Hospitales inteligentes: IA y la revolución de la sanidad

La inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una importante fuerza para impulsar la innovación en empresas de todos los sectores. Un reciente estudio de IDC asegura en este sentido, que las empresas que han adoptado soluciones de IA han mejorado un 39% en la experiencia que ofrecen a sus clientes y una mejora del 33 % en la eficiencia de los empleados, además de que han conseguido acelerar su capacidad para innovar. Esto por supuesto, también ha impactado de lleno en el sector de la sanidad.

En España, el sector de la tecnología sanitaria cuenta, según datos de 2021, con más de 1.000 fabricantes, distribuidores e importadores que aportan al sistema sanitario más de 500.000 productos, dispositivos y servicios de alto valor resultado de un proceso continuo de I+D+i.

Esto constata cómo la industria de la tecnología sanitaria desempeña una labor esencial para el Sistema Nacional de Salud, al proporcionar a los profesionales sanitarios y pacientes tecnologías que son imprescindibles para la prevención, diagnóstico, tratamiento y seguimiento de enfermedades y para la mejora de la calidad de vida y el bienestar de la población.

Sin duda, una de las tecnologías que más está impactando en la digitalización de la sanidad es el Big Data. La recopilación y gestión eficiente de los datos ha revolucionado la industria sanitaria en temas como el seguimiento de registros personales de salud, la predicción de transmisión de enfermedades y epidemias, protocolos de tratamiento, mejora de los patrones de calidad de vida y la digitalización de los registros médicos. Gracias al uso de estos datos digitalizados, que requieren servidores de primer nivel, se ha avanzado notablemente en un seguimiento más eficiente del historial del paciente para ofrecer un tratamiento acorde a sus necesidades.

Diagnóstico médico, atención al paciente y más

Junto al Big Data, otra de las tecnologías que está revolucionando el mundo sanitario es la Inteligencia Artificial (IA). Algunas de las áreas donde la IA tiene un impacto significativo incluyen el diagnóstico médico, el descubrimiento de medicamentos, la gestión de datos de salud y la atención al paciente.

• Diagnóstico médico: Los algoritmos de IA pueden analizar grandes cantidades de datos clínicos, como imágenes médicas, informes de laboratorio y registros de pacientes, para ayudar a los médicos en el diagnóstico. La IA ha demostrado ser efectiva en la detección de enfermedades como el cáncer, enfermedades cardíacas, etc.
• Descubrimiento de medicamentos: La IA está siendo utilizada para acelerar el proceso de descubrimiento y desarrollo de nuevos medicamentos. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar grandes bases de datos para identificar patrones y relaciones entre moléculas y enfermedades, lo que ayuda a diseñar fármacos más eficaces.
• Gestión de datos de salud: La IA puede ayudar a gestionar grandes volúmenes de datos de salud, como registros médicos electrónicos, historias clínicas y datos genómicos, ayudando a identificar patrones, predecir resultados y mejorar la eficiencia.
• Atención al paciente: Los asistentes virtuales impulsados por IA pueden interactuar con los pacientes, proporcionar información sobre enfermedades y tratamientos, responder preguntas comunes y ofrecer recomendaciones de estilo de vida saludable.
• Medicina personalizada: La IA puede ayudar a personalizar los tratamientos médicos en función de las características y necesidades individuales de cada paciente.

En general, la IA está ayudando a los profesionales de la salud a tomar decisiones más informadas, pero es importante que la inteligencia artificial no reemplaza a los médicos, sino que los complementa al proporcionarles herramientas para mejorar la atención y los resultados de los pacientes.

Alto rendimiento, baja latencia y seguridad

A la hora de gestionar sus cargas de IA (y otras) si bien es cierto que los centros sanitarios no son inmunes a las ventajas que ofrece la nube pública, también lo es que el de la sanidad, es uno de los sectores que más tiende a apostar por gestionar sus cargas de trabajo más críticas en sus centros de datos locales, o en un entorno de nube privada.

Entre los motivos que les llevan a confiar más en entornos on-premises probablemente el que más preocupa en este entorno es el cumplimiento normativo a la hora de salvaguardar la integridad de los datos y la privacidad de los pacientes. En este sentido, un CPD local ofrece un mayor control sobre los datos y la infraestructura, lo que puede ser importante para garantizar esa privacidad. Otros aspecto interesante es que habitualmente las aplicaciones de IA requieren un alto rendimiento y baja latencia, por lo que tener un CPD local puede ayudar a garantizar una respuesta rápida y eficiente. Esto es particularmente importante si las aplicaciones deben procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real.

¿Y cómo tiene que ser una plataforma que permita trabajar con cargas de IA en un CPD local? Algunas características clave incluyen una infraestructura de alto rendimiento, escalabilidad y flexibilidad, herramientas de desarrollo y despliegue de modelos y gestión y monitorización de cargas de trabajo. Pocas cargas de trabajo exigen tanto rendimiento como la Inteligencia Artificial, por lo que además de contar con procesadores de última generación, en este entorno suele ser prioritario contar con GPUs especializadas o TPUs, para acelerar el procesamiento de datos.

Por otro lado, las herramientas de desarrollo y despliegue de modelos son esenciales para facilitar la creación, el entrenamiento y el despliegue de modelos de IA. La plataforma debe poder soportar frameworks y bibliotecas populares y actualizados de aprendizaje automático y profundo, optimizados para el hardware disponible en el CPD. En este sentido, algunas de las opción más populares y que también tienen un alto grado de aceptación en esta industria son PyTorch, TensorFlow, Keras o scikit-learn.

Finalmente, dado que los datos médicos son sensibles y están sujetos a todo tipo de regulaciones, la plataforma debe garantizar la seguridad y privacidad de los mismos. Esto implica implementar medidas de seguridad robustas, como la encriptación de datos y el acceso basado en roles, y cumplir con los estándares de seguridad más estrictos.

HPE ProLiant: la plataforma inteligente

Para ayudar a la industria sanitaria y los centros médicos a procesar de una forma mucho más eficiente sus cargas de trabajo y sus modelos de IA, pone en sus manos los nuevos servidores HPE Proliant Gen 11 con procesadores AMD EPYC.

En este sentido, merece la pena destacar que los procesadores AMD EPYC ofrecen un rendimiento excepcional en aplicaciones de cómputo intensivo, incluyendo cargas de trabajo de inteligencia artificial y análisis de datos. Gracias a su arquitectura de múltiples núcleos y subprocesos, los procesadores EPYC pueden manejar eficientemente tareas paralelas y grandes conjuntos de datos, lo que los hace ideales para aplicaciones médicas que requieren un procesamiento rápido y eficiente.

Al mismo tiempo, los servidores HPE ProLiant Gen11 son conocidos por su capacidad de escalabilidad, permitiendo a las organizaciones médicas ampliar sus recursos de manera flexible y adaptarse a las necesidades cambiantes, por no hablar que facilitan su integración en una estructura de nube híbrida en caso de ser necesario. HPE ofrece además en este aspecto sistemas optimizados y ajustados específicamente para escalar la producción de IA en toda la organización, resolviendo los desafíos más importantes para que los proyectos de inteligencia artificial sean efectivos y sencillos de gestionar.

Si quieres saber más sobre cómo HPE Proliant y los procesadores AMD EPYC puede llevar tus cargas de trabajo al próximo nivel, te animamos a rellenar el formulario que tienes a continuación para descargarte de forma completamente gratuita, nuestro documento técnico «Servidores HPE Proliant Gen 11 con AMD EPYC de 4ª Generación».

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