Atención médica remota y ciberseguridad tras la COVID-19
La atención médica remota se ha vuelto cada vez más común. Este movimiento de digitalización continuará a lo largo de 2021 y, con ello, aparecerán nuevas amenazas cibernéticas. Por lo tanto, la industria de la salud necesita comprender los riesgos, prepararse para el futuro y tomar las medidas adecuadas para fortalecer la ciberseguridad de la telesalud. Aunque aún...
GreenLake, nube híbrida para la salud
La adopción de los servicios en nube en la atención sanitaria continúa su avance. En este contexto, y dentro de HPE Discover 2021, Hewlett Packard presentó nuevos servicios de nube híbrida HPE GreenLake verticalmente optimizados. Entre las verticales incluidas se encuentra el cuidado de la salud. Los servicios se encuentran disponibles para operar en nubes locales, en el borde o...
Big Data en la atención médica: aplicaciones prácticas
El análisis del Big Data en la atención médica puede tener muchos resultados positivos. Puede, por ejemplo, ayudar a prevenir epidemias, hallar curas a enfermedades, reducir costos hospitalarios, mejorar la gestión de los establecimientos, evaluar tratamientos en menor tiempo, involucrar más a los pacientes en el cuidado de su propia salud e incluso prevenir suicidios. Un caso interesante...
Femtech, tecnología para la salud de las mujeres
El impacto que las mujeres generan en el mundo es actualmente más notorio y reconocido que nunca. Tradicionalmente eran los hombres quienes solían dominar el campo de la tecnología, pero afortunadamente esto ha dado un giro y conforme la transformación digital se acelera, también lo hacen los proyectos para apoyar la salud y bienestar de las...
Datos en la atención médica: cómo almacenarlos
Los datos en la atención médica han transformado la industria de la salud. La capacidad de recopilar, almacenar y analizar cantidades masivas de información puede ayudar a las organizaciones a lograr una ventaja competitiva y mejorar la experiencia del paciente mediante un tratamiento más personalizado. Los datos relacionados con la salud se pueden utilizar para identificar patrones y...
Zero Trust en el sector salud: su utilidad
En el mundo actual mucha de nuestra vida ya está digitalizada. Para el cuidado de la salud se comparten datos confidenciales por la Internet y cada vez más enfermos son monitoreados de manera remota. Por ello, aplicar el modelo Zero Trust en el sector salud puede ser muy útil para mantener la ciberseguridad, sobre todo porque los ataques contra clínicas y...
Robots móviles autónomos: sus ventajas
La pandemia de COVID-19 ha cambiado el mundo y la forma en que trabajamos. Empresas de todos los tamaños, en todas las industrias, buscan soluciones que les ayuden a reducir los riesgos para la salud sin dejar de satisfacer las demandas actuales y futuras del mercado. Los robots móviles autónomos (AMR) son una solución a muchos de estos problemas.
Digitalización de documentos: un caso
En un mundo cada vez más digital, muchas organizaciones aún manejan grandes cantidades de papel, aunque dichos procesos son engorrosos, propensos a errores y se corre el riesgo de perder o archivar incorrectamente la información. No pocas empresas se resisten a adoptar soluciones de digitalización de documentos pensando que serían demasiado costosas o complicadas.
Transformación digital acelerada en la salud y las ciencias biológicas
En 2020 los grupos de TIC de las organizaciones sanitarias y de ciencias de la vida avanzaron en sus iniciativas de transformación digital. La pandemia de COVID-19 fue un acelerador y, como resultado, los proyectos planificados para un año o más se adelantaron repentinamente. Avanzar en las capacidades de las aplicaciones de telesalud y los sistemas de...
TinyML en el cuidado de la salud: ejemplos
El aprendizaje automático o machine learning tiene aplicaciones útiles en el cuidado de la salud, como ayudar a prevenir la sepsis en pacientes hospitalizados o mejorar la detección de brotes pandémicos, como la COVID-19. Dicha tecnología suele asociarse con aplicaciones complejas albergadas en la nube, aunque también es posible incorporar sus algoritmos en pequeñas piezas de hardware mediante el tiny machine learning...
