Soddisfare la domanda di data center moderni nel settore sanitario
Come settore, l'assistenza sanitaria raccoglie, crea, scambia e archivia enormi quantità di dati. Pensate alla vostra visita medica annuale e alla quantità di informazioni che un singolo paziente può condividere, dalla storia clinica alle opzioni di fatturazione.
Esistono anche diversi sottosettori del settore, tra cui la ricerca e lo sviluppo medico, i servizi di assistenza domiciliare e l'assistenza post-acuta, che richiedono strategie diverse. Una soluzione unica per tutti è raramente appropriata.
Con l' emergere di nuove capacità di intelligenza artificiale (IA) , le organizzazioni sanitarie stanno esplorando nuovi approcci su come utilizzare i dati esistenti per migliorare i flussi di lavoro clinici e consentire una collaborazione efficace, ottenendo al contempo risultati migliori per i pazienti.
Pertanto, i data center del settore sanitario devono evolversi per soddisfare le esigenze di questo panorama in rapida evoluzione. Che si tratti di un grande sistema sanitario con più sedi regionali o di un gruppo di cliniche più piccole che offrono servizi di assistenza primaria, le organizzazioni devono rivalutare i propri data center e determinare cosa funziona e cosa deve cambiare per raggiungere gli obiettivi strategici.
Una panoramica dell'attuale data center e di come sta cambiandoL'assistenza sanitaria è un settore così interessante perché è dove assistiamo ad alcuni dei progressi più impressionanti, così come ad alcune delle architetture più antiquate. Questo delicato equilibrio è stato sostenibile fino a poco tempo fa: la rapida adozione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale ha creato l'opportunità per le organizzazioni di considerare la modernizzazione dell'architettura con tempi più rapidi di quanto avrebbero altrimenti potuto fare. Di conseguenza, stiamo assistendo a un interessante mix di sistemi legacy che, insieme a soluzioni più recenti, potrebbero o meno integrarsi con l'infrastruttura esistente per supportare le esigenze di queste nuove tecnologie avanzate.
Questo mix ha influenzato le previsioni dei cicli di aggiornamento tradizionali, che a loro volta influenzano le competenze richieste ai membri del team che gestiscono il data center. In primo luogo, a seconda delle dimensioni di un'organizzazione, potrebbe non disporre di personale dedicato a una singola tecnologia hardware, ma affidarsi invece a un piccolo team che dovrebbe avere competenze su più piattaforme. In secondo luogo, alcuni team IT del settore sanitario si trovano a loro agio con i loro approcci legacy e non riconoscono il valore della modernizzazione. Dopotutto, se una cosa non è rotta, perché ripararla?
Questo atteggiamento non funzionerà per le organizzazioni sanitarie che desiderano utilizzare l'intelligenza artificiale e altre tecnologie per semplificare i flussi di lavoro e, al contempo, ottimizzare gli ambienti dei data center. Molte organizzazioni sanitarie hanno iniziato a migrare i propri sistemi di cartelle cliniche elettroniche (EHR) da locali al cloud . E i carichi di lavoro che rimangono in locale richiedono processori più avanzati, che a loro volta necessitano di migliori capacità di alimentazione e raffreddamento. Le organizzazioni devono sviluppare l'agilità e la flessibilità necessarie per integrare nuovi ambienti ad alta densità man mano che i progetti si presentano per soddisfare la domanda.
Considerando tutte queste variabili, le organizzazioni sanitarie devono ripensare l'architettura dei propri data center per distribuire i carichi di lavoro nel modo più efficiente, il che potrebbe ridurre i costi di licenza e massimizzare i vantaggi dell'intelligenza artificiale.
Oggi, miglioramenti ed efficienze cambiano notevolmente da un anno all'altro, incidendo su alimentazione, raffreddamento e densità dei rack. Un'organizzazione sanitaria può iniziare identificando la propria strategia anche se non ha ancora adottato misure di modernizzazione, il che le consentirà di procedere in modo mirato e significativo.
Considerazioni su VDI e infrastruttura iperconvergenteL'infrastruttura desktop virtuale è ampiamente utilizzata in ambito sanitario. Che ci si trovi in una clinica di medicina generale o in un grande campus ospedaliero, i thin client sono solitamente visibili. Aiutano i team clinici a essere più mobili, consentendo loro di connettersi da qualsiasi luogo e di accedere in modo sicuro alla cartella clinica elettronica (EHR) e ad altri sistemi necessari, in modo conforme. Questa resilienza ed efficacia operativa sono fondamentali affinché gli operatori sanitari possano utilizzare i dati dei pazienti per erogare assistenza. Anche i pazienti apprezzano questa flessibilità, poiché i loro dati rimangono al sicuro nel data center, non sui dispositivi clinici all'interno della clinica o dell'ospedale.
Elimina anche alcuni oneri economici: la VDI riduce i costi di gestione perché consente di creare immagini coerenti e standardizzare. Riduce inoltre l'ingombro hardware dell'organizzazione consolidando l'allocazione delle macchine fisiche e, di conseguenza, il numero di server, contribuendo a ridurre anche l'ingombro energetico e di raffreddamento del data center.
Oggigiorno, anche il settore sanitario è alla ricerca di ambienti ibridi, poiché non è più economicamente conveniente investire completamente in un solo tipo di architettura, data la disparità dei carichi di lavoro che le organizzazioni devono supportare. Molti CFO cercano di sostenere maggiori spese operative piuttosto che spese in conto capitale a causa di varie preoccupazioni e incertezze macroeconomiche. E all'interno del settore sanitario stesso esistono diversi settori verticali, dalla vendita al dettaglio alla produzione, quindi un'infrastruttura iperconvergente potrebbe essere appropriata in alcuni di questi ambienti.
L'importanza di valutare le applicazioni aziendali nel loro complesso non può essere sottolineata abbastanza: dove e come queste applicazioni saranno servite al meglio determinerà il modo migliore per progettare un progetto coeso e completo che contribuirà a ottimizzare tutte le applicazioni all'interno dell'organizzazione. Si tratta di ambienti complessi che possono essere supportati e mantenuti con successo se progettati correttamente; non cercare di incastrare un piolo quadrato in un foro rotondo.
L'importo previsto che le aziende spenderanno in spese in conto capitale per infrastrutture di data center in tutto il mondo entro il 2030
Gli attuali principali casi d'uso delle GPU in ambito sanitario includono l'imaging e l'assistenza virtuale. I sistemi operativi aggiornati hanno migliorato le funzionalità grafiche, quindi le organizzazioni stanno cercando di allocare circa 1 gigabyte per utente per i desktop VDI.
Con l'aumento dell'utilizzo di piattaforme di videoconferenza per la telemedicina , le organizzazioni ci hanno chiesto quale fosse l'intensità grafica richiesta dai thin client per mantenere la risoluzione e l'imaging necessari per condurre visite virtuali efficaci e collaborare. Sempre più organizzazioni sanitarie stanno iniziando ad adattare le GPU ai propri ambienti VDI per garantire che medici, cardiologi e radiologi, ad esempio, possano visualizzare le immagini alla massima risoluzione e quando e dove necessario per una collaborazione in tempo reale. Questo può migliorare la velocità con cui un medico può formulare una diagnosi. In quest'ottica, vedremo un numero sempre maggiore di GPU utilizzate negli ambienti VDI.
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Altre considerazioni per il moderno data center sanitarioStiamo iniziando a parlare di più di camere bianche per il ripristino informatico . Le mutevoli aspettative di conformità HIPAA richiederanno alle organizzazioni sanitarie di ripristinare il sistema in caso di eventi informatici entro un determinato lasso di tempo, pertanto le camere bianche, sia in sede che in un cloud pubblico, saranno necessarie per un ripristino efficace e per mitigare le interruzioni nell'assistenza ai pazienti.
Le conversazioni che stiamo avendo sull'intelligenza artificiale sono tutt'altro che concluse. Le organizzazioni stanno esplorando soluzioni di ascolto ambientale e sono alla ricerca di funzionalità che includano la comprensione della lingua madre dei pazienti, il che può migliorare immediatamente il processo di accoglienza e cura dei pazienti. Stanno anche valutando come ottimizzare le loro cartelle cliniche elettroniche (EHR) , probabilmente affidandosi maggiormente alla generazione di dati aumentata dal recupero, in modo che i medici possano estrarre le informazioni di cui hanno bisogno senza dover scorrere all'infinito le note. E le soluzioni di intelligenza artificiale agentica possono eliminare compiti lunghi e ripetitivi da amministratori e medici.
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