La trasformazione digitale in sanità impone un approfondimento sul rapporto, o meglio sulla sinergia, tra i paradigmi del cloud computing e dell’edge computing, accomunati dal ruolo di driver della trasformazione stessa, oltre che di piattaforma di elaborazione dati.
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Cloud o Edge in Sanità?
Partiamo dalle statistiche. Il cloud computing non è di certo una novità in ambito sanitario e, superati gli iniziali timori legati al controllo e alla protezione del dato, può contare su livelli di adozione in costante crescita. Se a livello globale parliamo di un CAGR dell’11.30% tra il 2023 e il 2028, in Italia 190 Aziende Sanitarie Locali (ASL) e Aziende Ospedaliere (AO) hanno appena presentato domanda per accedere ai fondi PNRR nell’ambito di 2 Misure, tra cui proprio “Abilitazione al cloud per le PA locali”.
Il tutto si posiziona in un mercato italiano del cloud computing che, secondo le stime dell’Osservatorio PoliMI, ha raggiunto nel 2023 i 5.51 miliardi, contro i 4.62 del 2022 (+19%).
A livello globale, e restringendo lo sguardo al settore sanitario, la spesa in soluzioni di Edge Computing è pari a circa il 10% di quelle cloud ma può contare su una forte accelerazione che dipende non tanto dal fatto di essere un concept più recente, ma soprattutto dal sempre maggiore focus sulla medicina territoriale e sulle opportunità specifiche che offre a tutte le strutture del sistema sanitario.
Scalabilità da un lato, latenza dall’altro
Come spesso accade, comprendere cosa sia “meglio” tra cloud o edge in sanità ha generato opinioni contrastanti, come se esistesse un solo paradigma tecnologico in grado di far evolvere il settore verso livelli di efficienza, innovazione e patient experience di riferimento nel turbolento scenario attuale.
La verità è che l’evoluzione tecnologica tende ad avvicinare sempre di più i due paradigmi, facendo in modo che – poco per volta – ognuno di loro riduca i suoi limiti e potenzi le proprie caratteristiche distintive. Approfondendo il tema dell’Edge, per esempio, si nota che a fronte del proprio vantaggio principale, ovvero la bassa latenza dell’elaborazione in locale, ci sono non poche sfide da vincere: il costo, argomento su cui puntano molto i sostenitori dell’approccio cloud-only, la complessità dei nuovi modelli distribuiti, la definizione di metodi efficaci di data reduction e la scalabilità, in un settore – quello dell’Healthcare – i cui dati crescono del 36% ogni anno.
Scalabilità che, è giusto ricordarlo, è invece il cavallo di battaglia dei grandi cloud provider, insieme al modello di pricing as-a-service e all’assenza di investimenti in infrastrutture di elaborazione e storage.
Edge e la riduzione del carico di rete
Se anche i due paradigmi tendono ad avvicinarsi, i benefici dell’Edge sono innegabili a fronte di un’evoluzione sempre più localizzata, territoriale e digitalizzata della sanità.
La parola chiave, qui, è la riduzione del carico di rete. In un settore che genera immense quantità di dati (si pensi al fenomeno dell’IoT, che è l’abilitatore n.1 della Telemedicina), il problema non è tanto quello dell’elaborazione, bensì della trasmissione dei dati verso i data center dei cloud provider, che non necessariamente sono in prossimità. Strutture sanitarie posizionate al di fuori dei grandi centri urbani potrebbero non poter contare su soluzioni WAN performanti al punto da garantire una latenza accettabile in funzione del caso d’uso.
Non dimentichiamo, a tal fine, che nel grande cappello della trasformazione digitale in sanità, l’elaborazione del dato ha requisiti fortemente eterogenei: il sistema informativo direzionale di una clinica è insensibile alla latenza, a differenza di un sistema di telemonitoraggio finalizzato a rilevare condizioni cliniche definite come, ad esempio, la caduta di una persona anziana; per non parlare di tutto il tema della telechirurgia, che non può subire compromessi in termini di latenza e di affidabilità, o della necessità di alte performance per l’elaborazione locale di grandi quantità di dati mediante tecniche di Intelligenza Artificiale.
Se il tema della velocità del dato è fondamentale, lo è anche quello dei volumi.
In sanità, contenuti come l’imaging radiologico sono molto pesanti e necessitano di altissime performance di rete anche in termini di banda garantita, cosa talvolta impossibile.
Anche strutture ospedaliere di grandi centri urbani potrebbero avere difficoltà a gestire entrambi i fattori contemporaneamente, soprattutto quando si tratta di trasmettere letture da decine di migliaia di sensori.
Cloud o Edge in Sanità: spesso, la risposta è ibrida
Per fortuna, le posizioni apparentemente contrapposte tra Cloud o Edge in Sanità s’incontrano in un paradigma ibrido che, di fatto, rappresenta il meglio dei due mondi.
Non è un caso che, elevando il punto di osservazione all’intero sistema economico, l’Hybrid Cloud sia la soluzione adottata dalla stragrande maggioranza delle organizzazioni, con una componente di cloud pubblico orientata ai carichi di lavoro non time-dependent e una privata su cui si concentrano i processi mission-critical, quelli sensibili alla latenza e quelli soggetti a forti restrizioni di compliance. La governance e il controllo centralizzato rappresentano gli altri due elementi vincenti del modello.
Come spesso accade, tuttavia, neppure Hybrid Cloud è sempre perfetto.
Un tema che le strutture sanitarie dovrebbero valutare nell’ottica dell’evoluzione digitale è la maggior complessità dell’architettura ibrida, che si ripercuote su tematiche di governance, di protezione del dato, di competenze necessarie e, ovviamente, di costi.
D’altronde, in un’era in cui i carichi di lavoro aumentano esponenzialmente sotto la spinta di tecnologie innovative come, ad esempio, AI, IoT, realtà aumentata e molte altre, è pressoché impossibile ipotizzare un paradigma migliore di quello ibrido, laddove la pipeline dei dati, soggetta a regole ben definite, può essere equamente distribuita tra i device che li generano – i Micro Data Center all’edge della rete – e le strutture centralizzate, che possono contare su capacità di storage e di elaborazione virtualmente illimitate.
