医疗保健和生命科学

从数字化转型计划到备受关注的 AI 技术，再到快速增长的 IoMT 设备，医疗保健网络正面临前所未有的压力。除了有限的 IT 预算和与资源可用性有关的挑战，传统网络的复杂性和不可预测性可能令医疗保健组织雪上加霜。

人工智能原生网络通过简化和精简这些复杂网络的管理，为组织提供了一种解决上述问题的方案。通过运维自动化和优化，这些网络能够动态调整和扩展来满足不断变化的医疗保健和生命科学需求，同时应对患者数据安全、HIPAA 等法规合规，以及无缝集成新兴健康技术、科学发展成果和知识产权保护等迫切需求。

在医疗保健环境中，及时获取信息对患者的治疗效果至关重要，而 AI 驱动的网络不仅能够主动解决网络问题，还可以根据用户行为和偏好提升性能。因此，医疗保健提供商能够以更高效且更有效的方式提供服务，患者体验也继而能够得到改善。

手动流程过时和用户体验不佳等传统网络构成的限制得以解除，医疗保健组织便能够更好地推陈出新，开发创新技术及服务。对于支持远程医疗服务、电子病历 (EHR) 和有助于改善患者护理水平、提高运维效率的数据分析计划而言，这种强大、灵活的网络基础架构也必不可少。

在生命科学领域，不断上涨的研发 (R&D) 成本是一项重大挑战，而整合各个研究学科中的数据孤岛的需求，让这一挑战变得更加艰巨。解决孤岛问题的复杂程度可能会阻碍创新，拖慢实现突破性发现的步伐。此外，不断增加的网络安全威胁对敏感数据构成风险，与此同时，各个组织还要努力实现运营的可持续发展目标。

通过简化和精简复杂研究环境的管理，实现运维自动化和优化，这些网络才能够无缝集成不同来源的数据，让研究人员能够更有效地访问和分析信息。团队能够借助这种整体的数据视角，更有效地开展协作，消除冗余流程，从而降低研发成本。