Transformation numérique, essor de l'IA, prolifération des appareils IoMT… les réseaux du secteur de la santé sont soumis à des pressions sans précédent. Compte tenu des budgets IT limités et du manque de ressources, la complexité et l'imprévisibilité des réseaux traditionnels font planer sur les organisations une menace significative.
L'AI-Native Networking répond à cette problématique en simplifiant et en rationalisant la gestion de ces réseaux complexes. Il automatise et optimise les opérations pour permettre à ces derniers de s'adapter et d'évoluer de façon dynamique face aux nouveaux besoins du secteur, tout en répondant à des impératifs comme la sécurité des données des patients, la conformité aux réglementations (RGPD, HIPAA, etc.), la protection de la propriété intellectuelle, les progrès scientifiques et l'intégration fluide des nouvelles technologies.
Dans le domaine de la santé, où un accès rapide aux informations est essentiel à la qualité des soins, les réseaux pilotés par l'IA permettent non seulement de résoudre les problèmes de manière proactive, mais également d'optimiser les performances en fonction du comportement et des préférences des utilisateurs. Résultat, les prestataires sont plus efficaces et efficients, avec à la clé une expérience patient améliorée.
En dépassant les limites des réseaux traditionnels, synonymes de processus manuels obsolètes et d'expériences utilisateur médiocres, les structures de santé peuvent innover et explorer les possibilités offertes par des technologies et services novateurs. Services de télésanté, dossiers médicaux électroniques, analyse de données… cette infrastructure réseau robuste et adaptative répond à ces nouveaux cas d'usage qui améliorent la qualité des soins aux patients et l'efficacité opérationnelle.
Le secteur des sciences du vivant est confronté à plusieurs défis de taille. En tête, la hausse des coûts de recherche et de développement (R&D) et la difficulté d'intégrer les silos de données issues des diverses disciplines. La gestion de ces silos, infiniment complexe, peut entraver l'innovation et ralentir les progrès vers des découvertes révolutionnaires. En outre, la prolifération des cybermenaces pose des risques pour les données sensibles, le tout sur fond d'engagements RSE que les structures de santé sont aussi tenues de respecter.
En rationalisant la gestion d'environnements de recherche complexes, mais aussi en automatisant et en optimisant les opérations, les réseaux IA natifs simplifient l'intégration directe de données provenant de sources variées. Les chercheurs peuvent ainsi accéder aux informations et les analyser plus efficacement. Cette approche holistique des données a l'avantage de réduire les coûts de R&D, car elle élimine les processus redondants et permet aux équipes de collaborer plus efficacement.
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