在全球范围内,医疗服务提供者面临同样的三个问题。我们如何改善病人护理?与日益增长的人口,我们怎样才能帮助更多的人?以及这是如何实现的预算压力之下呢?
找到一个解决这些问题是越来越依赖技术。现在中东地区对医疗服务提供者来说,好消息是,根据最近的一项调查发现,普华永道的分析师认为,该地区将成为一个先发时采用技术来改善病人护理。然而,解决这些问题的责任,确保技术可以兑现这些承诺,会在医疗机构IT部门。一旦仅仅关注“保持灯”,它已经发展成为一个战略元素在医疗保健,就像它已经在其他消费重点行业如零售和酒店。现在是一个团队专注于帮助降低成本,使更多的资源用于医学专家和医学创新中的现实组织。
这一直是通过了解更多关于病人的情况,医生可以更准确地诊断问题。现在医学专家可以使用数据除了病人的问题,帮助他们更好地理解症状。从医疗手机应用新的成像技术提供了大量的数据来支持诊断。为例,结合病人的生活方式与数据信息在他们的DNA结构,遗传异常的家人和心率和血压,完全可以采取措施预防某些疾病或帮助医生处方药物或生活方式的改变,正是和完全集中在单个病人的生理。这些新的创新,和他们产生的数据,越来越多地帮助医疗专业人士提供显著提高病人的结果。
然而,让所有的数据访问在正确的时间,正确的地点和正确的格式是一个重大的挑战。估计表明,绝大多数组织内所有数据都是非结构化的。使医疗服务提供者能够受益于这些数据,人们越来越期待先进的实时分析和“深度学习”使用先进的技术,如人工智能(AI)和机器学习,支持数据的处理和交付。
毫无疑问,这些技术提供了令人难以置信的优势在范围广泛的行业。在医疗、实时分析的应用可以帮助检测和诊断疾病更快,减少time-to-treatment,降低成本,最终导致更好的病人护理和结果。
我们看到的潜在影响的AMPLab在加州大学伯克利分校,开发了实时分析引擎分析基因组成。这个分析允许医生提供医学专门针对每个病人的更精确。通过结合这台发动机与闪存,实验室也显著减少所需的时间序列数据密集型DNA样本和分析结果。因此,研究者和临床医生能产生有价值的新思路,在某些情况下,提供更快的生死问题的答案。
但实现先进的实时分析或人工智能项目并不是那么简单。大量的数据需要处理和分析速度,为了使瞬间的决定技术的能力。因此,这些项目需要一个非常坚实的基础设施和重要的计算能力有效地工作。
传统数据中心医疗机构所做的相当不错的使卫生保健从业者提供病人护理。但他们从来没有建造的意图运行要求的数据应用程序正在使用。未来这些应用程序,人工智能,机器学习,数据中心需要不同的方法infrastructure-an尤其关注存储方法,旨在提供大规模并行数据访问在一个非常高的带宽。
但这里的困境,如何医疗机构在处理有限的预算?答案就在闪光。所有的flash数据平台,专门为现代分析和深度学习可以使医疗机构意识到潜在的AI更快,足迹远小于传统的高性能计算提供基础设施。
根据普华永道研究我之前提到的,中东的33%受访者认为,先进的电脑/机器人,加上人工智能可以更快更准确地诊断和29%相信它将帮助做出更好的治疗建议。然而,这是一个现实,医疗服务提供者,在该地区,今天需要一个数据平台,使他们能够部署一个新类的应用程序,从数据中提取的新见解,在实时。
通过确保创新像人工智能和分析从数据中心支持先进水平,他们应该能够运行操作与云朵般的敏捷,提高数据分析的经济学在高速度和规模,并获得新的见解提供病人数据驱动的成果和结果不可能。最终,通过将该组织如何处理和过程数据,IT团队将使从业者提供可能的最佳水平的综合护理,给更多的人。
