API de Google Cloud Healthcare

Evaluación arquitectónica de la API de Google Cloud Healthcare

La API de Google Cloud Healthcare opera como una capa gestionada de persistencia e ingesta diseñada para desacoplar los productores de datos (EHR, PACS) de los consumidores downstream. Normaliza datos sanitarios heterogéneos en formatos estándar del sector para su integración con analíticas y aprendizaje automático 📑.

Interoperabilidad de datos estandarizada

La arquitectura impone un estricto cumplimiento de protocolos para garantizar la integridad de los datos en distintas modalidades.

• FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources): Soporte nativo para almacenamiento y recuperación de FHIR R4. Admite bundles transaccionales y operaciones de búsqueda del lado del servidor 📑. El soporte para FHIR R5 está en evolución y requiere comprobaciones específicas de versión ⌛.
• DICOM (Imagen médica): Almacenes DICOMweb totalmente gestionados que soportan los estándares STOW-RS (almacenamiento), QIDO-RS (consulta) y WADO-RS (recuperación) 📑.
• Adaptación HL7v2: Los adaptadores MLLP permiten la ingesta de mensajes clínicos heredados con pipelines de transformación configurables en recursos FHIR 📑.

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Escenarios operativos

• Ingesta heredada: Entrada (Mensaje HL7v2 vía MLLP) → Proceso (Análisis y mapeo del adaptador) → Salida (Recurso FHIR R4 en el almacén).
• Exportación analítica: Entrada (Almacén FHIR) → Proceso (Streaming con esquema al escribir) → Salida (Conjunto de datos BigQuery).
• IA para imágenes: Entrada (Instancia DICOM) → Proceso (Desidentificación y pipeline de Vertex AI) → Salida (Datos tensoriales anonimizados listos para inferencia).

Capas de seguridad y gobernanza

• Desidentificación: Capacidades de redacción basada en plantillas de información de identificación personal (PII) y de salud (PHI) para datos estructurados (FHIR) y no estructurados (etiquetas DICOM) 📑.
• API de gestión de consentimientos: Servicio dedicado para gestionar los consentimientos de privacidad de los usuarios y aplicar políticas de acceso a nivel de aplicación, independiente de IAM 📑.
• Residencia de datos: Opciones de despliegue regional que permiten el cumplimiento estricto de la localización de datos, utilizando el aislamiento zonal de GCP 📑.

Directrices de evaluación

Los equipos de ingeniería deben validar las siguientes restricciones arquitectónicas:

• Sobrecarga de latencia: Medir el impacto en milisegundos de la capa de transformación HL7v2 a FHIR bajo carga máxima.
• Validación de desidentificación: Verificar que las plantillas de desidentificación por defecto cubren todos los casos límite en notas clínicas no estructuradas; pueden ser necesarias reglas de enmascaramiento personalizadas.
• Escalado de costes: Supervisar los costes operativos de consultas de alta frecuencia (QIDO-RS), ya que los modelos de precios suelen escalar según el volumen de llamadas a la API.