ヘルスケアとライフサイエンス

ヘルスケアとライフサイエンス部門は複雑なエコシステムであり、イノベーションを促進し、患者ケアの改善、データ交換を促進するためには、安全でシームレスな接続が不可欠です。ジュニパーネットワークスは、運用を簡素化し、相互運用性を強化し、効率性を高めるAIネイティブネットワーキングソリューションでこのミッションを推進することで、最終的により良い成果と画期的な進歩をもたらします。

ヘルスケアにおけるセキュリティ

このIDCスポットライトレポートでは、AIネットワーキングによってヘルスケアエコシステムがどのように自動化および強化され、犯罪を撃退して損失を防ぐことができるのかについて詳しく説明しています。

 

エコシステムのセキュリティに関する洞察をご覧ください(英語)

ジュニパーがサポートします

ジュニパーのAIネイティブネットワーキングプラットフォームは、信頼性を強化し、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、パフォーマンスを最適化することで、ヘルスケアとライフサイエンスの運用を変革することを目的としています。ジュニパーのコネクテッドセキュリティ機能により、ネットワークは保護され、機密性の高いデータに対する安全性が維持され、事前対応型の脅威検知が安全性を確保します。この包括的なアプローチにより、ヘルスケアとライフサイエンスのエコシステムの両方の運用が合理化されます。

安全で信頼性の高いキャンパスアクセス

AIがシームレスな接続を推進

接続性は、システムとワークフローの統合を可能にし、通信のギャップを効果的に埋めることで、ヘルスケアエコシステムで重要な役割を果たします。Mist AIは安全でカスタマイズされた接続を提供し、仮想Bluetooth® LEビーコニングや機械学習などの高度な技術で、重要な機器とリソースの追跡の精度を向上させます。キャンパスおよび支社/拠点ソリューションを組み合わせてリアルタイムのインサイトと信頼性の高いネットワーキングを提供することで、患者のケアとアウトカムを改善します。この相乗効果により、ヘルスケアおよびライフサイエンス分野の企業はより効果的かつ効率的に運用できるようになります。

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ビデオ:Northeast Georgia Health System、Mist AIでシームレスな接続を実現し、患者ケアを改善

ライブデモ:AIネイティブネットワーキングプラットフォーム:キャンパスと支社/拠点

患者とスタッフに優れたエクスペリエンスを提供

自動化されたデータセンターのセキュリティが運用を簡素化

ジュニパーの自動化されたセキュアデータセンターソリューションは、マルチベンダー環境の運用を合理化および簡素化し、近代化の取り組みの信頼性と俊敏性を強化します。これらのソリューションは、大規模なデータ分析をサポートし、ダウンタイムを最小化することで、IoMTイノベーションなどのヘルスケア技術を優れたものにします。予測モデリングと自動化された拡張性を活用することで、ジュニパーは最適なユーザーエクスペリエンスを提供し、ハイブリッドクラウドインフラストラクチャ全体でシームレスで持続可能なネットワーク運用を促進します。

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ビデオ:データセンター自動化にJuniper Apstraを使用した効率化

データセンター運用向けのAIネイティブ仮想ネットワークアシスタント

Healthcare business graph data and growth, Medical examination and doctor analyzing medical report network connection on tablet screen.

Connected Securityが機密情報を保護

ヘルスケアシステムはランサムウェア攻撃の脅威の標的とされることが多いため、機密性の高いデータを保護するためにコネクテッドセキュリティが不可欠です。堅牢なアクセス制御とAIを活用した脅威防御により、ユーザーの信頼を維持することができます。このセキュリティアプローチは、オンプレミスまたはクラウドに保存されている情報を保護し、統合されたポリシー管理システムを活用します。強固なゼロトラストアーキテクチャとトンネルフリーSD-WANにより、組織は帯域幅の使用を最適化しながら、セキュアなアプリケーションアクセスを確保できます。

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ビデオ:Connected Securityソリューション

あらゆるアーキテクチャに効果的なセキュリティ

お客様の導入事例

Northeast Georgia Health SystemはAIドリブンのジュニパーネットワークスの導入で地域医療を改善

Georgia州の山間部に住む100万人の人々が、Northeast Georgia Health System(NGHS)社の世界水準の医療に信頼を寄せています。非営利の地域病院であるNGHS社は、臨床とビジネスの成果を向上させるための意欲的なイノベーターです。2020年、NGHSは「Healthcare's Most Wired」においてレベル9の認定を受けました。この栄誉あるリストに載るのは、医療機関として7回目です。

NGHS社は、10年以上にわたり、企業のコアネットワーク、キャンパスネットワーク、データセンターネットワークにおいてジュニパーを利用しており、最近では、病院向けにMist AIを搭載したジュニパーの無線ネットワークにシフトしています。

Northeast Georgia Health System社のイメージ

関連ソリューション

無線アクセス

AIネイティブの自動化とインサイトに、マイクロサービスクラウドの俊敏性と信頼性を組み合わせることで、無線アクセスエクスペリエンスを最適化し、ネットワーク運用を簡略化します。

屋内位置情報サービス

Juniper Mist屋内位置情報サービスは、仮想Bluetooth LE(vBLE)を使用して、魅力的で、正確な、リアルタイムで、かつ拡張性に優れた位置に基づくエクスペリエンスを提供します。 

MistドリブンAIOps

ジュニパーは、Mist AIと仮想ネットワークアシスタントでIT運用を変革し、自動運転機能とAIネイティブのサポートを実現します。Mist AIは、クライアントからクラウドまでのユーザーエクスペリエンスを最適化し、無線LANLANWAN全体のIT運用を簡素化します。

ジュニパーが競合企業の先をいく理由

ネットワークの構築を進める前に、この有線と無線LANの比較ガイドをご覧ください。Mist AI™を搭載したジュニパーが、Cisco、Cisco Meraki、Aruba/Hewlett Packard Enterpriseと比較してどのように優れているのかについて、詳しくご覧ください。

Juniper Mist AIの実際の動作をご覧ください

ウィークリーデモに参加して、当社がどのようにして有線および無線ネットワークで業界最高のアクセスレイヤーエクスペリエンスを提供しているのかをご覧ください。

ヘルスケアとライフサイエンスに関するよくある質問

AIネイティブネットワーキングがヘルスケアとライフサイエンスにとって重要な理由とは?

デジタル変革イニシアチブから、注目度の高いAI技術、急速に増加するIoMTデバイスなど、ヘルスケアネットワークはかつてないのどのプレッシャーを抱えています。限られたIT予算とリソースの利用可能性に関連する課題により、従来のネットワークの複雑さと予測不可能さがヘルスケア組織にとって大きな負担となる可能性があります。

AIネイティブネットワーキングは、これらの複雑なネットワークの管理を簡素化および合理化するソリューションとなります。運用を自動化および最適化することで、これらのネットワークは、進化するヘルスケアとライフサイエンスの需要を満たすために動的に適応して拡張することができるようになると共に、患者のデータセキュリティ、HIPAAなどの規制への準拠、新興のヘルス技術のシームレスな統合、科学的な開発、知的財産権の保護などの緊急のニーズを満たすことができます。

AIネイティブネットワークはヘルスケアにどのように役立つのですか?

ヘルスケア環境では、患者アウトカムにはタイムリーな情報へのアクセスが不可欠であるため、AIを活用したネットワークは問題に事前に対応するだけでなく、ユーザーの行動や好みに基づいてパフォーマンスも強化します。これにより、患者のエクスペリエンスが向上し、ヘルスケアプロバイダはより効率的かつ効果的にサービスを提供できるようになります。

古い手動によるプロセスやユーザーエクスペリエンスの低下などの従来のネットワーキングによる制限を排除することで、ヘルスケア組織は新しい革新的な技術とサービスをイノベーションし、探索することができます。この堅牢で適応性の高いネットワークインフラストラクチャは、患者のケアと運用効率を向上させる、遠隔ヘルスサービス、電子ヘルス記録(EHR)、データ分析イニシアチブをサポートするために不可欠です。

AIネイティブネットワークはライフサイエンスにどのように役立つのですか?

ライフサイエンス分野では、研究開発(R&D)コストの増加が大きな課題となっており、さまざまな研究分野のサイロ化されたデータを統合する必要性と相まって、さらに複雑な課題となっています。これらのサイロの管理は複雑なため、イノベーションを妨げ、画期的な発見への進捗を遅らせる可能性があります。さらに、サイバーセキュリティの脅威の増加が機密データにリスクをもたらしており、これに加えて、組織は運用における持続可能性目標を達成するために取り組む必要もあります。

複雑な研究環境の管理を簡素化および合理化し、運用を自動化および最適化することで、これらのネットワークは、さまざまなソースからのデータのシームレスな統合を促進し、研究者はより効果的に情報にアクセスして分析できるようになります。このデータの包括的なビューにより、研究開発コストが削減され、チームはより効率的にコラボレーションし、冗長なプロセスを排除できるようになります。