파괴의 시대가 다가오고 있다: 인공지능이 헬스케어에 침투할 때

나쁜 비용 상승, 종종 마비되는 시설, 불확실한 생산 능력, 지친 직원, 보충하기 어려운 노동력, 혼란스럽고 무질서한 비즈니스 시스템과 결합되어 매우 병적으로 들리는 이 모든 요소가 함께 인류를 구성합니다. 사회의 근간은 의료산업입니다. 인공 지능의 등장이 병원과 의료 서비스 제공자가 실제 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니까? 충분히 빠르지는 않더라도 진전이 일어나고 있을 가능성이 있습니다.

헬스케어 AI에 대한 관심이 높음에도 불구하고 캡제미니는 최근 설문조사 보고서에서 “임원들의 문화적 적응 수준이 아직 뒤처져 있어 AI가 가장 필요한 제약, 의료기술, 병원 등 조직은 대신에 지원이 느리다.” 보고서 작성자는 또한 가장 큰 문제는 데이터에 있다고 언급했습니다. 연구팀은 설문 조사에서 "모든 유형의 의료 기관이 여전히 환자 치료 경로 강화 및 치료 결과 개선을 우선시하고 있다"는 사실을 발견했습니다. 그러나 설문 조사에 참여한 의료 기관 중 약 1/3만이 환자 정보의 사용 가능 여부를 우선시합니다. "이 비율은 전년도(이전 보고서의 조사 연도인 2021년)에 비해 크게 진전되지 않았습니다."

좋은 소식은 많은 의료 서비스 제공업체가 자체 AI 탐색 노력을 강화하고 있다는 것입니다. Baptist Health South Florida의 최고 정보 책임자인 Tony Ambrozie는 이렇게 말했습니다. “의료 산업은 이제 더 큰 규모로 AI와 기계 학습 솔루션을 구현하기 시작했으며, AI와 기계 학습은 광대한 상황을 이해하는 업계의 능력을 향상시킬 것입니다. ”

Ambrozie는 업계에서 탐색 기회가 부족하지 않다고 계속 덧붙였습니다. “치료 결과를 개선하고 특정 운영을 안내할 수 있는 의미 있는 건강 데이터를 수집하는 등 환자의 의료 서비스 접근 경험을 개선하기 위해 AI와 기계 학습을 사용할 여지가 많습니다. 소비 기록 및 과거 의료 기록에서 소비 데이터를 분석하는 것도 가능합니다. 소비자와 환자가 자신의 건강을 더 잘 관리할 수 있도록 지능적인 상황 라우팅을 실현하는 것도 다음으로 모색해볼 가치가 있는 중요한 방향이며, 관련 시도는 다른 산업에서도 반복적으로 확인됐다. 활성 요소는 고유한 특성을 가지므로 실제 상황은 물론 더 복잡합니다. 그러나 파괴의 시대가 다가오고 있으며 AI와 자동화는 이전에 실무자가 기계적으로 암기하거나 반복 작업에 많은 시간과 노력을 투자해야 했던 지루한 작업을 수행할 수 있는 모든 기회를 갖습니다. 큐벤투스의 무디트 가르그(Mudit Garg) CEO는 “헬스케어는 매우 복잡한 산업이며, 다양한 국가에서 가장 엄격하게 규제되는 산업인 경우가 많다”며 “의료인은 엄격한 감사를 거쳐 환자의 삶과 죽음이 중요한 업무에 집중해야 하며, AI는 AI와

그러면 AI가 환자의 요구를 충족하기 위해 어떻게 계속 발전할 수 있을까요? Ambrozie는 “첫 번째 단계는 단기 치료 요구 사항을 이해하는 것 외에도 환자의 장기적인 건강 요구 사항을 진정으로 이해하는 것이며 이를 위해서는 필연적으로 게놈, 인구 통계 데이터, 병력, 환경 등 상상할 수 없을 정도로 많은 양의 데이터를 분석해야 합니다. 실제로 이 정도 규모의 데이터 분석을 제공업체가 수동으로 완료하는 것은 불가능합니다. AI와 머신러닝은 지속적으로 발전하여 초대형 건강 데이터의 처리 및 분석을 위한 자동화된 솔루션을 제공하고 궁극적으로 이를 지원합니다. 의사들은 각 환자에게 맞는 안전하고 맞춤화된 치료법을 찾습니다.”

그러나 AI 개발을 촉진할 때 직면하는 과제와 변화는 기술적인 범위를 훨씬 뛰어넘습니다. 연구팀은 “데이터와 AI가 점차 헬스케어 분야에 진입하면서 심오한 문화적 변화가 시작됐다”며 “물론 그러한 변화는 하룻밤 사이에 일어날 수는 없다”고 밝혔다. 요컨대, AI의 문제는 더 이상 단순히 기술적인 문제가 아닙니다.”

사람들은 AI 요소가 너무 많으면 의료에서 ​​개인화 요소가 부족할 수 있다고 항상 걱정하지만, 세심한 배려와 치밀한 계획을 통해 AI의 개입으로 인본주의적 돌봄이 강화될 것으로 기대된다. Garg는 “벤더를 포함한 많은 사람들은 AI가 비인간적이며 환자를 고려하지 않는다고 생각합니다. 실제로 AI 기반 자동화 의료 운영은 임상의와 기타 실무자가 지루한 수동 작업에서 벗어나 진정으로 집중할 수 있도록 도와줍니다. 이벤트를 예측할 수 있는 AI 기반 제품이 이미 있으며, 가장 영향력 있는 결과가 워크플로에 통합되어 문제 해결을 돕고 현장 사용자가 조치를 취하도록 안내할 것입니다.”

의료 시스템은 다음과 같은 중요한 새로운 발전을 가져왔습니다:

• 환자 중심에 대한 강조: Capgemini 연구팀은 "이제 이해관계자는 환자의 실제 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있을 뿐만 아니라, 환자가 제안한 요구 사항이 충족될 수 있다는 확신도 더 커졌습니다."라고 말했습니다. 자원 활용: “공급업체와 병원은 자원이 제한되어 있으며, 전 세계 인구가 노령화됨에 따라 치료 역량에 대한 수요가 모든 당사자에게 점점 더 큰 부담을 안겨줄 것입니다. 따라서 의료 서비스를 포함한 자원은 수술실과 수술실 등을 최대한 최적화해야 합니다. 기타 시설) 활용은 의심할 여지 없이 수요를 예측하고 자원 활용을 최적화하는 훌륭한 방법입니다. Garg는 “AI 기반 진료 자동화는 일정 관리 능력을 향상시키고 수술실 활용도를 극대화함으로써 의료 기관의 운영 수익을 높이는 데 도움이 됩니다. 동시에 AI 기술은 퇴원 과정을 자동화함으로써 환자가 병원에서 보내는 평균 시간을 단축할 수도 있습니다. 이제 병원은 코로나19 사태로 인해 악화된 인력 부족 문제로 고군분투하고 있습니다. 제한된 직원은 더 이상 절차적 업무에 낭비될 수 없으며, AI 기반 진료 자동화를 통해 더 중요한 업무에 집중할 수 있어야 합니다. ”
• 보다 생산적인 연구 결과: Capgemini 연구팀은 “모든 당사자가 AI 기술을 사용하여 R&D 환경을 재편하는 것을 보고 있습니다. 심지어 양자 컴퓨팅을 포함하여 더 많은 가치를 포함하여 가장 유망한 약물 후보를 선택하는 데 더 많은 새로운 방법이 사용되고 있습니다. -프로세스 재구성, 새로운 데이터 소스 흡수 및 환자/의료인의 문제점 대응에 대한 추가된 사용 사례가 함께 흥미진진한 약물 개발 효율성 경쟁을 시작했습니다.”

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