Den Bedarf an modernen Rechenzentren im Gesundheitswesen decken
Das Gesundheitswesen sammelt, erstellt, tauscht und speichert enorme Datenmengen. Denken Sie an Ihren jährlichen Arztbesuch und die Menge an Informationen, die ein einzelner Patient preisgeben kann – von der Krankengeschichte bis hin zu Abrechnungsoptionen.
Darüber hinaus gibt es verschiedene Teilbereiche der Branche, darunter medizinische Forschung und Entwicklung, häusliche Krankenpflege und postakute Pflege, die unterschiedliche Strategien erfordern. Eine Einheitslösung ist selten angemessen.
Mit der Entstehung neuer Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) erforschen Organisationen im Gesundheitswesen neue Ansätze, wie sie ihre vorhandenen Daten nutzen können, um klinische Arbeitsabläufe zu verbessern, eine effektive Zusammenarbeit zu ermöglichen und gleichzeitig bessere Ergebnisse für die Patienten zu erzielen.
Daher müssen sich die Rechenzentren im Gesundheitswesen weiterentwickeln, um den Anforderungen dieser sich schnell verändernden Landschaft gerecht zu werden. Ob es sich um ein großes Gesundheitssystem mit mehreren regionalen Standorten oder eine Gruppe kleinerer Kliniken handelt, die medizinische Grundversorgung anbieten – Organisationen müssen ihre Rechenzentren neu bewerten und entscheiden, was funktioniert und was geändert werden muss, um strategische Ziele zu erreichen.
Ein Überblick über das aktuelle Rechenzentrum und seine VeränderungenDas Gesundheitswesen ist ein so interessantes Feld, weil wir hier einige der beeindruckendsten Fortschritte erleben – aber auch einige der veraltetsten Architekturen. Dieses empfindliche Gleichgewicht konnte bis vor Kurzem aufrecht erhalten werden: Die schnelle Einführung KI-gestützter Lösungen ermöglicht es Unternehmen, die Modernisierung ihrer Architektur schneller voranzutreiben , als dies sonst möglich gewesen wäre. Infolgedessen sehen wir eine interessante Mischung aus Legacy-Systemen, die sich neben neueren Lösungen möglicherweise in die bestehende Infrastruktur integrieren lassen, um die Anforderungen dieser fortschrittlichen neuen Technologien zu erfüllen.
Dieser Mix hat Auswirkungen auf die Prognose traditioneller Aktualisierungszyklen und damit auch auf die erforderlichen Fähigkeiten der Teammitglieder, die das Rechenzentrum verwalten. Je nach Größe eines Unternehmens gibt es möglicherweise kein Personal, das sich ausschließlich mit einer bestimmten Hardwaretechnologie beschäftigt, sondern ein kleines Team, das über Fachwissen zu vielen Plattformen verfügen sollte. Zweitens sind einige IT-Teams im Gesundheitswesen mit ihren veralteten Ansätzen zufrieden und erkennen den Wert einer Modernisierung nicht. Denn wozu sollte man etwas reparieren, wenn es nicht kaputt ist?
Diese Einstellung funktioniert nicht für Gesundheitsorganisationen, die KI und andere Technologien nutzen möchten, um ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und gleichzeitig ihre Rechenzentrumsumgebungen zu optimieren. Viele Gesundheitsorganisationen haben damit begonnen , ihre elektronischen Patientenakten (EHR) von lokalen Systemen in die Cloud zu migrieren . Und Workloads, die vor Ort verbleiben, erfordern modernere Prozessoren, die wiederum eine verbesserte Stromversorgung und Kühlung benötigen. Organisationen müssen die Agilität und Flexibilität entwickeln, um bei Bedarf neue Umgebungen mit hoher Dichte zu integrieren, wenn neue Projekte entstehen.
Angesichts all dieser zu berücksichtigenden Variablen müssen Gesundheitsorganisationen ihre Rechenzentrumsarchitektur überdenken, um ihre Arbeitslasten möglichst effizient zu verteilen. Dies könnte die Lizenzkosten senken und die Vorteile der KI maximieren.
Heutzutage ändern sich Verbesserungen und Effizienzen von Jahr zu Jahr erheblich, was sich auf Stromversorgung, Kühlung und Rackdichte auswirkt. Eine Gesundheitsorganisation kann mit der Festlegung ihrer Strategie beginnen, auch wenn sie noch keine Modernisierungsmaßnahmen ergriffen hat. Dies ermöglicht ihr ein zielgerichtetes und sinnvolles Vorgehen.
Überlegungen zu VDI und hyperkonvergenter InfrastrukturVirtuelle Desktop-Infrastrukturen sind im Gesundheitswesen weit verbreitet. Ob in einer Hausarztpraxis oder auf einem großen Krankenhausgelände – Thin Clients sind in der Regel sichtbar. Sie ermöglichen es klinischen Teams, mobiler zu sein, sich von überall aus zu verbinden und dennoch sicher und konform auf die elektronische Patientenakte (EHR) und andere notwendige Systeme zuzugreifen. Diese Ausfallsicherheit und operative Effizienz sind entscheidend, damit medizinisches Personal Patientendaten für die Behandlung nutzen kann. Auch Patienten schätzen diese Flexibilität, da ihre Daten sicher im Rechenzentrum und nicht auf klinischen Endgeräten in der Klinik oder im Krankenhaus verbleiben.
Darüber hinaus entfallen einige Kosten: VDI verursacht weniger Verwaltungsaufwand, da konsistente Images erstellt und standardisiert werden können. Zudem reduziert es den Hardware-Footprint des Unternehmens, indem die Zuordnung physischer Maschinen und damit auch die Anzahl der Server konsolidiert wird. Dies trägt ebenfalls dazu bei, den Strom- und Kühlungsbedarf des Rechenzentrums zu reduzieren.
Selbst das Gesundheitswesen sucht heutzutage nach hybriden Umgebungen, da es angesichts der unterschiedlichen Arbeitslasten, die Unternehmen bewältigen müssen, finanziell nicht mehr effizient ist, vollständig in eine einzige Architektur zu investieren. Viele CFOs möchten aufgrund verschiedener makroökonomischer Bedenken und Unsicherheiten mehr Betriebsausgaben als Investitionen tätigen. Und da es im Gesundheitswesen selbst verschiedene Branchen gibt, vom Einzelhandel bis zur Fertigung, kann eine hyperkonvergente Infrastruktur in einigen dieser Umgebungen sinnvoll sein.
Die Bedeutung der Gesamtbewertung von Unternehmensanwendungen kann nicht genug betont werden: Wo und wie diese Anwendungen optimal eingesetzt werden, bestimmt die optimale Entwicklung eines schlüssigen, umfassenden Designs, das zur Optimierung aller Anwendungen im Unternehmen beiträgt. Es handelt sich um komplexe Umgebungen, die bei richtiger Konzeption erfolgreich unterstützt und gewartet werden können. Versuchen Sie nicht, einen eckigen Pflock in ein rundes Loch zu stecken.
Der prognostizierte Betrag, den Unternehmen bis 2030 weltweit für Investitionen in die Rechenzentrumsinfrastruktur ausgeben werden
Zu den wichtigsten Anwendungsfällen von GPUs im Gesundheitswesen zählen derzeit die Bildgebung und die virtuelle Pflege. Aktualisierte Betriebssysteme verfügen über verbesserte Grafikfunktionen, sodass Unternehmen etwa 1 Gigabyte pro Benutzer für VDI-Desktops bereitstellen möchten.
Mit der zunehmenden Nutzung von Videokonferenzplattformen für die Telemedizin haben sich Organisationen nach der erforderlichen Grafikleistung von Thin Clients erkundigt, um die für effektive virtuelle Sprechstunden und die Zusammenarbeit erforderliche Auflösung und Bildqualität zu gewährleisten. Immer mehr Gesundheitsorganisationen integrieren GPUs in ihre VDI-Umgebungen, um sicherzustellen, dass beispielsweise Ärzte, Kardiologen und Radiologen Bilder in höchster Auflösung jederzeit und überall für die Echtzeit-Zusammenarbeit anzeigen können. Dies kann die Diagnosegeschwindigkeit eines Arztes verbessern. Vor diesem Hintergrund werden wir in Zukunft mehr GPUs in VDI-Umgebungen einsetzen .
Weitere Überlegungen zum modernen Rechenzentrum im GesundheitswesenWir sprechen zunehmend über Reinräume für die Cyber-Wiederherstellung . Die veränderten HIPAA-Compliance-Erwartungen erfordern von Gesundheitsorganisationen, sich innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens von Cyber-Ereignissen zu erholen. Daher werden Reinräume – ob vor Ort oder in einer öffentlichen Cloud – für eine effektive Wiederherstellung und zur Minimierung von Störungen der Patientenversorgung notwendig sein.
Die Diskussionen über KI sind noch lange nicht vorbei. Organisationen erforschen Lösungen für Ambient Listening und suchen nach Funktionen, die die Muttersprache der Patienten verstehen, um die Patientenaufnahme und den Behandlungsprozess unmittelbar zu verbessern. Sie untersuchen auch, wie sie ihre elektronischen Patientenakten optimieren können . Dabei setzen sie wahrscheinlich stärker auf Retrieval-Augmented Generation, damit Ärzte die benötigten Informationen abrufen können, ohne endlos durch Notizen scrollen zu müssen. Und agentenbasierte KI-Lösungen können Administratoren und Ärzten zeitaufwändige und repetitive Aufgaben abnehmen.
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