了解医疗卫生 IT

除了这些结构性变化以外，技术也在迅速发展。随着数字技术（便携式成像设备、诊断工具、可穿戴设备等）的广泛应用，数据逐渐成为医疗卫生领域的关键要素。这导致必须收集和同步的数据量激增，以便推动使用人工智能和机器学习（AI/ML）等技术的计划，从而确保以事件驱动的方式收集数据且数据具有行动指导意义。使用传统软件和过时的架构无法满足这些集成要求。医疗卫生机构需要实施现代化的 IT 架构并要求该架构以事件驱动的方式收集、存储和使用数据。

医疗卫生机构必须积极采纳数字技术，避免供应商锁定，从而推动未来创新发展。 由于此类创新将由数据驱动，因此务必要完全掌控用于分析、制定决策和吸引相关度更高的患者积极参与的数据。这就要求医疗卫生机构将数据视为重要资产。

借助数字服务，医疗卫生 IT 有机会推动创新，具体包括利用实时数据开展事件驱动型活动，协助主动检测和治疗疾病，并改善临床决策和患者预后。此外，由于复杂程度不断增加，自动化将成为关键。 医疗卫生机构必须在必要的地方采用人力资源，而使其他工作实现自动化，以确保工作的准确性、可靠性和及时性。

在医疗卫生 IT 机构努力克服安全防护与监管合规性、数据互操作性和临床推理方面挑战的过程中，统一的平台将显得格外重要。医疗卫生服务提供商、支付方和生命科学组织若能加快采用开源和云计算，实现 IT 基础架构的现代化、自动化和优化，将有望更快地大规模推动创新。

对于医疗卫生 IT 机构来说，管理安全防护和合规性十分有必要，并且这个过程是永无止境的。在医疗卫生行业内，数据泄露的成本比任何其他行业都要高。安全漏洞、安全违规，以及源自政府和非政府背景攻击者的网络攻击与日俱增。同时，还必须考虑到美国 HIPAA 隐私规则等政府保护措施。此外，随着工作负载迁移到混合云配置和 DevOps 开发，需要保护的攻击面大小和保护工作的复杂性也大大增加。 

维护安全性和监管合规性已成为一个复杂的流程，需要消耗大量的 IT 资源和预算。在混合和多云环境中针对整个应用和容器生命周期  自动执行安全防护和保护措施很有必要。为了维护安全性和监管合规性，医疗卫生 IT 安全防护系统必须：

• 持续监控并不断进行安全检查，发现整个运维环境中的漏洞，并立即修复所有问题。
• 执行扫描、审核并提供报告，帮助跟踪和了解漏洞出现的确切时间、地点和方式，包括可能同时出现的任何新用户或设置更改。
• 持续进行网络安全防护升级和更新。
• 保护受保护的电子健康信息（ePHI），以满足政府要求并降低违规风险。
• 定期进行风险分析，确保防病毒软件和基于角色的身份验证策略等防护措施可靠且处于最新状态。

通过自动执行安全防护，可以减少停机时间和重复性安全任务所需的手动工作量，使保护环境和维护监管合规性这一永无止境的任务变得更加轻松且成本更低。

随着医疗卫生机构转为关注健康和生命质量，这就需要他们通过数据获取更多价值和见解，而不仅仅是将数据用于传统的交易。为实现该目标，需要确保不同信息系统、设备和应用之间互联互通且具有数据兼容性。此外，还需要多个机构之间互相协作，确保彼此能够访问、交换和合作使用数据，从而优化单个患者和患者群体的治疗效果。 

为了满足这些数据管理要求，医疗卫生机构（HCO）需要一个架构来大规模处理来自各种来源的数据，并将信息路由到各种新设备和目的地。这种现代架构还必须将企业内不同的运维数据整合为一种灵活的全新信息资源。 

基于开源平台构建的云原生应用可以消除数据孤岛和存在不同系统的问题。基于开源的云原生架构可用于处理来自多个来源的大量数据，并将信息智能地路由到各种目的地和设备。开源平台不受特定供应商的限制，这使得医疗卫生 IT 机构可以自由选择供应商，并为未来发展开辟更广阔的道路。

为了提升患者护理质量，医疗卫生机构需要在正确的时间和正确的背景下访问正确的数据。医疗卫生机构要有能力收集、分析和解释由移动和智能监控设备等来源生成的海量数据，这样才有可能为治疗个体患者和管理不同患者群体的健康结果提供卓越的见解。

然而，随着数据源的数量以及必须存储和保护的数据量增加，从数据中获取临床情报变得更加困难。临床推理（或临床决策支持）解决方案可以从各种来源获取数据，对相关数据进行快速处理，并在医疗护理点或治疗计划期间向临床医生提供相关信息和建议。引入 AI/ML 后，整个流程会随着时间的推移变得更加智能。 

根据这些数据和建议，临床医生可在护理点获取重要的见解，例如诊断和健康警报。临床推理能够为支付方和健康计划提供见解，通过检测索赔欺诈或预测影响患者群体治疗效果的模式，以及发送药物依从性提醒，从而优化收入周期。 临床推理还可用于患者参与计划，通过定制患者的体验来关注所需的信息。

为了给患者提供更好的治疗效果，医疗卫生机构需要对其价值链进行数字化转型，并简化 IT 运维。这种转型的核心是云（通常是多云），以及值得信赖的应用平台。医疗卫生机构可以通过在混合云基础架构上运行的云原生应用获得数据互操作性、可扩展性和灵活性，从而转型为更加灵活的机构。容器、微服务、Kubernetes 和 IT 自动化等较新的技术，以及敏捷和 DevOps 等方法，可以提升 IT 运维速度、敏捷性和可扩展性，从而在需要的地方快速、高效地提供正确的数据和见解。

开源可帮助加快创新和问题解决速度，因为整个社区都专注于解决未来的挑战。选择开源意味着医疗卫生机构可以摆脱传统基础架构的束缚，避免受限于特定供应商的技术和路线图。当出现新技术时，可将其纳入并加以部署，以优化数据收集、集成、实时访问和决策支持能力。

红帽提供功能丰富的开源项目发行版，具有增值强化和集成功能，以提高可用性并实现管理功能和数据治理的自动化，从而提高安全性和合规性。医疗卫生机构可以安心迁移到云原生架构，确保患者数据得到保护，降低安全风险，并稳定 IT 管理成本。

借助红帽的开源解决方案可灵活构建平台，以支持医疗卫生机构的 IT 策略（从提高参与度和改善体验，到药物疗效，再到索赔管理）。业务规则、人工智能（AI）和机器学习（ML）可用于将数据和见解结合起来，以做出更明智的决策和执行最佳操作，从而改善治疗结果。

为了帮助满足数据安全方面的要求，红帽制定了安全内容自动化协议（SCAP），并与开源安全协议的领导者 OpenSCAP 携手合作，提供帮助预防、检测和缓解安全威胁的工具。通过结合使用 OpenSCAP 和红帽 Ansible 自动化，医疗卫生机构可以利用适用于运维环境的安全强化解决方案，按照快速、可验证且可重复的安全流程满足监管合规要求。 

为满足数据管理要求，红帽面向医疗卫生领域的智能数据即服务（IDaaS）解决方案提供了入站连接器、消息使用、业务规则引擎、操作引擎、数据源联合访问、缓存和出站连接器。红帽的临床推理解决方案是医疗卫生领域中 AI/ML 与自动化融合的产物。它将各种来源的数据整合到一起，以智能方式过滤数据，并以事件驱动的方式在恰当的时间展示数据；此外，它还会在云端和边缘进行扩展。该解决方案通过在工作流中增加反馈循环，又额外增加了一层实时优化，以提高疗效、提高护理质量并降低成本。

红帽的混合云解决方案提供企业级云平台，可满足医疗卫生机构的需求。红帽混合云解决方案均与云无关。OpenStack 已成为开源云的事实标准，而红帽 OpenStack 平台（现称为”OpenShift 上的红帽 OpenStack 服务“）则是领先的商业发行版。Kubernetes 是主流容器基础架构编排技术，而红帽 OpenShift 则是领先的商业 Kubernetes 解决方案。红帽 Ansible 自动化平台是 IT 自动化领域的事实标准。

OpenShift 上的红帽 OpenStack 服务提供了推进医疗卫生 IT 创新所需的运维一致性和互操作性。私有云容量可在本地部署，用于受保护的健康信息（PHI）工作负载，并在最合理的时间和地点跨混合云环境运行不受保护的工作负载。 医疗卫生机构还可受益于红帽在服务全球医疗卫生机构及其他机构和企业的过程中所积累的行业技能和知识。