医療機関にとっての可観測性の利点

このユースケースは、WoW がダウンした場合に技術者が現れて、呼び出されなくてもそれを修正するため、お客様に喜びをもたらします。まるで魔法のようです。 このレベルの洞察力 また、看護師がサービスデスクに電話するのを待っていて、WoWが利用できない状態が続くなどの緊急事態を防ぎ、 臨床ワークフロー 患者ケア。

私たちが取り組んでいるもう 1 つのユースケースは、バッテリー寿命に関するものです。可観測性により、IT チームは充電ステーションにアクセスして、バッテリーが劣化して交換が必要になる時期を知ることができます。病院は、バッテリーの残量が 20% になったときに自動的にチケットを作成するようにシステムを設定できます。さらに一歩進んで、ServiceNow を通じて CDW などに新しいバッテリーを注文することもできます。

これらは基本的な使用例ですが、非常に役立ちます。お客様とその臨床医の業務が簡単になればなるほど、患者のためにより良いケア環境を作りやすくなります。

可観測性における人工知能の役割

AIと可観測性を組み合わせることで、医療ITチームは ネットワークを徹底的に調べる データがどのように流れているかを確認します。どこかでボトルネックが発生し始めた場合、チームは障害が発生する前にそれを予測し、問題を修正するか、問題が解決するまで冗長システムにフェールオーバーすることができます。

AIによって、ソフトウェアシステムが登場し、観測可能性が最前線に躍り出た。 AIエンジンと機械学習 障害を予測します。AIOps は、全体にわたって因果関係と相関関係を調べます。

この洞察により、ハードウェア障害、サイバー攻撃、または 自然災害可観測性は、IT 環境の自己修復を助け、臨床医や患者がシステム障害の影響を経験することを防ぎます。障害は依然として発生する可能性がありますが、IT チームは可観測性を使用することで、少なくともエンドユーザーをその状況から遠ざけることができます。臨床医は、IT の障害によって妨げられることなく業務を遂行できます。

続きを読む： フルスタックの可観測性は、計測技術の進化です。

組織が可観測性のためにパートナーに頼るべき理由

医療における可観測性に取り組む最善の方法は、他の業界に目を向けることです。なぜなら、今日の病院ではまだ可観測性が実現されていないからです。AI への関心により、他の業界では可観測性が急増しています。

CDWでは、 ヘルスケアに可観測性を導入する私たちは、ある病院と協力して、他の顧客を支援するために使用できるプログラムとソリューション セットを構築しています。

まずは簡単なユースケースから始めて、それが機能することを検証し、その後ネットワークの自己修復機能にさらに取り組み、病院の問題の大部分を解決します。これは、ServiceNow ソリューション プラクティスを通じてお客様に提供できる将来のソリューションになります。可観測性は時間をかけて進めるプロセスですが、医療機関が高度な成熟度に達すると、自己修復機能を活用してダウンタイムを防ぐことができるようになります。

稼働時間に関して、複数の病院システムの信頼性向上を支援できれば、それはすべての人にとって、そして医療にとっても大きな勝利となります。

この記事は ヘルステックの モニターブログシリーズ。