NetApp facilita la automatización de las empresas del sector sanitario

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El proveedor de soluciones de almacenamiento NetApp ofrece soluciones que complementan perfectamente las tecnologías de automatización utilizadas en la industria de atención sanitaria. Con NetApp ONTAP los clientes pueden desplegar todas sus aplicaciones de atención médica en un solo entorno de almacenamiento que puede escalar horizontalmente.

La industria sanitaria está evolucionando digitalmente, implementando nuevas tecnologías de automatización para acelerar el trabajo con los datos en diferentes ámbitos, desde el administrativo al de investigación y tratamiento de los datos de los pacientes. Para ello están utilizando tecnologías como la Automatización Robótica de Procesos (RPA), que deja en manos de las máquinas numerosas tareas, agilizando los trámites y reduciendo los gastos. El mercado con más potencial es el estadounidense, donde el 35% de los 4 trillones de dólares gastados en atención médica se dedica a la administración, un porcentaje que podría reducirse sustancialmente empleando RPA.

Pero esto implica realizar muchos cambios en la forma de capturar, almacenar y gestionar los datos, ya que actualmente la mayoría de información se encuentra en silos aislados y bajo plataformas propietarias, que no pueden interactuar de forma eficiente con otros sistemas. Por ello, actualmente se dedican enormes recursos humanos a las tareas de gestión de la información, que se encargan de mover manualmente los datos desde su origen a donde hacen falta, algo que resulta absolutamente ineficaz en la era digital, por su lentitud y el gran nivel de errores que se producen en el proceso.

Para romper con este modelo anticuado y viciado a causa de los intereses individuales de las áreas administrativas y financieras, la industria está comenzando a implementar tecnologías RPA avanzadas. Esto implica utilizar agentes de software denominados “robots”, que son capaces de emular las acciones que realizan los humanos en los sistemas digitales empleados para procesos comerciales y administrativos, sin necesidad de la intervención humana.

Estos robots utilizan las interfaces de las aplicaciones para capturar y manipular los datos, de forma más eficiente que las personas. Pero se enfrentan a los mismos problemas que ellos a causa de los silos individuales y los sistemas incompatibles, por lo que hace falta contar con una plataforma de datos unificada que acabe con todas estas barreras. Aquí es donde entran en juego las soluciones de almacenamiento de NetApp pensadas para la automatización robótica, que ofrecen un entorno común para toda la información, facilitando el trabajo de las aplicaciones RPA.

Como explica el especialista en soluciones médicas Esteban Rubens en el blog de NetApp, la implementación de RPA no requiere cambiar las aplicaciones empleadas en los entornos de TI del sector de la atención médica, pero sí es conveniente cambiar el modelo de almacenamiento. Y explica que la solución NetApp ONTAP Adaptive Quality of Service (AQoS) es perfecta para este cometido, ya que permite cumplir con los requisitos fundamentales de este trabajo, que son unificar el almacenamiento para minimizar la latencia y eliminar los tiempos de inactividad para garantizar el acceso fluido a los datos durante las 24 horas del día, los 7 días de la semana, acompañando el trabajo constante de las soluciones RPA.

Rubens destaca que NetApp ONTAP AQoS permite a los clientes implementar todas sus aplicaciones de atención médica en un único entorno de almacenamiento en clúster, que puede escalar horizontalmente. Como resultado, se eliminan los silos de datos, se garantiza el máximo rendimiento que pueden ofrecer los sistemas de almacenamiento y se sientan sólidas bases para la implementación exitosa de RPA en una industria tan compleja como la de atención médica.

Y, gracias a la incorporación de NetApp Cloud Insights es posible reforzar la base del sistema, proteger los datos y aumentar el tiempo de actividad, mediante la detección temprana de amenazas como el ransomware, que ya ha causado estragos en varias empresas de la salud en todo el mundo. Esta herramienta emplea el aprendizaje automático para detectar recursos valiosos o degradados, permite crear alertas específicas y condicionales y proporciona otras capacidades avanzadas para mejorar la protección en un entorno de datos tan sensible como el de la salud, que alberga información altamente confidencial y valiosa.

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