医療スタッフは高性能のエンドポイントで AI の価値を最大化できる

AI の初期段階にある企業は、文書化の時間を短縮し臨床医の時間を解放する自動化された管理作業から、手術室の効率を向上させる予測分析やリアルタイムのコンピューター ビジョンまで、臨床医やスタッフのさまざまな作業活動を支援するアプリケーションを開発しています。これらのエキサイティングな開発の価値を最大限に活用するには、信頼性が高く安全なワークスペースを提供できるエンドポイント ハードウェアが必要です。

医療スタッフと臨床医は、医療システム内のさまざまな場所間や病院内のフロア間を移動します。彼らは、システムのダウンやデスクトップ間の互換性の問題により、救命救急の瞬間にデータにアクセスできないというフラストレーションをすでに経験しています。どのような介護現場でも一貫したパフォーマンスが不可欠です。

AI 主導のアプリケーションであっても、レガシー アプリケーションであっても、エンドポイントが決定的な瞬間です。 AI の使用が増えるにつれ、すべてのスタッフの高性能エクスペリエンスをサポートするハードウェアとソフトウェアがあれば、業務効率、患者の転帰、収益が向上します。

考慮すべき主な問題は、ハードウェアの選択、AI への対応、セキュリティとコンプライアンス、運用の相互運用性、総所有コスト (TCO) です。

AI 環境のハードウェア オプション

医療システムが使用するエンドポイント デバイスの組み合わせでは、PC とシン クライアントが一般的な 2 つの選択肢です。システムは引き続き厳しい予算に直面しているため、シン クライアントは PC よりも IT スタッフの時間とコストが少なくて済む経済的な選択肢です。さまざまなコンピューティング環境で業務を行っている病院は、シン クライアントを使用して VDI、クラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境をサポートできるため、投資の ROI を拡大できます。

最新のシン クライアントは、忙しい病院や診療所の環境に有利な小型フォーム ファクターに収容されており、ファンレスでソリッド ステートであり、信頼性、耐久性、エネルギー効率を向上させます。メンテナンスの必要性が低く、一元管理できるため、管理時間を削減できます。

AI の出現により、AI PC がこの組み合わせに加わります。これらは、ニューラル処理能力とハイエンドの CPU/GPU 計算能力を必要とし、エネルギーコストをさらに押し上げる可能性があります。その結果、価格が高額になり、予算重視の医療システムにとっては法外な価格になる可能性があります。従来の PC は価格が中程度に収まる傾向がありますが、通常は 3 ～ 5 年ごとに更新する必要があり、頻繁に予算を浪費します。

シン クライアントは読み取り専用デバイスであり、ローカル データは保存されません。シン クライアントのオプションを評価するときは、スタッフや臨床医のニーズを考慮して、処理能力、画面品質、ポート数、その他の要素における最適な選択を決定します。また、Citrix、Omnissa、Microsoft などの主要な VDI ベンダーとの相互運用性も必須です。

リフレッシュ サイクルが長いことはシン クライアントの利点であり、コストを抑えて TCO を保護するのに役立ちます。ただし、標準契約の内容はシン クライアント ベンダーによって異なります。追加コストがかかる機能には、エンタープライズ モデルに基づくヘルスケア固有のサブスクリプション、アップグレード料金、エンドポイント ライフサイクル全体にわたるサポート サブスクリプションなどがあります。

このような多額の追加料金により、取り替えた方が良い選択肢のように見える段階に達し、新たな購入が必要となり、無駄が増えることで持続可能性の目標が損なわれる可能性があります。

臨床医やスタッフが患者にサービスを提供する方法において AI がより深い役割を果たしているため、医療システムは AI ワークフローをサポートする最適なハードウェア デバイスを検討しています。大規模な言語モデルの大量の AI データは、主にクラウドまたはサーバーで処理されます。ローカルで実行される AI アプリケーションは、依然として AI PC のコストによって制限されます。 VDI とクラウドをサポートするように構築されたシン クライアントは、AI ワークロード リソースにアクセスするための低電力、低コストのゲートウェイを提供できます。従来の PC は依然として AI ワークロードをクラウドにオフロードしており、コストが高くなります。

エンドポイントの保護

医療システムの幹部は、現在、AI を使用して侵害を実行する犯罪者、AI の大規模言語モデルへの PHI データの侵入、サイバー攻撃の成功による重大な経済的損失という三重の脅威に直面しています。これに HIPAA 違反が加わると、損失はさらに悪化します。

サイバー犯罪者は、 攻撃の着実な増加: 2019 年から 2024 年にかけて、医療データ侵害は年間 397 件から 536 件に増加し、これを超えたのは金融セクターのみでした。 DemandSage によると、医療侵害は依然として特定して封じ込めるまでに最も時間がかかり、平均 279 日かかりました。それが主な理由ですが、 HIPAA ジャーナル この分野の人気と医療データの価値が非常に高いため、と述べています。盗まれたデータは、すぐにキャンセルできる盗まれたクレジット カードよりも長期間使用できます。

新たな脅威に対抗するには、大規模な言語モデルに入力できるデータを制限するガード レールをさらに重視する必要があります。エンドポイントでは、ロックダウンされた読み取り専用のシン クライアントはデータをローカルに保存しないため、攻撃対象領域を減らすのに役立ちます。もう 1 つのオプションであるゼロ クライアントは、ローカル OS を持たず、リモート デスクトップに接続します。これらのデバイスは、多忙な臨床医やスタッフが拠点間を移動し、医療記録やその他の PHI データにリモートでアクセスする際のリスクを軽減します。

データ セキュリティを強化するために、医療 IT 部門は、シン クライアント (または PC) を別の保護層を提供するソフトウェアと統合することも必要になります。シングル サインオンを備えた Imprivata Enterprise Access Management との相互運用性により、高度な ID 認証が可能になり、HIPAA 準拠のレポートがサポートされます。臨床医にとっては、パスワードなしの認証が提供されるため、一度認証すれば、ワークステーション間を移動するときにすぐにアプリケーションに再アクセスできます。

安全な AI の未来

今後数年間で、AI を活用したコンピューティングが医療システムの基盤となり、その多くはエンドポイントから始まることになります。従来の PC と同様に、AI PC も最終的にはコモディティ化されることは間違いありません。ただし、コンピューティングと電力のコストは継続し、更新サイクルの頻度も高くなります。 TCO が低く、攻撃対象領域が少ない代替手段は、今後もシン クライアントとゼロ クライアントになります。 AI の将来を構想しているヘルスケア経営者は、優れた患者ケアと持続可能なビジネス成果を提供するために、シン クライアントと AI PC の組み合わせに注目することになります。

写真：林偉泉、ゲッティイメージズ

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