誰もがAIデータセンターについて語っています。しかし、AIが実際にどこから始まるのかについて語る人はほとんどいません。

病院の運営を継続しながら改修工事を行うことは、建設業界において最も困難なインフラ課題の一つです。臨床環境で作業を行うあらゆる職種は、患者の安全、感染対策プロトコル、騒音規制、限られた作業時間、そして工事期間中も建物の機能を停止させてはならないという根本的な制約を念頭に置き、連携を図らなければなりません。

病院のネットワーク障害は不便ではない。臨床上の出来事なのだ。患者監視システム、輸液ポンプ、画像転送、電子処方、入退室管理、ナースコールなど、患者の安全が直接依存するIP接続システムのリストは、ネットワークが機能的に臨床インフラである点まで拡大している。しかし、ほとんどの病院ネットワークの基礎となる設計の前提は、それに対する要求が今日の数分の一であったときに設定されたものである。

うまくいっていないAI導入に関する事後分析のほとんどは、モデルの選択、データ品質、ツールの選択に焦点を当てている。インフラが見出しになることはほとんどない。そうあるべきだ。

誰もがAIエージェントやモデル機能について話している。しかし、これらのワークロードがデモから本番へと移行するにつれて、真のボトルネックが明らかになりつつある。