Gesundheitssysteme erweitern Initiativen zur künstlichen Intelligenz (KI) in den Bereichen Bildgebung, Diagnostik und patientenorientierte Arbeitsabläufe und unterstreichen damit die sich wandelnde Rolle des lokalen Rechenzentrums von einer Legacy-Infrastrukturkomponente zu einer kritischen Leistungsebene.
Die Entwicklung wird durch steigende klinische Arbeitsbelastungen vorangetrieben, die einen schnelleren Datenzugriff, strengere Service-Level-Erwartungen und eine näher am Behandlungsort positionierte Rechenkapazität erfordern.
„Es ist ein Wandel, der sowohl die seit langem bestehende Realität in der Gesundheits-IT als auch die steigenden Anforderungen der durch KI ermöglichten Gesundheitsversorgung widerspiegelt“, sagt Murali Gandluru, Vizepräsident für Produktmanagement und Rechenzentrumsnetzwerke bei Cisco. Er stellt fest, dass Pflegeteams und Patienten auf Anwendungen und Daten angewiesen sind, die zunehmend über Umgebungen verteilt sind.
Während Cloud-Dienste – öffentlich, privat oder gehostet – mittlerweile einen erheblichen Teil der Gesundheitssoftware und Produktivitätstools unterstützen, reicht dieses Modell nicht für jede Arbeitslast aus, insbesondere nicht für solche, die direkt mit der Patientenversorgung verbunden sind.
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