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Der Einsatz von KI im Gesundheitswesen kann vielen Bereichen helfen, effizienter und genauer zu arbeiten. Beispiele dafür sind die bessere Diagnose von Krankheiten, die Entwicklung von personalisierten Behandlungsplänen und die Vorhersage von Rückfällen sowie die Analyse von medizinischen Bildaufnahmen und Berichten.
Besonders hervorzuheben ist hierbei die Möglichkeit, große Datenmengen zu analysieren und so bessere Ergebnisse in der Krebsforschung zu erzielen. Auch die Unterstützung bei chirurgischen Eingriffen durch Roboter oder die Überwachung von Patienten im Alltag durch vernetzte Geräte sind Beispiele für den Einsatz von KI im Gesundheitswesen.
KI-Systeme können auch dazu beitragen, die Verfügbarkeit von Gesundheitsdienstleistungen in ländlichen Gebieten zu verbessern und die Kosten für die Gesundheitsversorgung zu senken. Insgesamt kann KI dazu beitragen, das Leben von Patienten zu verbessern und den Gesundheitssektor insgesamt zu optimieren.
Medizinische IT-Abteilungen erweisen sich hierbei als der größte Profiteur durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei betrieblichen Abläufen, der Erkenntnisgewinnung aus Daten und den Empfehlungen der KI-basierenden Auswertung dieser Daten. Durch die Verwendung von KI-basierten Auswertungen können sie Empfehlungen und Entscheidungen treffen, die auf den neuesten Erkenntnissen und Trends basieren. Insbesondere in Anbetracht der wachsenden Datenmengen in Krankenhäusern und den gestiegenen Erwartungen der Patienten an ihre Gesundheitsversorgung, ist die Implementierung von KI-Lösungen eine sinnvolle Maßnahme, um die Effizienz und Qualität der medizinischen Versorgung zu verbessern.
Virtualisierung ermöglicht es Gesundheitssystemen, Ärzten und Patienten Dienstleistungen über radiologische Abteilungen und Einrichtungen hinweg bereitstellen. Es ermöglicht die Nutzung der technologischen Infrastruktur in einer effizienteren Weise und minimiert den Bedarf an speziellen GPU-Systemen für jedes Projekt. Dies erhöht die Akzeptanz von GPU-basierten KI-Anwendungen und ermöglicht den Einsatz von KI zur Verbesserung der Patientenversorgung. Virtualisierung bietet also die Möglichkeit, die Gesundheitsversorgung in größerem Umfang und effizienter bereitstellen zu können.
Zentrale Herausforderungen
Bevor KI im Gesundheitswesen eingesetzt werden kann, gibt es noch einige Herausforderungen zu überwinden, sowohl ethische als auch gesetzliche. Eine der größten Herausforderungen ist die fragmentierte IT-Landschaft im Gesundheitswesen, die es oft erschwert, Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen und zu nutzen. Ein angemessener Schutz der Patientendaten und ein offenes und kompatibles System, das skalierbare Datenintegration ermöglicht, sind von entscheidender Bedeutung.
KI kann jedoch nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn sie Zugang zu großen Mengen bereinigter und strukturierter Daten hat. Um dieses Potenzial voll auszuschöpfen, ist es wichtig, dass klinische Teams, Mediziner, Ärzte, Datenwissenschaftler und andere Experten eng zusammenarbeiten.
Indem sie die Möglichkeiten der KI voll ausschöpfen, können medizinische IT-Abteilungen die betriebliche Effizienz steigern und aus den riesigen Datenmengen, die in den Informationssystemen der Krankenhäuser vorhanden sind, einen Mehrwert schaffen. KI-gestützte Lösungen ermöglichen es, aus Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen und eine umfassende integrierte Gesundheitsversorgung mit genaueren Prognosen und gezielteren Therapien zu ermöglichen.
RISIKO
Es kann schwierig sein, KI-Lösungen in bestehende Systeme zu integrieren, da es umfassende Kenntnisse von Tools und Technologien, sowie Verständnis für die vorhandenen Datenquellen und -strukturen erfordert.
LEISTUNG
Hohe Leistung ist von entscheidender Bedeutung für KI, maschinelles Lernen und Datenanalyse-Workloads, da diese Anwendungen große Datenmengen verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen müssen. Eine schnelle Bereitstellung ist ebenfalls entscheidend, um die Vorteile von KI so schnell wie möglich zu nutzen und die Geschwindigkeit von Entscheidungen und Prozessen zu erhöhen. Dazu gehört auch die Verfügbarkeit von ausreichenden Ressourcen wie Speicher, CPU- und GPU-Leistung, um die Berechnungen und Analysen durchzuführen.
Skalierung
Der Einsatz von KI im Unternehmen erfordert eine effektive Skalierung, um sicherzustellen, dass die Ressourcen effizient genutzt werden und die Kosten der Infrastruktur verwaltet werden können. Eine wichtige Komponente dabei ist die Verwaltbarkeit und Verfügbarkeit der Infrastruktur, um sicherzustellen, dass die Anwendungen und die darauf aufbauenden Prozesse jederzeit verfügbar und leistungsfähig sind. Dies erfordert eine sorgfältige Planung und die Wahl der richtigen Technologien und Tools, die die Anforderungen des Unternehmens erfüllen und gleichzeitig flexibel und skalierbar sind.
Bereits heute gibt es etliche vielversprechende Lösungen zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Gesundheitsversorgung. Einige hiervon stellen wir Ihnen in diesem Blogbeitrag vor. Besonders NVIDIA-basierte Lösungen erweisen sich hier als sehr effektiv und erfolgversprechend. Es ist allerdings wichtig, dass die Kosten der Infrastruktur im Auge behalten werden, um sicherzustellen, dass die Investitionen in KI rentabel sind und das Unternehmen in der Lage ist, die Vorteile von KI in vollem Umfang zu nutzen.
Vereinheitlichung von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen
Zentrale KI-Anwendungen und Frameworks umfassen drei Hauptkomponenten, die dazu dienen, Datenanalysen und Diagnosen zu beschleunigen sowie die Bereitstellung und Organisation medizinischer Daten zu vereinfachen. Das Erreichen dieser Zielstellungen trägt dazu bei, Kosten zu senken, die Effizienz und Qualität im Gesundheitswesen zu steigern und eine patientenfreundliche Gesundheitsversorgung zu ermöglichen.
Klinische und geschäftliche Gesundheitsanwendungen.
KI-Anwendungen im Gesundheitswesen erleichtern die Dokumentation von Patientendaten, die Speicherung und Teilung von medizinischen Bildern und die Analyse von Patientendaten in 3D-Darstellungen, was die Diagnose- und Therapiepräzision erhöht und die Zusammenarbeit zwischen Ärzten verbessert. Zu den Kernanwendungen im Gesundheitswesen gehören EMR, Bildarchivierungs- und Kommunikationssysteme (PACS) ebenso wie fortschrittliche Visualisierungslösungen.
Datenwissenschaftliche Forschung im Gesundheitswesen.
Setzen Sie z.B. NVIDIA Clara™ und MONAI, für die Entwicklung und den Einsatz von KI-Anwendungen ein: - NVIDIA Clara™ ist ein Framework für Anwendungen im Gesundheitswesen für KI-gestützte Bildgebung, Genomik und die Entwicklung sowie den Einsatz von intelligenten Sensoren. - Clara™ Imagingist ein Anwendungsframework für medizinische Bildgebung und Pathologie. - Clara™ Guardian ist ein Framework für intelligente Krankenhausanwendungen, das aus dem NVIDIA DeepStream Toolkit für die Videoanalyse, dem NVIDIA Riva SDK für konversationelle KI und dem NVIDIA Triton™ Inference Server für die Bereitstellung von KI-Modellen in großem Maßstab. - Clara™ Holoscan ist eine Echtzeit-KI-Computing Plattform für medizinische Geräte, die die schnelle Entwicklung und Produktion neuer Geräte ermöglicht, die KI-Anwendungen direkt in den Operationssaal liefern. - NVIDIA MONAI ist eine Reihe von frei verfügbaren Open-Source-Frameworks zur Beschleunigung der Forschung und klinischen Zusammenarbeit in der medizinischen Bildgebung.
Aufstrebende KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
KI-Anwendungen im Gesundheitswesen verbessern die Triage, Diagnose und operative Erkenntnisse, indem sie medizinische Bilder automatisch analysieren und Diagnosen stellen, Patienten triagieren und personalisierte Behandlungspläne erstellen. Sie können auch die Präzision und Sicherheit von chirurgischen Eingriffen erhöhen.
ToP-News von der NVIDIA GTC
Entwicklung von digitalen Zwillingen für medizinische Geräte
Die mit NVIDIA Omniverse erstellten digitalen Zwillinge können Krankenhausumgebungen, medizinische Instrumente und Patienten anatomisch genau modellieren. Entwickler können sie verwenden, um KI-gestützte Lösungen zu entwickeln, wie z.B. in der Neurochirurgie, um die Dauer des Eingriffs und die Zeit, die der Patient unter Narkose verbringt, zu verkürzen. Mit der IGX-Plattform, die für die KI-Verarbeitung und -Visualisierung optimiert ist, kann die Ausrichtung von chirurgischen Instrumenten automatisch verfolgt werden, um die Effizienz des Eingriffs zu verbessern. Mit Clara Holoscan und IGX kann man entwickeln, testen und bereitstellen, alles auf einer Plattform.
Betrieb von NVIDIA-zertifizierten Unternehmenssystemen mit Arm-CPUs
Arm-basierte Systeme sind für Edge-Anwendungen weit verbreitet. Sie werden bereits in großem Umfang von großen Cloud-Service-Providern eingesetzt und werden auch für Anwendungen in Rechenzentren immer beliebter. Systeme, die auf der Arm-Architektur basieren, sind in der Lage, viele Kerne mit hoher Energieeffizienz zu betreiben und gleichzeitig eine hohe Speicherbandbreite und geringe Latenzzeiten zu bieten.
Da sich die Arm-Architektur in Rechenzentren immer mehr durchsetzt, wird es wichtig sein, optimal konfigurierte Systeme zu wählen. Dies gilt insbesondere für Arm-Systeme, die mit GPUs und Hochgeschwindigkeitsnetzwerken ausgestattet sind. Ampere Altra Prozessoren, die auf der Arm-Architektur basieren, konkurrieren mit der x86-Plattform, indem sie mehr Kerne zur Bewältigung rechenintensiver Workloads haben. GIGABYTE Server mit Ampere-CPUs bieten Verbesserungen bei den Gesamtbetriebskosten (TCO), da sie pro Kern effizienter und zu einem niedrigeren Preis pro Kern arbeiten. 1U- und 2U-Server verfügen über einen Ampere Altra-Prozessor mit einem Sockel und 128 PCIe (Gen4)-Lanes sowie Unterstützung für alle High-End-RAM-Konfigurationen.
Das erste NVIDIA-zertifizierte Arm-System ist der GIGABYTE G242-P33 Server, das mit dem Neoverse-basierten Ampere Altra Prozessor und bis zu vier NVIDIA A100 Tensor Core GPUs ausgestattet ist.
Neue KI-Anwendungen und -Workflows
Open-Source-KI-Innovation für das Gesundheitswesen wird mit MONAI v1.0 weiter vorangetrieben
Der Lebenszyklus der medizinischen KI umfasst die Kennzeichnung von Daten, das Training von Modellen, die Entwicklung und Optimierung von KI-Anwendungen und schließlich die Bereitstellung und Überwachung dieser Anwendungen in der klinischen Produktion. Das Projekt MONAI verfügt über eine Vielzahl von Tools, die Forschern und Datenwissenschaftlern dabei helfen, Daten zu kennzeichnen und schnell leistungsstarke Modelle zu trainieren. MONAI v1.0 bietet zahlreiche Neuerungen, darunter MONAI Model Zoo, Auto-3D-Segmentierung und aktives Lernen in MONAI Label.
Ultra-hohe Frameraten für KI-Medizinprodukte mit dem Clara Holoscan SDK
Um Echtzeit-KI-Funktionen in medizinische Geräte zu integrieren, benötigen Entwickler Pipelines, die die Verarbeitung kombinierter Sensordaten aus mehreren Kanälen mit geringer Latenz ermöglichen. Das NVIDIA Clara Holoscan SDK v0.3 ermöglicht jetzt eine ultraschnelle Framerate von 240 Hz für 4K-Videodaten, wodurch Entwickler Daten von mehr Sensoren kombinieren und KI-Anwendungen für chirurgische Unterstützung erstellen können.
Demokratisierung und Beschleunigung der Genomsequenzierungsanalyse mit Clara Parabricks v4.0
Clara Parabricks v4.0 bietet deutliche Verbesserungen bei der Bereitstellung und Skalierung von Genomsequenzierungspipelines für Genomforscher und Bioinformatiker. Derzeit ist es für Forscher kostenlos, kann auf der Terra SaaS-Plattform des Broad Institute bereitgestellt werden und ist über weitere Cloud-Anbieter und Partner verfügbar.
Bereitstellung von KI-Modellen im großen Maßstab mit einem Betriebssystem für intelligente Krankenhäuser
Monai ist eine nützliche Ressource für Entwickler, die KI-Modelle für medizinische Bildanalyse erstellen und implementieren möchten, da es ihnen eine einfache Möglichkeit bietet, die Datenvorbereitung durchzuführen, die Modellentwicklung zu automatisieren und die Modelle auf verschiedenen Plattformen auszuführen.
Potentiale durch Einsatz von KI
Auf Grundlage von Prognosedaten könnten Gesundheitsdienstleister vorbeugende Maßnahmen ergreifen, Gesundheitsrisiken senken und unnötige Ausgaben vermeiden. Dies hilft patientenseitig die Qualität zu steigern und Gesundheitsrisiken zu minimieren und andererseits die betriebliche Leistung und Effizienz zu steigern bei gleichzeitiger Vermeidung unnötiger Ausgaben.
Steigerung von betrieblicher Leistung und Effizienz
Der Einsatz von KI-basierten Lösungen zum bedarfsgerechten Filtern von Informationen aus Daten kann unterstützend wirken, sowohl kostenseitig als auch vom Zeitaufwand her.
Einsatzfelder:
Planung
Informationsgewinnung aus Befunden
Katalogisierung von Daten
Analyse medizinischer Daten
Qualitätssteigerung und Unterstützung bei klinischer Entscheidungsfindung
Mithilfe von KI-gestützten Lösungen lassen sich große Mengen an Gesundheitsdaten zusammentragen, die Aufschluss geben über den Gesundheitszustand eines Patienten. Dies erleichtert Leistungserbringern den Entscheidungsprozess, verkürzt die Zeit bis zur Diagnose, optimiert die Therapie und verbessert somit die Patientenversorgung.
Vorteile:
Verbesserung der Patientenversorgung
Einsparungen bei Therapiekosten
Senkung unnötiger Ausgaben durch präventive Maßnahmen
Der Einsatz von KI für präventive Maßnahmen bei verbreiteten Krankheiten wie Herz-, Lungen- und Krebserkrankungen kann sich lohnen, sowohl für den Patienten als auch für das Gesundheitssystem. KI ermöglicht Prognosen aufgrund von zu einem Gesamtbild zusammengefügten Daten aus Bildern, klinischen Daten, Anamnesedaten und Genominformationen. Anhand dieser Prognosen wird es Medizinern erleichtert, die geeignetste Behandlung auszuwählen und Komplikationen abzusehen.
Patientenfreundliche Bereitstellung von Daten, Diagnosen und Berichten
Bis dato war es so, dass Patienten die für die Diagnose relevanten Informationen den Medizinern persönlich zur Verfügung stellen mussten, sei es Röntgenaufnahmen, Testergebnisse oder andere relevante Gesundheitsdaten sowie natürlich im Gespräch. Dies ist sowohl für den Patienten als auch für die Mediziner zeitaufwändig. Der Einsatz von KI-basierten Lösungen oder KI-gestützten Gesundheitsleistungen kann hier einen echten Mehrwert schaffen.
Einsatzfelder:
Terminbuchungen
Vorabübermittlung relevanter Daten
Anforderung und Abruf relevanter Ergebnisse
NVIDIA AI EnterPRISE
NVIDIA & VMWare - "AI Enterprise" for Healthcare
NVIDIA AI Enterprise in Verbindung mit VMware kann im Gesundheitswesen für verschiedene Anwendungen genutzt werden. Einige Beispiele sind:
Medizinische Bildgebung: NVIDIA Clara Framework kann verwendet werden, um medizinische Bilder zu analysieren und automatisch diagnostische Ergebnisse zu generieren. Durch die Integration mit VMware können medizinische Bilder schnell und sicher in bestehende IT-Infrastrukturen eingebunden werden.
Klinische Entscheidungsunterstützung: NVIDIA Merlin Framework kann verwendet werden, um Patientendaten zu analysieren und Empfehlungen für Behandlungen und Tests zu generieren. Durch die Integration mit VMware können diese Empfehlungen in die elektronischen Patientenakten eingebunden werden, um Ärzten eine schnellere und präzisere Diagnose und Behandlung zu ermöglichen.
Sprach-KI: NVIDIA RIVA Framework kann verwendet werden, um natürliche Sprachprozesse zu verstehen und zu interpretieren. Durch die Integration mit VMware kann es in Anwendungen wie Sprachassistenten für Patienten oder medizinische Diktiersoftware eingebunden werden, um die Kommunikation zwischen Ärzten, Patienten und anderen medizinischen Fachleuten zu verbessern.
Automatische Dokumentenerfassung: NVIDIA AI Enterprise kann verwendet werden, um automatisch Patientendaten aus Papierdokumenten zu extrahieren und in elektronische Patientenakten einzufügen. Durch die Integration mit VMware können diese Daten in die bestehenden IT-Systeme eingebunden werden, um die Effizienz und die Genauigkeit der Patientendatenaufnahme zu erhöhen.
Insgesamt ermöglicht NVIDIA AI Enterprise in Verbindung mit VMware dem Gesundheitswesen, KI-Funktionalitäten in bestehende IT-Infrastrukturen zu integrieren und so eine effizientere und präzisere Diagnose und Behandlung von Patienten zu ermöglichen.
NVIDIA AI Enterprise NVIDIA AI Enterprise ist eine Software-Suite, die Unternehmen das Potenzial von KI nutzen lässt, ohne dass sie KI-Expertise besitzen müssen. Es bietet bewährte, quelloffene KI-Frameworks und Tools, unterstützt Anwendungen mit NVIDIA KI-Frameworks, ist zertifiziert für Unternehmensrechenzentren und öffentliche Cloud und enthält Enterprise-Klasse NVIDIA-Support.
Schlüsseltechnologien
Zur Unterstützung Ihrer klinischen Anwendungen: VMware vSphere mit Tanzu
Die digitale Transformation des Gesundheitswesens hat zu einer starken Virtualisierung und KI-Durchdringung geführt, die die Kosten senken und gleichzeitig die Sicherheit verbessern. Die NVIDIA und VMware AI-Ready Plattform besteht aus den folgenden Bausteinen:
Intelligente Krankenhäuser mit der AI-Enterprise Ready Plattform von NVIDIA und VMware bietet End-to-End-Hardware und -Software, die Krankenhäuser für die digitale Transformation benötigen. Entwickler, Datenwissenschaftler und Forscher können auf die Ressourcen zugreifen, die sie für die effiziente Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen brauchen, und IT-Administratoren können mit den ihnen bekannten Tools und Infrastrukturen kompromisslosen Support bieten. Diese umfassende Lösung macht das intelligente Krankenhaus zur Realität und trägt letztendlich zu einer besseren Erfahrung für Ärzte und Patienten bei.
Optimiert, damit jedes Unternehmen erfolgreich mit KI arbeiten kann:
Jeder Schritt des KI-Workflows ist rationalisiert, von der Datenvorbereitung über das Training bis hin zur Inferenz und Bereitstellung. KI-Experten können sowohl komplexe neuronale Netzwerkmodelle als auch baumbasierte Modelle trainieren. NVIDIA AI Enterprise wurde für die Entwicklung und den Einsatz von KI optimiert und umfasst bewährte, quelloffene Container und Frameworks, die den Einsatz von KI im Unternehmen erleichtern, wie beispielsweise Sprach-KI, die häufig für den automatisierten Kundensupport und digitale Vertriebsmitarbeiter verwendet wird, oder Computer Vision für die Segmentierung, Klassifizierung und Erkennung. Zusammen mit den NVIDIA AI Flaggschiffprodukten, dem NVIDIA H100 für Mainstream-Server und NVIDIA DGX Systemen, macht NVIDIA AI Enterprise KI für jedes Unternehmen zugänglich, um modernste KI-Workflows zu entwickeln.
SERIENREIFE KI:
NVIDIA AI Enterprise, ist für die Entwicklung von KI-gestützter medizinischer Bildgebung und Genomik mit NVIDIA Clara unerlässlich. NVIDIA AI Enterprise unterstützt NVIDIA domänenspezifische Frameworks, die Entwickler für die Entwicklung innovativer Geschäftslösungen nutzen können.
Zertifiziert für den Einsatz an beliebigen Standorten:
Zertifiziert für den Betrieb auf Mainstream NVIDIA-zertifizierten Servern, mit GPU-Beschleunigung oder als reine CPU-Lösung, NVIDIA DGX Systemen oder in der öffentlichen Cloud, NVIDIA AI Enterprise kann nahezu überall eingesetzt werden und ermöglicht KI-Projekte im zunehmend hybriden Rechenzentrum von heute. NVIDIA AI Enterprise eignet sich auch für die Ausführung auf gängigen Virtualisierungs- und Container-Orchestrierungsplattformen wie VMware vSphere mit Tanzu und Red Hat OpenShift. So kann die Unternehmens-IT KI in das Rechenzentrum integrieren und gleichzeitig auf vertraute Tools und Management-Lösungen setzen.
NVIDIA IGX
Fortschrittliche funktionale Sicherheit für KI am Edge
NVIDIA IGX ist eine industrielle Edge-KI-Plattform für hohe Leistung und erweiterte funktionale Sicherheit. NVIDIA IGX wurde speziell für industrielle und medizinische Umgebungen entwickelt und ermöglicht es Unternehmen, KI sicher und geschützt bereitzustellen, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu unterstützen.
Intelligente Maschinen ergänzen die Arbeit von Ärzten, Chirugen und Krankenschwestern in intelligenten Krankenhäusern. Dank KI können bessere Behandlungsergebnisse für Patienten ermöglicht werden. NVIDIA Clara™ Holoscan, das auf NVIDIA IGX ausgeführt wird, bietet Echtzeit-KI im Edge für Kliniken. So können Entwickler schnell die nächste Generation KI-fähiger medizinischer Geräte auf den Markt bringen.
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NVIDIA-zertifizierte Systeme
Einsatz von NVIDIA AI Enterprise im großen Maßstab
Die NVIDIA AI Enterprise Software Suite ist für den Einsatz auf NVIDIA-zertifizierten Systemen zertifiziert, darunter NVIDIA Ampere Architektur-basierte Grafikprozessoren, NVIDIA ConnectX SmartNICs und NVIDIA BlueField DPUs. Diese Systeme bieten die Tensor Core Technologie zur Beschleunigung von KI-Operationen sowie fortschrittliche Funktionen für Netzwerk, Speicher und Sicherheit im Gesundheitswesen. NVIDIA ConnectX SmartNICs und die NVIDIA BlueField DPUs sorgen für Skalierbarkeit, hohe Leistung und sichere Infrastruktur für jede Art von Workload, von der Cloud bis hin zum Edge.
Mainstream Models from leading OEMs like Supermicro and Gigabyte
Zertifizierte Supermicro H100 Systeme der aktuellen GENERATION
NVIDIA H100 PCIe-Grafikprozessoren für Mainstream-Server werden mit der NVIDIA AI Enterprise Software ausgeliefert, die KI für nahezu jedes Unternehmen zugänglich macht und höchste Leistung in den Bereichen Training, Inferenz und Data-Science bietet. NVIDIA AI Enterprise in Verbindung mit NVIDIA H100 vereinfacht den Aufbau einer KI-kompatiblen Plattform, beschleunigt die KI-Entwicklung und -Bereitstellung mit Unterstützung auf Unternehmensebene und bietet die Leistung, Sicherheit und Skalierbarkeit, um schneller Erkenntnisse zu gewinnen und den Geschäftswert zu steigern.
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Ihr Direkter Draht zu den Experten von sysGen
sysGen unterstützt Gesundheitseinrichtungen bei der Digitalisierung ihrer Prozesse und Infrastruktur. Wir bieten Lösungen in Bereichen wie Konnektivität, Digitalisierung, Cloud-Computing und Sicherheit, um die Effizienz und Qualität der Patientenversorgung zu verbessern. Unser Team aus Experten hilft bei der Optimierung von Rechenzentren, der Implementierung von Cloud-Lösungen und der Einführung innovativer Software. Kontaktieren Sie uns, um mehr über unsere Dienstleistungen im Gesundheitswesen zu erfahren und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Einrichtung zu digitalisieren.
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