De systemische operationele uitdagingen in de gezondheidszorg nemen toe, maar kunstmatige intelligentie (AI) is ook in opkomst. Van het verlichten van het werk voor overbelaste medewerkers tot het stroomlijnen van administratieve handelingen en het versnellen van klinische beslissingen en diagnoses, AI-oplossingen brengen de transformatie van de gezondheidszorg vooruit. Benut het volledige potentieel van uw organisatie met AI-dataoplossingen waarmee knelpunten aan de rand, in de kern en in de cloud worden weggenomen en de dataprotectie wordt gemaximaliseerd.
AI-oplossingen zijn hét recept om de gezondheidszorg vooruit te helpen. AI kan nu al verbetering brengen als het gaat om genoomanalyse, medische beeldvorming en onderzoek naar geneesmiddelen. De snelle ontwikkelingen op het gebied van AI leiden niet alleen tot betere zorg, maar verlichten ook de belasting voor zorgmedewerkers en leveren forse kostenbesparingen op.
Het opzetten van een AI-gerichte infrastructuur in de sterk gereguleerde zorgsector is echter allesbehalve eenvoudig. AI kan alleen slagen als data snel en veilig van diagnostische oplossingen aan de rand, via klinische applicaties en naar cloudomgevingen kan stromen. Of u nu een zorgverlener, een zorgverzekeraar of een onderzoeksinstantie bent, NetApp kan datasilo's wegnemen en u een zeer effectief traject voor AI-succes voorschrijven. Het traject is gebaseerd op realtime, inzetbare analyses en beproefde AI-oplossingen.
Omslachtige administratieve taken belasten het personeel en verkleinen de marges. Gelukkig kan tot 40% van de supportgerelateerde taken en 33% van de handelingen door zorgmedewerkers prima worden geautomatiseerd.Automation and Artificial Intelligence”, Metropolitan Policy Program at Brookings, januari 2019. Door deze taken te automatiseren met behulp van AI-oplossingen, neemt de efficiëntie toe en kan personeel worden ingezet op belangrijker taken. Door oplossingen waarmee medewerkers hun werkrooster en patiënten hun afspraken kunnen plannen, gecombineerd met natuurlijke-taalverwerking, kan iedereen sneller en met minder frustratie te werk gaan. Tegelijkertijd vallen de operationele kosten lager uit en komen de marges op een acceptabel niveau.
AI is revolutionair als het gaat om diagnoses en behandelplannen. Door gebruik te maken van AI, kunnen artsen MRI-scans en biopsiebeelden in razendtempo en uiterst nauwkeurig analyseren. En dat is nog maar het begin. Ook kunnen door middel van AI belangrijke indicatoren tijdens medische beeldvorming worden beoordeeld, acute afwijkingen worden gesignaleerd, levensbedreigende aandoeningen worden geprioriteerd, chronische ziekten en behandelplannen worden beheerd, en nog veel meer.
De speld in de hooiberg, die typerend is voor medicijnenonderzoek, brengt ontzagwekkende en alsmaar stijgende kosten voor onderzoek en ontwikkeling met zich mee. AI brengt hier verandering in. Met machine learning-applicaties komen veelbelovende molecuulkandidaten fors sneller aan het licht, zodat onderzoekers zich kunnen concentreren op andere taken die er echt toe doen. Sneller geneesmiddelenonderzoek tegen lagere kosten: daar heeft iedereen profijt van.
Data die kant-en-klaar toegangelijk is voor talloze variabelen en voorspellende analyses hebben ervoor gezorgd dat risicovoorspelling tegenwoordig een volwaardige rol speelt in de gezondheidszorg. Voor de patiënt kunnen AI-gestuurde risicobeoordelingen ervoor zorgen dat ernstige aandoeningen vroegtijdig worden opgemerkt. Op macroniveau kunnen big data en voorspellende analyses zelfs epidemieën voorspellen. De uitdaging ligt erin de enorme hoeveelheden data die door draagbare apparaten en klinische proeven worden gegenereerd effectief te beheren en deze op het juiste moment op de juiste plaats af te leveren.
NetApp heeft een enorm belangrijke rol gespeeld in het realiseren van de performance en betrouwbaarheid om data continu te laten stromen. De oplossing past perfect bij onze rekenkracht en zo kunnen wij de beeldkwaliteit verbeteren, de datapipeline opvoeren en vijf keer meer data verwerken in dezelfde tijd.
Dr. Hinrich Winther, Resident, Institute for Diagnostic and Interventional Radiology, MHH
Hoe leveren we de data aan de algoritmen en hoe leveren we de output van de algoritmen weer terug aan de klinische systemen? Dat is precies het probleem dat we willen oplossen en waar de samenwerking met NetApp uitermate nuttig is gebleken.
Jorge Cardoso, CTO, London Medical Imaging, King's College
Gezien alle concurrentie op het vlak van medische ontwikkelingen moet elke organisatie de innovatie maximaal opvoeren om de ‘Quadruple Aim’ te verwezenlijken. AI kan in een aantal van de grootste kansen voorzien met slim, efficiënt en veilig gebruik van data. Profiteer optimaal van deze mogelijkheden met NetApp.
Datamanagement voor AI in de gezondheidszorg is een belangrijk onderwerp, dus u hebt ongetwijfeld vragen. Onze AI-specialisten zouden graag met u in gesprek gaan via hun AI-oplossingen (uw aanvraag wordt niet doorgespeeld aan de verkoopafdeling). Kies een contactwijze en we nemen contact met u op.
Het complete portfolio van NetApp AI-oplossingen biedt alles wat u nodig hebt om uw datapipeline te versnellen.