markettrack.id – Nutanix merilis temuan dari survei tahunan Enterprise Cloud Index (ECI) yang kedelapan edisi sektor kesehatan. Laporan tersebut mengulas kesiapan infrastruktur, adopsi AI, dan tren kontainerisasi di berbagai organisasi kesehatan di seluruh dunia.
Hasilnya menunjukkan bahwa sektor tersebut tengah menghadapi tekanan yang semakin besar dalam mengadopsi teknologi baru. Penerapan AI kini didorong dari level pimpinan, sementara penggunaan shadow AI semakin meluas di berbagai fungsi klinis dan administratif.
Di sisi lain, infrastruktur yang dibutuhkan untuk mendukung beban kerja AI yang aman dan patuh pada regulasi masih belum tersedia. Padahal, sistem tersebut sangat diperlukan agar dapat diterapkan langsung di titik layanan pasien (point of care).
Seiring AI bergeser dari pusat data ke titik layanan pasien (bedside), tempat di mana hingga 75% data kesehatan diperkirakan akan dihasilkan, membuat pentingnya kesiapan infrastruktur menjadi semakin besar.
Temuan survei menunjukkan bahwa para pemimpin IT di sektor kesehatan menyadari potensi transformatif AI, termasuk melalui agen AI otonom dan dukungan pengambilan keputusan klinis secara real-time.
Namun, kesenjangan dari sisi organisasi dan infrastruktur yang diperlukan untuk mewujudkan potensi tersebut ternyata masih cukup besar. Hal ini menjadi tantangan serius bagi pemenuhan kebutuhan teknologi di sektor medis secara global.
Chief Technology Officer dan VP Solution Engineering APJ di Nutanix, Daryush Ashjari menyatakan bahwa organisasi kesehatan di kawasan Asia Pasifik dan Jepang menghadapi tekanan yang semakin besar untuk mengadopsi AI.
Menurut Daryush Ashjari, besarnya kebutuhan dari para tenaga klinis belum diimbangi dengan kesiapan infrastruktur yang mendasarinya.
Daryush Ashjari menambahkan bahwa dampaknya tidak hanya terbatas pada aspek IT, tetapi juga dapat memengaruhi ketersediaan sistem kritikal dan keberlangsungan layanan bagi pasien.
Karena itu, prioritas para pemimpin adalah beralih menuju strategi hybrid terpadu untuk menjembatani kesenjangan regulasi kedaulatan data dan kemampuan menghadirkan insight real-time.
Mengenai detail temuan, data menunjukkan bahwa shadow AI telah digunakan secara luas dan sebagian besar masih belum dikelola dengan baik.
Tercatat sebanyak 79% organisasi kesehatan menemukan bahwa aplikasi atau agen AI telah digunakan oleh karyawan di luar fungsi IT.
Selain itu, sebanyak 83% responden percaya bahwa penggunaan tools AI di luar pengawasan resmi menimbulkan risiko bagi perusahaan.
Persentase yang sama menyatakan bahwa adanya keterpisahan antara unit bisnis dan IT menyulitkan implementasi inisiatif teknologi secara efektif.
Laporan juga mengungkap bahwa sebanyak 88% pemimpin IT menilai infrastruktur mereka saat ini belum siap mendukung beban kerja AI di lingkungan on-premises.
Kesenjangan ini menjadi perhatian serius mengingat proses inferensi AI langsung di titik layanan pasien semakin dianggap sebagai kebutuhan penting.
Satu ruang perawatan pasien sendiri dapat menghasilkan hingga 7TB data setiap tahunnya. Kondisi tersebut menuntut kemampuan pemrosesan AI secara lokal dengan latensi rendah agar layanan klinis dapat terus berjalan tanpa gangguan.
Di sisi lain, sebanyak 86% organisasi kesehatan menyatakan bahwa AI secara signifikan mempercepat adopsi teknologi kontainer. Teknologi ini memungkinkan model AI dijalankan secara lokal di sisi layanan pasien dalam lingkungan yang aman dan mudah dipindahkan.
Sebanyak 81% responden diperkirakan akan terus meningkatkan penggunaan aplikasi berbasis kontainerisasi di organisasinya. Langkah tersebut memungkinkan rumah sakit menyimpan data di lokasi tempat data dihasilkan sekaligus menghadirkan insight real-time.
Selanjutnya, sebanyak 58% pemimpin IT di sektor kesehatan meyakini bahwa agen AI akan meningkatkan produktivitas dan efisiensi kerja.
Sementara itu, 57% responden memperkirakan agen tersebut akan mentransformasi proses bisnis serta operasional secara menyeluruh.
Dalam tiga tahun ke depan, 57% organisasi memperkirakan akan memanfaatkan agen AI otonom untuk mendukung kinerja mereka. Penggunaan ini berjalan bersama dengan AI generatif sebesar 62% dan analitik prediktif sebesar 55%.
Mengenai tata kelola, sebanyak 72% organisasi kesehatan menyatakan bahwa kedaulatan data adalah prioritas tinggi atau persyaratan wajib. Saat ini, 54% organisasi telah menjalankan aplikasi berbasis kontainer di lingkungan on-premises atau private cloud.
Sebanyak 54% organisasi juga menyatakan perlu mengoperasikan infrastrukturnya di dalam satu negara guna memenuhi harapan regulasi. Temuan ini mencerminkan tingginya sensitivitas informasi kesehatan yang dilindungi serta ketatnya tuntutan lokasi penyimpanan data.
Adopsi AI yang didorong dari level pimpinan diperkirakan akan berkembang sangat pesat dalam beberapa waktu ke depan. Sebanyak 55% organisasi kesehatan memprediksi akan memiliki lebih dari lima aplikasi berbasis AI dalam tiga tahun mendatang.
Saat ini, 63% organisasi menjalankan aplikasi AI melalui managed service provider untuk mendukung operasional mereka. Model implementasi hybrid diperkirakan tetap menjadi pendekatan utama seiring upaya mendukung penerapan AI secara terpusat maupun lokal.
Secara keseluruhan, temuan ini menggambarkan bahwa organisasi kesehatan bergerak cepat dalam adopsi AI namun infrastrukturnya belum memadai. Menutup kesenjangan ini membutuhkan perubahan mendasar dalam cara arsitektur IT dirancang, dikelola, dan diperluas skalanya.
Temuan ini menunjukkan bahwa sektor kesehatan berada pada tahap krusial dalam perjalanan inovasi teknologi digitalnya. AI kini bukan lagi sekadar wacana melainkan sudah berjalan di lingkungan berbasis kontainer lintas infrastruktur hybrid.
Namun, banyak organisasi masih harus mengelola beban kerja secara bersamaan di berbagai sistem yang belum terpadu secara konsisten. Bagi para pemimpin IT, kondisi ini menghadirkan mandat jelas untuk menyediakan infrastruktur berkinerja tinggi serta menjaga kepatuhan regulasi.
Pendekatan yang hanya mengandalkan cloud terpusat dinilai tidak lagi memadai untuk memenuhi kebutuhan latensi rendah. Kelangsungan layanan klinis sangat bergantung pada kemampuan organisasi kesehatan untuk menata ulang cara mereka merancang arsitektur AI yang aman.
SF-Admin
