten und zugehöriger klinischer Informationen über ein Transaktionssystem ermöglicht. Der Hauptvorteil der Lösung liegt darin, dass Risiken beseitigt werden. Laut lifeIMAGE sorgen Latenzen und Probleme bei der Verfügbarkeit für ebensolche Risiken. Um die Patientenversorgung zu optimieren und die Kosten für die Kliniken zu reduzieren, müssen medizinische Bilddaten schnell und zuverlässig bereitgestellt werden. Um die Risiken zu minimieren, erwog lifeIMAGE zunächst eine traditionelle Strategie: den Ausbau des Rechenzentrums und zusätzliche Serverkapazität zur Maximierung der Servicequalität. Aber dem CTO von lifeIMAGE, Janak Joshi, war der klassische Rechenzentrumsansatz zu teuer und zu risikoreich. Zudem bot diese Lösung keine ausreichende Skalierung für die Wachstumspläne des lifeIMAGE-Teams.
Medizinische Bilder und Daten werden in einem speziellen Format des DICOM-Standards (Digital Imaging and Communications in Medicine) gespeichert und übertragen. DICOM-Dateien können unter zwei Parteien weitergegeben werden, sofern beide Bild- und Patientendaten im entsprechenden Format empfangen können. Für die Kommunikation zwischen den Systemen wird TCP/IP verwendet. Eine einzelne Transaktion zur Weitergabe eines CT-Scans (Computertomografie) kann 800 bis 8.000 verschiedene DICOM-Bilder umfassen, die laut Standard und gesetzlicher Regelung nicht komprimiert werden dürfen, um die diagnostische Bildqualität nicht zu gefährden. Das kann zu Transaktionen zwischen 500 kB und 15 GB führen – eine wahre Fundgrube für Latenzen und Kommunikationsfehler.
Die Lösung
Das lifeIMAGE-Team wandte sich an Akamai, um seine bestehende Rechenzentrumsstrategie um die IPA-Technologie von Akamai zu ergänzen. Um zu gewährleisten, dass DICOM-Bilder schnell, zuverlässig und ohne Latenzen übertragen werden konnten, entschied sich das Team für Akamai, Anbieter der größten und renommiertesten Cloud-Delivery-Plattform. Hierzu werden die Bilder näher bei den Klinikmitarbeitern gehostet, sodass jede Transaktion schnell und zuverlässig erfolgen kann. So konnte das lifeIMAGE-Team die Investitionskosten reduzieren, die Servicequalität maximieren und die Skalierung erreichen, die es für seine umfangreichen Wachstumspläne benötigte. Seit der Implementierung der Akamai-Lösungen konnte das Team die Transaktionszeiten um 14 Prozent optimieren.