의료 분야의 보안
이 IDC Spotlight 보고서를 통해 AI 네트워킹이 어떻게 의료 에코시스템을 자동화하고 강화하여 범죄를 막고 손실을 방지할 수 있는지 알아보십시오.
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The NOW Way to Wi-Fi
최신 클라우드 및 AI 네이티브 아키텍처를 통해 네트워킹 성능을 새로운 차원으로 끌어 올리세요. 주니퍼만이 혁신을 위한 AI 네이티브 플랫폼으로 Wi-Fi 7의 완전한 잠재력을 이끌어낼 수 있습니다.
AI 데이터센터 네트워킹
주니퍼의 AI 데이터센터 솔루션을 통해 한정된 IT 리소스로 가장 유연하게 설계하고 가장 손쉽게 관리할 수 있는 고성능 AI 학습 및 추론 네트워크를 빠르게 구축할 수 있습니다.
엔터프라이즈 AI 네이티브 라우팅
주니퍼 AI 네이티브 라우팅 솔루션은 견고한 400GbE 및 800GbE 기능을 제공하여 대규모 환경에서 탁월한 성능, 안정성, 지속가능성을 발휘합니다.
Ops4AI 실험실
미국 캘리포니아주 서니베일의 주니퍼 데이터센터에 방문하여 주니퍼 AI 데이터센터 솔루션을 직접 확인하세요. 자사 모델의 기능과 성능도 직접 테스트해 볼 수 있습니다.
엔터프라이즈 AI 네이티브 라우팅
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웨비나: AI 네트워킹으로 대학 내 디지털 트랜스포메이션 달성
대학 IT 부서 책임자에게 최우선 과제라고 할 수 있는 디지털 트랜스포메이션을 위한 지름길은 안정적이고 간소화된 네트워크 연결입니다.
Q&AI 팟캐스트
실용적인 솔루션과 풍부한 논의를 제공하는 이 팟캐스트 시리즈는 AI의 혁신적 잠재력을 심층적으로 탐구하고자 하는 사람들에게 중요한 리소스입니다.
서비스
서비스최상의 고객 서비스 경험을 제공하는 주니퍼 AI Care Services
업계 최초의 AI 네이티브 서비스가 네트워크 수명 주기 전체에 걸쳐 심층적인 전문 지식과 AIOps를 결합하여 제공합니다. 사후 대응 방식에서 벗어나 선제적인 인사이트와 조치를 취할 수 있습니다.
기업의 모델 실행을 최적화하는 Juniper AI 데이터센터 구축 서비스
주니퍼는 전문성과 검증된 설계를 활용하여 GPU 및 스토리지를 포함한 네트워크를 설계, 구축, 검증, 세부 조정하여 AI 인프라 운영을 최대한 활용할 수 있도록 지원합니다.
파트너
파트너Solutions & Technologies
이 IDC Spotlight 보고서를 통해 AI 네트워킹이 어떻게 의료 에코시스템을 자동화하고 강화하여 범죄를 막고 손실을 방지할 수 있는지 알아보십시오.
주니퍼의 AI 네이티브 네트워킹 플랫폼은 안정성을 강화하고 사용자 경험을 향상하고 성능을 최적화하여 의료 및 생명과학 분야의 운영을 혁신하는 데 전념합니다. 주니퍼의 커넥티드 시큐리티 기능은 네트워크를 보호하고 민감한 데이터를 안전하게 유지하며 선제적 위협 탐지로 안전을 보장합니다. 이러한 포괄적인 접근 방식은 의료 및 생명과학 생태계에서 궁극적으로 운영을 효율화합니다.
연결은 시스템과 워크플로우를 통합하여 커뮤니케이션 격차를 효과적으로 해소하므로, 의료 생태계에서 매우 중요한 역할을 담당합니다. Mist AI는 안전하고 맞춤화된 연결을 제공하며, 가상 Bluetooth® LE 비코닝, 머신러닝과 같은 고급 기술은 중요한 장비 및 리소스 추적의 정밀도를 향상합니다. 캠퍼스와 브랜치 솔루션은 함께 실시간 인사이트와 안정적인 네트워킹을 제공하여 환자 치료와 결과를 개선하는 데 기여합니다. 이러한 시너지를 통해 의료 및 생명과학 조직은 보다 효율적이고 효과적으로 운영할 수 있습니다.
자세한 내용:
비디오: NGHS(Northeast Georgia Health System), Mist AI로 원활한 연결 및 환자 치료 개선
주니퍼의 자동화된 보안 데이터센터 솔루션은 멀티벤더 환경에서 운영을 효율화 및 단순화하여 안정성과 민첩성을 향상함으로써 현대화 노력을 지원합니다. 이러한 솔루션은 대규모 데이터 분석을 지원하고 다운타임을 최소화하므로, IoMT 혁신과 같은 의료 기술이 빛을 발할 수 있습니다. 주니퍼는 예측 모델링과 자동화된 확장성을 통해 최적의 사용자 경험을 제공하여 하이브리드 클라우드 인프라 전반에서 원활하고 지속 가능한 네트워크 운영을 촉진합니다.
자세한 내용:
의료 시스템은 랜섬웨어 위협의 빈번한 표적이므로, 민감한 데이터를 보호하기 위해서는 커넥티드 시큐리티(Connected Security)가 필수적입니다. 강력한 액세스 제어와 AI 기반 위협 방지를 구현하여 사용자의 신뢰를 유지할 수 있습니다. 이 보안 접근 방식은 통합 정책 관리 시스템을 활용하여 온프레미스와 클라우드에 저장된 정보를 보호합니다. 조직은 강력한 제로 트러스트 아키텍처와 터널링 없는 SD-WAN을 통해 대역폭 사용을 최적화하면서도 안전한 애플리케이션 액세스를 보장할 수 있습니다.
자세한 내용:
고객 성공 사례
조지아 산지에 사는 1백만 명 주민은 세계 최고 수준의 치료를 위해 NGHS(Northeast Georgia Health System)을 이용합니다. 비영리 커뮤니티 병원인 NGHS는 임상 및 비즈니스 결과를 개선하는 데 야심찬 목표를 가진 혁신 단체입니다. 2020년, NGHS는 Healthcare’s Most Wired에서 레벨 9 인증을 받았습니다. 명망 높은 의료 시스템의 7번째에 올랐습니다.
NGHS는 엔터프라이즈 코어, 캠퍼스 및 데이터센터 네트워킹에 10년 넘게 주니퍼를 이용하고 있으며, 가장 최근에는 Mist AI 기반의 주니퍼 무선 네트워크로 병원의 네트워크 시스템을 전환하였습니다.
주니퍼 Mist 실내 위치 서비스는 vBLE(virtual Bluetooth LE)를 사용해 기업에서 정확하고 확장 가능하며 참여를 유도하는 실시간 위치 기반 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.
주니퍼는 셀프드라이빙 기능과 AI 네이티브 지원을 위한 Mist AI와 가상 네트워크 어시스턴트(Virtual Network Assistance, VNA)를 통해 IT 운영을 혁신합니다. Mist AI는 클라이언트에서 클라우드까지 사용자 경험을 최적화하고 무선 LAN, LAN, WAN 전반에 걸쳐 IT 운영을 간소화합니다.
디지털 트랜스포메이션 이니셔티브부터 세간의 주목을 받는 AI 기술과 IoMT 디바이스의 급속한 성장에 이르기까지, 의료 네트워크는 전례 없는 압박에 직면해 있습니다. 제한된 IT 예산과 리소스 가용성 관련 문제로 인해, 전통적인 네트워크의 복잡성과 예측 불가능성은 의료 조직에 상당한 부담이 될 수 있습니다.
AI 네이티브 네트워킹은 이러한 복잡한 네트워크의 관리를 단순화하고 효율화하여 해결책을 제시합니다. 이러한 네트워크는 운영을 자동화하고 최적화하여 동적으로 적응하고 확장함으로써 진화하는 의료 및 생명과학 분야의 요구를 충족하는 동시에 환자 데이터 보안, HIPAA 등의 규정 준수, 새로운 의료 기술과의 원활한 통합, 과학 개발, 지식재산권 보호와 같은 시급한 필요를 해결할 수 있습니다.
정보에 대한 적시 액세스가 환자의 결과에 매우 중요할 수 있는 의료 환경에서, AI 기반 네트워크는 문제를 선제적으로 해결할 뿐만 아니라 사용자 행동과 선호도를 기반으로 성능을 향상합니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 보다 효율적이고 효과적으로 서비스를 제공할 수 있으므로, 환자 경험이 개선됩니다.
의료 조직은 구식 수동 프로세스, 열악한 사용자 경험과 같은 전통적인 네트워킹의 한계를 제거함으로써 혁신을 이루고 새로운 혁신적인 기술과 서비스를 탐색할 수 있습니다. 이 강력한 적응형 네트워크 인프라는 환자 치료와 운영 효율성을 향상하는 원격 의료 서비스, 전자 건강 기록(EHR), 데이터 분석 이니셔티브를 지원하는 데 필수적입니다.
생명과학 분야에서 연구개발(R&D) 비용의 상승은 중요한 해결 과제이며, 다양한 연구 분야에 걸쳐 데이터 사일로를 통합해야 하는 필요성은 이 문제를 더욱 복잡하게 만들고 있습니다. 이러한 사일로 관리의 복잡성은 혁신을 저해하고 획기적인 발견을 향한 진전을 늦출 수 있습니다. 또한 고조되는 사이버 보안 위협으로 민감한 데이터는 위험에 처해 있으며, 조직은 운영에서 지속 가능성 목표를 달성하기 위해 고군분투하고 있습니다.
이러한 네트워크는 복잡한 연구 환경의 관리를 단순화 및 효율화하고 운영을 자동화 및 최적화하여 다양한 소스의 데이터를 원활하게 통합할 수 있도록 지원하므로, 연구자들이 보다 효과적으로 정보에 액세스하고 정보를 분석할 수 있습니다. 데이터를 이와 같이 통합적으로 볼 수 있게 되면, 팀들이 보다 효율적으로 협업하고 중복 프로세스를 제거할 수 있으므로, R&D 비용을 절감할 수 있습니다.