内視鏡・病理・放射線を横断する、一つのAIネイティブなプラットフォーム。

ある部門はすべてを自分たちの壁の中にとどめたいと望み、別の部門はレビューや教育、あるいは第二の拠点のためにクラウドの広がりを求めます。CloudKitesは勝者を選びません。podは完全にオンプレミスで稼働し、アーカイブと情報システムを施設内に保つことができます。あるいはハイブリッドで稼働させることもできます — オンプレミスのpodをクラウドのpodと組み合わせ — 両者は非同期で同期を保つため、edgeは中断中も動き続け、検査はそれを必要とするあらゆる場所で参照可能になります。構成はあなたのものであり、あなたが変わるのに合わせて変えられます。

同じ柔軟性は逆方向にも働きます — 規模の面で。アーキテクチャは小さな単一クリニックから中〜大規模の病院まで、動作を変えずに柔軟に対応します。小規模な解剖病理ラボはPathoPodをLISとして運用でき、多忙な放射線科は完全なAIネイティブのRISおよびPACSとしてTomoPodを運用でき、内視鏡部門はEndoPodをEISとして運用できます。成長に合わせて容量とモダリティを追加していけば、初日に知っていたプラットフォームがそのまま使い続けるプラットフォームになります。

それぞれが独自の習慣、独自の癖、何が安全かについての独自の定義を持つ3つの別々の製品を作るほうが簡単だったでしょう。多くのソフトウェアはそのように、一度に1チームずつ成長し、やがて継ぎ目が見えてきます。CloudKitesはあえて難しい道を選びました。ひとつのAIネイティブな基盤を、各モダリティ向けのedgeツールとpodとして表現するという道です。内視鏡医、病理医、放射線科医は、それぞれの専門に合わせて形づくられたツール — EndoEdgeとEndoPod、PathoEdgeとPathoPod、TomoEdgeとTomoPod — を目にしますが、彼らは同じ地面の上に立っています。

その成果は、モデルが断片化しないことです。edgeはリアルタイムに支援し取り込み、podは情報システム — EIS、LISまたはRIS — として、検査をDICOMでカプセル化し、HIPAAを意識した姿勢でHL7に整合します。展開は選択に応じてオンプレミスまたはハイブリッドです。AIは段階的に組み込まれ、顧客ごとにカスタマイズできます。そして臨床医は半自動の報告書を確認・署名し、意思決定の輪の中にとどまります。部門が2つ目や3つ目のモダリティを追加するとき、2つ目や3つ目の働き方を学ぶわけではありません。すでにこの方法を知っているのです。

より静かな利点もあります。共有された基盤は、あるモダリティで役立つモデルを次のモダリティへ拡張でき、ある場所で満たされた標準がどこでも満たされた標準になることを意味します。プラットフォームは切り離された断片としてではなく、全体として良くなっていきます — そして、こうしたことを考えたいなどと一度も望まなかった臨床医は、edgeツールが支援し、podがどこで出会っても同じように振る舞うことに気づくだけです。