La gestión de endpoints puede garantizar la seguridad, la organización y la eficacia de una empresa al proporcionar una visión global de la salud, la ubicación y el estado de los endpoints. Descárgate esta guía con donde encontrarás las principales tendencias en gestión de endpoints, los principales retos y mucho más.

gestionar imágenes médicas

Así se gestionan las imágenes médicas

Las imágenes de diagnóstico médico son un componente crucial en la sanidad. Desde que Wilhelm Röntgen descubriera los rayos X y comenzara a aplicarlos para crear imágenes médicas hace más de un siglo, la ciencia ha proporcionado docenas de modalidades de imágenes médicas. Dado que dichas imágenes permiten a los médicos la observación no invasiva del funcionamiento y la estructura normal y anómala de un organismo vivo, su valor para la sanidad es indescriptible.

La tecnología de imágenes médicas puede ser, sin embargo, realmente costosa. Los dispositivos de gestión de imágenes, como los escáneres CT, MRI o PET-CT requieren de una gran inversión de capital, y los gastos operativos para cubrir a los radiólogos, personal formado y electricidad pueden ser sustanciosos. Y también está el coste potencial para la salud del cliente: los exámenes por imagen repetidos e innecesarios pueden exponer a los pacientes a una radiación por iones excesiva.

El archivado de imágenes es otro coste a tener en cuenta. Puesto que las imágenes médicas pueden ser una prueba importante en las investigaciones por mala praxis, distintas regulaciones gubernamentales y de aseguradoras requieren el archivado a largo plazo de la información del paciente. Las imágenes médicas pueden consumir el 70% del almacenamiento de datos total de un hospital. Las modalidades más conocidas, como CT y MRO, generan datos en un rango de unos cientos de megabytes por estudio de paciente. Pero las últimas tecnologías de gestión de imagen, como la patología digital, generan datos que pueden llegar a ser de varios gibabytes por cada imagen de escáner.

Tradicionalmente, cada fabricante de dispositivos de imagen proporcionaba una aplicación PACS para archivar, acceder, consultar y anotar las imágenes en formato DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) que producían sus propios dispositivos. Este enfoque de PACS individualizado llevó a la aparición de silos de información en todo el hospital o centro de gestión de imágenes médicas. El uso de distintos software puede requerir distintas combinaciones mutuamente incompatibles de bases de datos, SO, hardware y protocolos de comunicación. Por ejemplo, una aplicación PACS puede requerir de un protocolo NAS para dar servicio de archivos y un protocolo SAN para dar servicio de carga de trabajo de base de datos. A menos que un único sistema de almacenamiento pueda atender de forma nativa ambos protocolos, los administradores de TI deben gestionar sistemas de almacenamiento independientes para los requisitos de NAS y SAN.

La tecnología de imágenes médicas puede ser, sin embargo, realmente costosa

Con las aplicaciones sanitarias en silos, la información médica se fragmenta y los médicos no pueden tener una visión general de la salud del paciente. Y si los médicos no son conscientes de un estudio de imagen realizado en otro servicio, pueden repetir innecesariamente el examen del paciente, incurriendo en costes extraordinarios y exposición a la radiación. Por esta razón, los hospitales avanzan hacia la consolidación de las imágenes médicas en todas sus modalidades, departamentos y formatos DICOM y no DICOM con una solución VNA (vendor-neutral archive) en toda la organización. Como ocurre en muchos hospitales, los administradores de TI deben proteger las imágenes médicas siguiendo las últimas normativas y regulaciones de seguridad.

Elimina los silos con una solución validada

Las soluciones de infraestructura convergente de FlexPod, resultantes de la asociación de NetApp y Cisco, pueden ayudarte a mitigar estos retos. La arquitectura de referencia de FlexPod consta de un conjunto escalable de racks o blades de servidores Cisco UCS, switches Cisco Nexus o MDS y soluciones de gestión de datos ONTAP de NetApp. FlexPod está validado para varios protocolos de comunicación como NVMe, NAS, SAN, FC, y FCoE, y para cargas de trabajo de aplicaciones como Oracle, SAP y Microsoft SQL Server y Exchange. FlexPod también está validado para soluciones de infraestructura de puestos de trabajo virtuales (VDI) como Citrix Workspace o VMWare Horizon, requeridas con frecuencia por las organizaciones del sector sanitario.

Las ofertas de FlexPod para la sanidad se han confeccionado a medida para los requisitos de almacenamiento de tus aplicaciones de gestión de imágenes médicas. El rendimiento del almacenamiento de ONTAP ha sido validado mediante rigurosas cargas de prueba como la configuración de TI real de un hospital o un centro de gestión de imágenes médicas.

Menores costes, ahora y en el futuro, con la consolidación y la escalabilidad

Con FlexPod, una organización sanitaria puede consolidar múltiples cargas de trabajo poniendo en marcha todas las aplicaciones PACS y VNA en una plataforma común. Y puesto que FlexPod se ha validado para la virtualización y las plataformas de orquestación de contenedores, la consolidación también puede reducir los costes mediante el multitenancy. La escalabilidad no disruptiva de FlexPod permite hacer frente a un futuro e indeterminado crecimiento de los datos sin incurrir de forma inmediata en gastos extras de capital para aprovisionamiento. Dados los amplios requisitos de almacenamiento y la relativamente incomprensible naturaleza de las imágenes médicas, esta ventaja es especialmente importante.

La ventaja es que el componente de almacenamiento ONTAP de FlexPod asegura una latencia inferior al milisegundo para acceder a las imágenes médicas. ONTAP ofrece de forma nativa los protocolos SAN y NAS, de modo que una sola unidad de FlexPod puede dar cabida a todos los requisitos de almacenamiento de tu aplicación de imágenes médicas. Con ONTAP, se tiene el almacenamiento AFF de NetApp un nivel de alto rendimiento para guardar las últimas imágenes médicas escaneadas que necesitan ser accedidas más rápidamente. Un nivel de alta capacidad en la gama FAS que guarda las imágenes médicas más antiguas una vez que se han comunicado al facultativo. Y para un archivado a largo plazo y rentable, FabricPool puede mover automáticamente las imágenes antiguas a otro nivel de capacidad, un servicio de almacenamiento de objetos (S3) o un almacenamiento en la nube.

Reduce el riesgo de interrupciones y cumple con las regulaciones de seguridad

La arquitectura altamente disponible de FlexPod acaba con los puntos de error únicos y reduce drásticamente el riesgo de interrupción para tus aplicaciones de imágenes médicas críticas para la misión de la empresa, y puede cumplir con tus requisitos específicos de backup y recuperación para aplicaciones de imágenes médicas.

 FlexPod también te ayuda a cumplir con las distintas normativas de seguridad como FIPS 140-2. Y para proteger las imágenes médicas de accesos no autorizados, puedes poner en marcha prestaciones complementarias como Cisco Advanced Malware Protection (AMP) for Endpoints, Cisco Advanced Malware Protection for Email Security, y, Cisco Next-Generation Intrusion Prevention System (NGIPS).

Las soluciones FlexPod tienen muchas tecnologías validadas que pueden beneficiar las tendencias innovadoras en el sector de la imagen médica y hacer el trabajo de los radiólogos más sencillo y eficiente. Al lograr la colaboración entre radiólogos y médicos de atención primaria desde cualquier parte del mundo, las soluciones de VDI validadas de FlexPod facilitan la telemedicina. Con VDI, tus administradores de TI pueden gestionar fácilmente los recursos de infraestructura y optimizar la utilización de recursos. Las soluciones de VDI también hacen que las aplicaciones de imágenes médicas puedan utilizar GPU virtuales para una renderización mejor y más rápida de imágenes y vídeos 2D, 3D y falso color en estaciones de trabajo. Las soluciones FlexPod validadas para inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) gestionan fácilmente los enormes requisitos de CPU, GPU y velocidad de almacenamiento para casos de uso de IA en imágenes médicas.

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