2026년 의료산업 엔터프라이즈 클라우드 지수 보고서

AI 도입은 더 이상 중앙 데이터 센터에만 국한되지 않습니다. 오늘날 대부분의 의료 데이터는 병상에서 생성됩니다. 중환자실(ICU) 병상처럼 15~20대의 연결 기기가 설치될 수 있는 고밀도 환경에서는, 환자 1명의 병실만으로도 연간 최대 7TB의 데이터가 생성될 수 있습니다.

퍼블릭 클라우드에만 전적으로 의존할 경우, 중요한 실시간 임상 의사 결정을 지연시킬 수 있는 레이턴시 관련 위험이 발생합니다. AI 처리를 진료 현장(임상 에지)으로 이전함으로써, 의료 기관은 클라우드 레이턴시를 해소하고, 방대한 데이터의 집중 현상을 관리하며, 외부 네트워크 연결이 중단되더라도 진료의 연속성을 보장할 수 있습니다.

컨테이너는 코드와 종속성을 안전하고 이식성이 뛰어난 환경으로 묶어주기 때문에, 현대 의료 애플리케이션의 기반 아키텍처로 자리 잡았습니다.

당사의 최신 ECI 보고서에 따르면, 의료산업 IT 리더의 86%가 AI가 컨테이너 도입을 적극적으로 가속화하고 있다고 응답했습니다. 컨테이너는 분산된 고밀도 디바이스 환경에 AI 모델을 배포하는 데 특히 적합합니다. 이를 통해 기존 VM 기반 애플리케이션과 최신 AI 사용 가능 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있어, 신속한 혁신과 엄격한 데이터 통제를 양립시킬 수 있습니다.

이는 널리 퍼져 있지만 대체로 제대로 관리되지 않는 과제입니다. 의료 기관의 무려 79%가 IT 부서가 아닌 다른 부서의 직원들이 도입한 AI 애플리케이션이나 에이전트를 접한 적이 있다고 보고했다.

이러한 공식적인 감독의 부재는 IT 리더의 83%에게 막대한 보안 및 비즈니스 위험을 초래하고 있다. 또한, 응답자의 83%는 사업부와 IT 부서 간의 기존 사일로 구조로 인해 일관성 있는 기술 이니셔티브를 추진하기가 매우 어렵다고 답했습니다. 섀도우 AI 문제를 해결하려면, 임상 팀이 필요로 하는 혁신을 저해하지 않으면서도 기업 지배 구조와 가시성을 보장하는 인프라가 필요합니다.

데이터 주권은 타협의 여지가 없는 최우선 과제이며, 의료산업 IT 전문가의 72%가 이를 인프라 결정 시 반드시 고려해야 할 요소로 꼽았습니다. 또한, 응답자의 54%는 이해관계자와 규제 당국의 기대 때문에 인프라를 단일 국가 내에 유지해야 한다고 느끼고 있다.

컨테이너화된 AI 애플리케이션을 온프레미스 또는 사설 클라우드에서 실행함으로써, 병원은 민감한 보호 대상 건강 정보(PHI)를 전적으로 자체 시설 내부에 보관할 수 있어, 규정 준수를 보장하는 동시에 기술적 성능과 운영 효율성을 극대화할 수 있습니다.

솔직히 말해서, 아니요. 의료 IT 리더의 88%는 현재의 인프라가 온프레미스 AI 워크로드를 지원하기에 아직 완전히 준비되지 않았다고 보고 있다.

진정한 대비 태세를 갖추기 위해서는 유연한 하이브리드 클라우드 모델이 필요합니다. 의료 기관들은 현재의 시스템을 완전히 포기할 수도 없고, 관리형 서비스 제공업체에만 전적으로 의존할 수도 없습니다. 향후 3년 동안 업계는 균형을 찾아갈 전망입니다. 컨테이너화된 애플리케이션의 약 절반(50%)은 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드에서 실행될 것이며, 나머지 절반(54%)은 관리형 서비스 제공업체를 이용할 것입니다. Nutanix는 온프레미스 데이터 센터, 관리형 서비스, 엣지를 아우르는 통합 플랫폼을 제공함으로써 이러한 격차를 해소합니다.