กรุงเทพฯ--19 ต.ค.--คอร์แอนด์พีค
บทความโดย นายวัชรสิทธิ์ สันติสุขนิรันดร์
ผู้จัดการประจำประเทศไทย บริษัท ฮิตาชิ ดาต้า ซิสเต็มส์ พีทีอี ลิมิเต็ด
ในระบบการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ (HLS) ปัจจุบัน ข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับการดูแลสุขภาพมีอยู่ในทุกที่ ตัวอย่างเช่น แพทย์ส่วนใหญ่ในขณะนี้มักจะให้คำปรึกษาและตรวจวินิจฉัยด้วยการตรวจสอบประวัติของผู้ป่วยใน เวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ (EMR) นักรังสีวิทยาทำการตัดสินใจด้านการรักษาด้วยภาพทางการแพทย์ เช่น การเอกซเรย์ อัลตราซาวด์ เอ็มอาร์ไอ (MRI) และซีทีสแกน (CT Scan) ตลอดจนนักวิจัยด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพได้ศึกษาวิจัยโรคผ่านภาพดิจิตอลความละเอียดสูงจากการตรวจชิ้นเนื้อเยื่อ และตรวจหารูปแบบลำดับจีโนมแบบดิจิตอล
การนำข้อมูลการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่มาปรับใช้ในทุกขั้นตอนของกระบวนการดูแลสุขภาพและวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ตลอดจนปริมาณและความหลากหลายของข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นเรื่องยากที่จะทำความเข้าใจและยังคงขยายตัวอย่างต่อเนื่อง ดังนั้น เพื่อให้เข้าใจถึงการขยายตัวของข้อมูลนี้ ให้ลองพิจารณาจากข้อมูลต่อไปนี้ ภาพซีทีสแกนภาพเดียวมีข้อมูลประมาณ 150 เมกะไบต์ ขณะที่ไฟล์การเรียงลำดับจีโนมมีขนาดประมาณ 750 เมกะไบต์ และภาพพยาธิวิทยามาตรฐานจะมีขนาดที่สูงมากเกือบถึงระดับ 5 กิกะไบต์ หากคุณคูณปริมาณข้อมูลเหล่านี้ด้วยจำนวนของประชากรและอายุขัยแล้ว โรงพยาบาลชุมชนแห่งเดียวหรือบริษัทยาขนาดกลางแห่งหนึ่ง สามารถสร้างและสะสมข้อมูลทั้งแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างได้ถึงระดับเทราไบต์และอาจขยายตัวไปจนถึงระดับเพตาไบต์ได้
สองด้านของเหรียญเดียวกัน
โดยธรรมชาติแล้ว องค์กร HLS จำนวนมากพยายามที่จะควบคุมค่าใช้จ่ายที่มีอยู่อย่างจำกัด แต่ความซับซ้อนและความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นปัญหาที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง อย่างไรก็ตาม จากอีกมุมมองหนึ่งพบว่าข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับการดูแลสุขภาพนั้น สามารถสร้างคุณประโยชน์ได้ในปริมาณที่มากกว่าค่าใช้จ่ายที่จำเป็นต่อการจัดการ เช่น นำไปสู่ข้อมูลใหม่ๆ ในการรักษาโรค ช่วยปรับปรุงความถูกต้องและความรวดเร็วในการตรวจวินิจฉัย การพยากรณ์โรคและรูปแบบของสุขภาพ ตลอดจนได้รับมุมมองเชิงลึกที่สดใหม่เกี่ยวกับนวัตกรรมด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพ ทั้งนี้ McKinsey Global Institute (MGI) บริษัทที่ปรึกษาด้านการจัดการในสหรัฐอเมริกา คาดว่าถ้าอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพของสหรัฐฯ ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ที่กำลังขยายตัวเพื่อผลักดันให้เกิดประสิทธิภาพและคุณภาพ ก็จะนำไปสู่การสร้างมูลค่าใหม่ๆ ได้มากกว่า 300,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ ต่อปี นอกจากนี้ ในระบบเศรษฐกิจที่พัฒนาแล้วของยุโรป รัฐบาลยังสามารถใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้เพื่อช่วยประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากกว่า 100,000 ยูโร (149,000 ดอลลาร์สหรัฐฯ) ซึ่งคิดเฉพาะในส่วนของการปรับปรุงด้านการปฏิบัติงานแต่เพียงอย่างเดียว1
อย่างที่กล่าวไว้ว่าทุกเหรียญมีสองด้าน หมายความว่าข้อมูลขนาดใหญ่เกี่ยวกับการดูแลสุขภาพได้สร้างความท้าทายเป็นอย่างมาก ทั้งการจัดการ การจัดเก็บ การกระจาย และการป้องกันข้อมูล อย่างไรก็ตาม สำหรับองค์กรที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ได้กลายเป็นกลยุทธ์สำคัญที่ช่วยสนับสนุนให้เกิดประสิทธิผล การปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยให้ดียิ่งขึ้น ส่งเสริมการแข่งขัน และเร่งการเจริญเติบโตและนวัตกรรมให้เกิดขึ้นได้ ดังนั้น เราจะรักษาสมดุลของเหรียญทั้งสองด้านนี้ หรือเราจะมีวิธีการดำเนินอย่างไรให้ได้คุณประโยชน์มากกว่าค่าใช้จ่าย
คำตอบอยู่ในเศรษฐศาสตร์ข้อมูล (Data Economics) ซึ่งเป็นวิธีที่จะทำให้เกิดกระบวนการคัดแยกมูลค่าที่แท้จริงออกจากค่าใช้จ่ายด้านข้อมูล โดยถ้าเราสามารถลดค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บ ประมวลผล และปกป้องข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ และใช้เทคนิคที่ซับซ้อนในการแปลงข้อมูลดังกล่าวให้เป็นสารสนเทศที่สามารถนำไปใช้ได้จริงเพื่อสนับสนุนการขยายตัวด้านการรักษาโรคและทางธุรกิจได้ ก็ถือได้ว่าเราบรรลุผลด้านเศรษฐศาสตร์ข้อมูลในระดับสูงสุดแล้ว
ปริมาณและความซับซ้อนของข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพที่มีขนาดใหญ่
อย่างไรก็ตาม ปัญหาในการลดค่าใช้จ่ายด้านการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ให้เหลือน้อยที่สุดและเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพ ถือเป็นความท้าทายขั้นพื้นฐานสำหรับผู้นำธุรกิจและฝ่ายไอที โดยเฉพาะอย่างยิ่งในธุรกิจ HLS ที่ต้องใช้ข้อมูลเพื่อช่วยในการขับเคลื่อนองค์กร เพราะนอกเหนือจากการขยายตัวในด้านปริมาณและรูปแบบต่างๆ ของข้อมูลแล้ว ข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพยังจะต้องได้รับการเก็บรักษาในระยะเวลาที่ยาวนานอย่างมากอีกด้วย เวชระเบียนของผู้ป่วยอาจต้องถูกจัดเก็บไว้เป็นระยะเวลายาวนาน 70 หรือ 80 ปี หรือบางทีอาจนานกว่านั้น ในหลาย ๆ กรณี จำเป็นที่จะต้องเก็บรักษาเวชระเบียนไว้ในรูปแบบดั้งเดิมอย่างถาวรเพื่อให้เป็นไปตามกฎระเบียบและกฎหมายต่างๆ ในทำนองเดียวกัน องค์กรด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพก็มีแนวโน้มที่จะเก็บรักษาข้อมูลที่มีค่าไว้เป็นระยะเวลาที่ยาวนานนับสิบปีมากยิ่งขึ้นโดยหวังว่าข้อมูลเหล่านั้นจะเป็นแหล่งที่มาของงานวิจัยใหม่ๆ
นอกจากนี้ ในสภาพแวดล้อมปัจจุบันที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา องค์กร HLS จำนวนมากกำลังพยายามต่อสู้กับทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัด การเติบโตของธุรกิจอย่างต่อเนื่อง และการเพิ่มขึ้นของเทคโนโลยีทางการแพทย์ใหม่ๆ สิ่งเหล่านี้มักจะนำไปสู่การขยายตัวของสถาปัตยกรรมระบบจัดเก็บข้อมูลที่ยากจะคาดการณ์ได้ ส่งผลให้เกิดระบบและเครื่องมือที่มีความแตกต่างกัน ทำให้การบริหารและการจัดการเกิดความซับซ้อนมากขึ้น จริงๆ แล้ว การใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้น และการใช้ประโยชน์จากระบบจัดเก็บข้อมูลที่ยังไม่ดีพอ รวมถึงความต้องการพื้นที่ในการจัดวางอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่มีมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง และค่าใช้จ่ายด้านไฟฟ้าและระบบปรับอากาศที่สูงขึ้นนั้น ล้วนผลักดันให้เกิดค่าใช้จ่ายโดยรวมในการเป็นเจ้าของ (TCO) ระบบจัดเก็บข้อมูลเพิ่มสูงขึ้น นอกจากสถานการณ์ดังกล่าวนี้แล้ว โรงพยาบาลยังประสบปัญหาในด้านการค้นหาข้อมูลอีกด้วย ซึ่งนำไปสู่ปัญหาด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและอาจส่งผลให้เกิดการลงโทษทางกฎหมายและเสียค่าปรับได้ สำหรับองค์กรด้านการวิจัย การเข้าถึงข้อมูลถือเป็นหัวใจสำคัญของนวัตกรรมและความสำเร็จในการแข่งขัน ด้วยเหตุนี้ การจัดการด้านค่าใช้จ่ายและความซับซ้อนของการขยายตัวของข้อมูลในรูปแบบไฟล์จึงเป็นหนึ่งในห้าปัญหาที่ยุ่งยากที่สุดสำหรับบริษัทชั้นนำ 5000 แห่งทั่วโลกในปัจจุบัน2
โครงสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมสำหรับองค์กร HLS
เพื่อให้บรรลุระดับสูงสุดของเศรษฐศาสตร์ข้อมูล สิ่งสำคัญคือการรวมข้อมูลด้านการดูแลสุขภาพขนาดใหญ่ทั้งหมดเข้าไว้ด้วยกัน โดยไม่คำนึงว่าจะเป็นข้อมูลแบบมีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง เพื่อให้สามารถบริหารจัดการแบบรวมศูนย์และจัดสรรทรัพยากรได้ดียิ่งขึ้น ในการรวมข้อมูลขนาดใหญ่ระหว่างหน่วยงานต่างๆ ในโรงพยาบาล หรือข้ามระบบที่แตกต่างกันของวิทยาศาสตร์ชีวภาพ และการทำให้การค้นหาและใช้ข้อมูลร่วมกันเป็นไปอย่างเหมาะสมนั้น สถาปัตยกรรมระบบจัดเก็บข้อมูลจะต้องเป็นระบบแบบผสานรวมสำหรับข้อมูลแบบเนื้อหา ไฟล์ และบล็อกที่มีความจุ ประสิทธิภาพ และรองรับปริมาณงานได้มากเพื่อรักษาประสิทธิภาพของการดำเนินงานในด้านการจัดการ การย้าย และการเข้าถึงชุดข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากและข้อมูลจำนวนมหาศาล ที่มักจะอยู่ในระดับเทราไบต์และแม้แต่ระดับเพตาไบต์ สำหรับการลดค่าใช้จ่ายด้านระบบจัดเก็บข้อมูลและการจัดวางระบบให้ตอบสนองความต้องการทางการรักษาและทางด้านธุรกิจนั้น จำเป็นที่จะต้องทำให้ข้อมูลในระดับต่างๆ สามารถทำงานร่วมกันได้เพื่อสนับสนุนนวัตกรรมด้านการรักษา โดยจะต้องมีการแบ่งระดับชั้นอย่างชาญฉลาดเพื่อการจัดวางข้อมูลแบบอัตโนมัติโดยพิจารณาจากความถี่ในการเข้าถึง มูลค่าของการรักษา และต้นทุนที่แท้จริงของระบบจัดเก็บข้อมูล ฟังก์ชั่นการแบ่งระดับชั้นอย่างอิสระนี้จะช่วยปรับปรุงการใช้ความจุและการจัดสรรทรัพยากร ซึ่งในท้ายที่สุด จะเป็นการปรับใช้ทรัพยากรระบบจัดเก็บข้อมูลได้อย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพสูงสุด
นอกจากนี้ องค์กร HLS จำเป็นต้องมีระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีที่ว่างเพียงพอและสามารถปรับขยายได้อย่างเป็นอิสระเพื่อจัดการกับปริมาณข้อมูลที่ไม่แน่นอน รวมถึงการขยายตัวของข้อมูลและภาพจำนวนมาก อีกทั้งยังจะต้องสามารถปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ในระดับสูงด้วยการบังคับใช้นโยบายเกี่ยวกับการเก็บรักษา ความสมบูรณ์ และการป้องกันข้อมูลระยะยาวอีกด้วย สิ่งสำคัญก็คือ ระบบจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมจะต้องมีความสามารถในการรับรู้เนื้อหาเพื่อช่วยในการแปลงข้อมูลให้เป็นสารสนเทศที่นำไปใช้ได้จริง การรับรู้เนื้อหาหมายถึงความสามารถในการแยกประเภทข้อมูลได้อย่างคล่องตัว และกำหนดนโยบายให้กับไฟล์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เปลี่ยนข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลที่มีคุณค่าเพื่อให้สามารถนำแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดไปใช้ได้ ทำให้เกิดการตัดสินใจที่รวดเร็วขึ้น และปกป้องข้อมูลสำคัญของบริษัทไว้ได้
Hitachi Data Systems File and Content Solutions (FCS)
Hitachi Data Systems File and Content Solutions (FCS) ประกอบด้วย Hitachi Content Platform, Hitachi NAS Platform, Hitachi Data Discovery Suite และ Hitachi Data Ingestor ซึ่งช่วยให้องค์กรสามารถตอบสนองความต้องการที่เข้มงวดในด้านการจัดเก็บ การจัดการ การรักษาความปลอดภัย และการค้นหาข้อมูลทุกชนิดในระบบของ HLS ไม่ว่าจะเป็นไฟล์ PDF ภาพทางการแพทย์ หรือข้อมูลทางด้านประชากรศาสตร์ของผู้ป่วย นอกจากนี้ Hitachi Clinical Repository (HCR) ยังได้รับการออกแบบขึ้นมาเพื่อช่วยจัดการข้อมูลทางธุรกิจและสุขภาพ กำหนดเนื้อหาและรูปภาพให้คงที่เพื่อตอบสนองความต้องการในด้านการเข้าถึงข้อมูล DICOM/HL7 การรวมข้อมูลเป็นระบบเดียว การทำเหมืองข้อมูล และการกระจายข้อมูล ทั้งนี้ HCR ประกอบด้วย HCP และ DICOM/HL7 Gateway ที่สามารถใช้แพลตฟอร์มของฮิตาชิหรือโซลูชั่นของแอพพลิเคชั่นของคู่ค้าคุณได้ โซลูชั่นที่ทันสมัยเหล่านี้จะให้ความสามารถที่ไม่เหมือนใคร ได้แก่
ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบผสานรวม — การรวมบริการไฟล์ เนื้อหา และบล็อกข้อมูลให้มีอินเทอร์เฟซการจัดการเดียว ด้วยการสร้างพูลของระบบจัดเก็บข้อมูลและใช้ประโยชน์จากระบบเสมือนจริงข้ามแพลตฟอร์มต่างๆ คุณจึงสามารถลดความซับซ้อนด้านการจัดการ การใช้ประโยชน์ได้ดีขึ้น และยืดหรือขยายอายุการใช้งานของสินทรัพย์ที่มีอยู่ได้ยาวนานขึ้น
การแบ่งระดับชั้นอย่างชาญฉลาด — สถาปัตยกรรมระบบจัดเก็บข้อมูลแบบแบ่งระดับชั้นอย่างอิสระ จะจัดการข้อมูลในรูปแบบไฟล์ (เช่น pdf หรือภาพทางการแพทย์) ด้วยการกำหนดชั้นจัดเก็บข้อมูลล่วงหน้า จัดทำดัชนีข้อมูล และกำหนดนโยบายในการโอนย้ายข้อมูลไปยังชั้นที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ การย้ายข้อมูลที่ใช้งานอยู่ไปยังแพลตฟอร์มที่เหมาะสมโดยอัตโนมัตินี้ ยังช่วยให้คุณสามารถปรับขนาดความต้องการไดรฟ์ข้อมูลของคุณได้อย่างเหมาะสม [กล่าวคือ เก็บข้อมูลได้มากขึ้นในไดรฟ์ SATA ที่มีค่าใช้จ่ายต่ำ และจัดเก็บข้อมูลน้อยลงในไดรฟ์แบบ Fibre Channel, SAS หรือ Solid State Disk (SSD) ที่มีราคาแพง] กลยุทธ์นี้จะช่วยจัดการข้อมูลตามความต้องการด้านการดำเนินงานของธุรกิจได้อย่างถูกต้อง ซึ่งไม่เพียงแต่ทำให้ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบไฟล์และเนื้อหามีประสิทธิภาพและอัจฉริยะมากขึ้นเท่านั้น แต่ยังเพิ่มความคุ้มค่าให้กับระบบจัดเก็บข้อมูลทั้งระบบอีกด้วย
การปรับใช้ระบบจัดเก็บข้อมูลอย่างเหมาะสม — การแบ่งระดับชั้นอย่างอิสระจะช่วยให้การเรียกคืนความจุที่ไม่ได้ใช้งานกลับคืนมาได้อย่างง่ายดาย ยืดอายุใช้งานของสินทรัพย์ที่มีอยู่เดิมให้ยาวนานขึ้น และย้ายข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานไปยังพื้นที่เก็บข้อมูลเนื้อหาที่มีความสามารถทำสำเนาโดยอัตโนมัติ สิ่งนี้จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพความจุและการใช้ประโยชน์ได้อย่างมาก ขณะเดียวกันยังช่วยลดปริมาณการสำรองข้อมูลและทำให้องค์กรได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ในสินทรัพย์ระบบจัดเก็บข้อมูลได้อย่างสูงสุด
การค้นหาแบบรับรู้เนื้อหา — การรับรู้แบบอัตโนมัติจะให้ความสำคัญกับความเชื่อมโยงระหว่างกันของข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ นอกจากนี้ยังสามารถเรียกใช้เพื่อค้นหาและจัดทำดัชนีข้อมูลที่ครอบคลุมทรัพยากรต่างๆ ผ่านทางอินเทอร์เฟซเดียว การค้นหาแบบรับรู้เนื้อหายังจะช่วยผสานรวมบริการไฟล์และเนื้อหาเข้าด้วยกันเพื่อตอบสนองข้อกำหนดด้านกฎหมายและกฎระเบียบทางธุรกิจที่เข้มงวด ตลอดจนจัดการการโยกย้ายเนื้อหา และกิจกรรมที่สำคัญอื่นๆ อันเกี่ยวเนื่องกับข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ต้นทุนระบบจัดเก็บข้อมูลที่ต่ำ — ด้วยการสร้างพูลระบบจัดเก็บข้อมูลไว้ที่ส่วนกลาง การปรับขยายระบบอย่างชาญฉลาด และการย้ายข้อมูลโดยอัตโนมัติด้วยการแบ่งระดับชั้นอย่างอิสระ ทำให้จำนวนจุดที่ต้องบริหารจัดการมีเพียงไม่กี่จุด อีกทั้งยังสามารถใช้สินทรัพย์ระบบจัดเก็บข้อมูลได้ประหยัดมากขึ้น และมีความต้องการด้านฮาร์ดแวร์น้อยลง ดังนั้น ค่าใช้จ่ายด้านการบริหารจัดการ การสำรองข้อมูล การวางแผนความจุ รวมทั้งค่าไฟและระบบปรับอากาศจึงลดลง ส่งผลให้ค่าใช้จ่ายด้านการลงทุน (CAPEX) และการดำเนินงาน (OPEX) ลดลงอย่างมาก ทั้งนี้ Hitachi Data Systems FCS ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถช่วยประหยัดต้นทุนด้านการจัดการได้สูงถึง 25% อีกทั้งยังสามารถลดต้นทุนด้านการสำรองข้อมูลได้ถึง 60% อีกด้วย
ระบบจัดเก็บข้อมูลที่ครอบคลุม — โรงพยาบาลส่วนกลางสามารถกำหนดระดับการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างครอบคลุมสำหรับศูนย์การแพทย์ทางไกล ซึ่งจะช่วยยกระดับความร่วมมือระหว่างแพทย์และช่วยให้การจัดเก็บข้อมูลสำรองไม่มีค่าใช้จ่ายเกิดขึ้นภายใต้การควบคุมที่มีประสิทธิภาพ อีกทั้งยังสามารถปฏิบัติตามกฎระเบียบ และลดค่าใช้จ่ายได้
Hitachi Data Systems FCS ได้รับการออกแบบเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถควบคุมสภาพแวดล้อมของข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยแพลตฟอร์มการจัดการแบบครบวงจรที่สามารถปรับขยายได้ ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ รวบรวมทรัพยากรสำหรับใช้ประโยชน์เพิ่มขึ้น เคลื่อนย้ายข้อมูลให้สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจ และเพิ่มประสิทธิภาพด้านการป้องกันข้อมูลเพื่อปฏิบัติตามกฎระเบียบและบรรเทาความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ โดยหลักแล้ว โซลูชั่นเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กร HLS ได้รับเศรษฐศาสตร์ข้อมูล (Data Economics) ที่เหมาะสมด้วยการเปลี่ยนข้อมูลเป็นสารสนเทศที่นำไปใช้ได้จริงซึ่งจะเสริมสร้างคุณค่าทางธุรกิจและผลักดันให้เกิดประสิทธิภาพและความสามารถในการแข่งขันที่มากขึ้น
ไอดีซี: องค์กรด้านการดูแลสุขภาพในเอเชียเริ่มมีความต้องการในบริการของระบบคลาวด์เป็นอย่างมาก
แม้ว่าจะยังไม่เห็นภาพที่ชัดเจนในการปรับใช้บริการของระบบคลาวด์อย่างกว้างขวางในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพของภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก แต่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพได้เริ่มมีความต้องการที่จะปรับใช้ระบบคลาวด์เพื่อให้เกิดผลประโยชน์ในระยะสั้นกันมากขึ้นแล้ว
จากผลสำรวจครั้งใหม่ที่ดำเนินการโดย IDC Health Insights พบว่า 69% ของผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านไอทีทั่วทั้งภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก มีงบประมาณที่พร้อมจัดสรรให้กับการประมวลผลแบบคลาวด์ โดยในจำนวนกว่าครึ่งระบุว่าพวกเขามีแผนที่จะใช้จ่ายมากขึ้น และไม่พบว่ามีใครต้องการลดการใช้จ่ายสำหรับระบบคลาวด์ในอนาคต
ความต้องการด้านความจุของเซิร์ฟเวอร์และระบบจัดเก็บข้อมูลเป็นส่วนสำคัญในการนำระบบคลาวด์เข้ามาใช้ภายในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ซึ่งสะท้อนได้จากปริมาณข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมากที่ศูนย์ดูแลผู้ป่วยสร้างขึ้นมา
1. ที่มา: Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity, McKinsey Global Institute, June 2011
2. ที่มา: http://www.busmanagement.com/article/The-Challenge-of-File-based-Data-Storage/