IA generativa in crescita nel settore della Sanità

Il nuovo studio di Nutanix rivela che l’IA generativa è in espansione nel settore sanitario, ma la modernizzazione dell’infrastruttura IT non tiene il passo.

A che punto è arrivato il settore sanitario rispetto all’IA generativa?
Nutanix ha annunciato i risultati della settima edizione del suo report annuale globale Healthcare Enterprise Cloud Index (ECI). Che prende in esame i progressi delle aziende nell’adozione del cloud nel settore della Sanità. Il report mostra che il 99% delle organizzazioni della sanità intervistate sfruttano le applicazioni o i carichi di lavoro dell’IA generativa. Molto più che in ogni altro settore. Tra cui un mix di applicazioni che vanno dai chatbot alimentati dall’intelligenza artificiale ai co-pilot di codice e all’automazione dello sviluppo clinico. Tuttavia, la maggioranza (96%) ritiene le attuali misure di sicurezza e governance dei dati siano insufficienti per supportare pienamente l’IA generativa su larga.

Il report di quest’anno ha rivelato che i responsabili del settore della sanità adottano rapidamente l’IA generativa seppur con qualche preoccupazione. Il problema principale segnalato è la capacità di integrarla nell’infrastruttura IT esistente (79%). Dalla permanenza di silos di dati sanitari (65%). E di sfide in termini di sviluppo delle applicazioni cloud native e dei container (59%).
I responsabili del settore della sanità sono stati intervistati in merito all’adozione e alle tendenze di IA generativa, Kubernetes e container. Nonché alle modalità di utilizzo di applicazioni mission critical attuali e future.

I principali risultati del report di quest’anno

L’adozione e l’implementazione delle soluzioni di IA generativa nel settore della sanità richiederà un approccio più completo alla sicurezza dei dati

Gli intervistati del settore della sanità indicano che c’è ancora molto da fare per migliorare i livelli essenziali di sicurezza/governance dei dati necessari per supportare l’implementazione e il successo delle soluzioni di IA generativa. La principale sfida affrontata dalle organizzazioni sanitarie quando si tratta di sfruttare o espandere l’utilizzo dell’IA generativa è rappresentata dai problemi di privacy e sicurezza legati all’utilizzo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con i dati sensibili dell’azienda. Inoltre, 96% degli intervistati ritiene che la propria azienda potrebbe fare di più per proteggere i modelli e le applicazioni di IA generativa. Il rafforzamento della sicurezza e della governance dei dati su larga scala necessario per supportare i carichi di lavoro dell’IA generativa rappresentano una sfida di lungo termine. Ma anche una priorità per molte organizzazioni del settore della Sanità.

È necessario dare priorità alla modernizzazione dell’infrastruttura per supportare l’IA generativa su larga scala nelle organizzazioni del settore della sanità

L’esecuzione di applicazioni moderne su scala aziendale richiede soluzioni infrastrutturali in grado di supportare i requisiti necessari per la sicurezza, l’integrità e la resilienza dei dati complessi. Purtroppo, il 99% degli intervistati ammette di trovarsi in difficoltà nel passaggio dalla fase di sviluppo dei carichi di lavoro di IA generativa alla produzione. In particolare in termini di integrazione con l’infrastruttura IT esistente. Per questo motivo, riteniamo sia fondamentale che i responsabili delle decisioni in ambito IT diano priorità agli investimenti in infrastruttura e modernizzazione come componente chiave dei progetti di IA generativa.

L’adozione delle soluzioni di IA generativa nel settore della sanità cresce rapidamente, ma permangono delle sfide

In termini di adozione dell’IA generativa nel settore della sanità il 99% degli intervistati ha affermato che la propria organizzazione utilizza già applicazioni/carichi di lavoro di IA generativa. La maggior parte delle organizzazioni della sanità ritiene che le soluzioni di IA generativa consentiranno di migliorare i livelli di produttività, automazione e efficienza.

I casi d’uso di GenAI reali nei segmenti dell’assistenza sanitaria si orientano verso soluzioni di assistenza e esperienza della clientela basate su GenAI e verso la generazione di codice e i co-pilot di codice

Le aziende del settore rilevano inoltre una serie di sfide e potenziali ostacoli allo sviluppo e all’implementazione di soluzioni di IA generativa. Tra cui la sicurezza e la privacy dei dati del paziente, la scalabilità e la complessità.

La containerizzazione delle applicazioni e le implementazioni Kubernetes si espandono oltre il settore della sanità

Lo sviluppo di infrastrutture e applicazioni basate su container permette alle organizzazioni del settore di fornire un accesso sicuro ottimizzato ai dati dei pazienti e della struttura stessa in ambienti ibridi e multicloud. La containerizzazione delle applicazioni è pervasiva in tutti i settori e la sua adozione crescerà anche nel settore della Sanità. Con il 99% degli intervistati che afferma che la propria azienda è almeno in fase di containerizzazione delle applicazioni. Tale tendenza può essere guidata dal fatto che il 92% degli intervistati del settore concorda sul fatto che la loro organizzazione trae vantaggio dall’adozione di applicazioni/contenitori cloud native. Tali dati suggeriscono che la maggioranza dei responsabili delle decisioni in ambito IT nelle organizzazioni del settore sanitario valuterà come la containerizzazione si inserisca nelle strategie di espansione per i carichi di lavoro nuovi ed esistenti.

Per il settimo anno consecutivo, Vanson Bourne ha condotto una ricerca per conto di Nutanix, per comprendere lo stato delle implementazioni cloud in azienda. Le tendenze in termini di containerizzazione delle applicazioni. L’adozione delle applicazioni di IA generativa. Vanson Bourne ha intervistato 1.500 responsabili delle decisioni del settore IT e DevOps/Platform Engineering in tutto il mondo nell’autunno del 2024. La base degli intervistati comprendeva diversi settori, dimensioni aziendali e aree geografiche,. Tra cui Nord e Sud America, Europa, Medio Oriente e Africa (EMEA) e regione Asia-Pacifico-Giappone (APJ).