의료 분야의 AI: 구현 및 채택의 과제

의료 산업이 지금 어려움을 겪고 있다는 사실은 누구에게나 놀라운 일이 아닙니다.

갈수록 늘어나는 인력난 과 시스템에 대한 불신, 양질의 서비스에 대한 요구가 높아지면서 업계는 해결책이 절실히 필요합니다.

수년 동안 사람들은 인공 지능(AI)이 의료에 미칠 수 있는 혁신적인 영향에 대해 이야기해 왔지만 많은 산업이 AI 채택을 진행함에 따라 의료 부문은 더디게 행동했습니다.

그럼 그냥 말뿐인가요? AI는 정말 의료 문제에 대한 해답입니까?

AI 채택의 이점

지루한 프로세스를 간소화하는 것부터 완전히 제거하는 것까지 AI 채택은 의료 제공자에게 많은 이점을 가져올 수 있습니다.

가장 확실한 이점은 효율성 향상 입니다. AI 기반 워크플로는 속도, 정확성 및 효율성을 위해 구축되어 의료 전문가가 서류 작업 대신 환자 치료의 핵심 측면에 시간과 에너지를 집중할 수 있습니다. 특정 프로세스를 자동화함으로써 더 많은 데이터를 빠르고 정확하게 수집할 수 있으므로 환자의 건강 상태에 대해 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다.

(출처: DNV )

이는 두 번째 이점인 AI 기반 인사이트로 이어집니다. 여러 소스에서 데이터를 수집 함으로써 AI는 의료 전문가에게 의사 결정을 위한 더 나은 정보를 제공하고 질병 진행 방식과 치료 효과를 예측하는 데 유용할 수 있는 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

마지막으로 일상적인 작업을 자동화함으로써 AI는 의료 전문가가 보다 복잡하고 시간 소모적인 프로젝트에 집중할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다. 이것은 많은 의료 시설의 과로와 인력 부족을 고려할 때 큰 의미가 있습니다.

소진의 위험 감소가 가장 적습니다. 업무 흐름을 방해하는 일상적인 관리 작업이 없으면 작업자는 자신의 업무에 훨씬 더 투자하고 즐겁게일할수 있으며 더 높은 수준의 창의성과 공감 능력을 발휘하여 환자에게 더 높은 수준의 양질의 치료를 제공할 수 있습니다.

그렇다면 의료 부문에서 AI 채택이 왜 그렇게 느린가요?

의료 산업과 같은 분야에서 새로운 기술을 채택할 때 고려해야 할 사항이 많습니다.

예를 들어…

기존 워크플로우에 대한 통합의 복잡성

신기술을 기존 시스템에 도입하려면 신중한 계획과 테스트가 필요합니다. 그리고 AI와 같은 혁신적인 기술은 기존 워크플로우와 함께 작업하고 통합하기 어려울 수 있어 투자자들이 변화를 만드는 데 주저하게 만들 수 있습니다.

(출처: DNV )

의료 산업은 또한 보험 및 정부 프로그램과 같은 복잡한 네트워크 시스템을 기반으로 합니다. 프로세스의 모든 업스트림 변경 사항은 네트워크의 다른 부분에 대한 워크플로를 방해할 가능성이 있으며 이렇게 많은 이해 관계자가 협의해야 하는 상황에서 계획을 시작하는 것이 어려울 수 있습니다.

AI와 함께 작동하는 보완 소프트웨어 및 혁신은 의료 산업에서 AI를 광범위하게 채택하는 데 도움이 되며, 기술에 대한 관심이 있지만 개발은 주로 대도시 병원과 대형 의료 회사를 중심으로 이루어졌습니다. 그리고 네, 이들은 AI 전문가를 적극적으로 고용하고 있는 기관입니다.

데이터 제한 및 우려 사항

데이터에 대한 액세스는 AI 기술이 어디까지 갈 수 있는지에 대한 큰 제한 요소입니다 . 의료 데이터는 수집하고 액세스하기가 매우 어렵기 때문에 AI가 훈련할 수 있는 데이터는 일반 인구를 대표할 수 없습니다. 이 제한된 데이터도 처리, 필터링 및 검증해야 하므로 시간이 많이 소요되는 프로세스입니다.

(출처: IDC )

또한 AI가 어떤 종류의 데이터를 보유하고 있는지에 대한 우려도 있습니다. 물론 데이터 보존과 관련하여 환자 개인 정보 보호가 우선입니다. 그러나 이것은 빠르게 발전하는 AI 솔루션과 지속적으로 변화하는 의료 서비스 제공자의 요구에 보조를 맞추기 위해 보안 기술을 개발해야 함을 의미합니다.

대체로 현재 일반적으로 부족합니다…

신뢰하다

AI 채택을 꺼리는 핵심에는 AI의 유용성, 잠재력 및 함정을 억제할 수 있는 안전 조치에 대한 깊은 신뢰 부족이 있습니다.

(출처: 비즈니스 인터넷 )

AI를 의료에 도입하는 것과 관련하여 윤리 및 규제 문제는 의사 결정 과정에 큰 부담이 됩니다. AI가 인간만큼 정확하게 의사결정을 내릴 수 있는지에 대한 질문과 부정확한 데이터가 원하지 않는 결과를 초래할 수 있다는 우려로 인해 이해 관계자는 AI 솔루션에 투자하기 전에 잠시 멈추었습니다.

규제 승인을 얻는 과정은 오랜 시간이 걸릴 수 있으며, 기술이 매우 새롭기 때문에 개인 정보 보호 및 책임에 대한 많은 고려 사항이 기존 법률에서 아직 완전히 다루어지지 않았습니다.

게다가 많은 사람들은 알고리즘 편향과 AI 모델이 기존 편견에 의해 어떻게 영향을 받을 수 있는지에 대해 우려하고 있습니다. 의료와 같이 민감한 분야에서 AI에 의해 의도치 않게 반영되는 사회적 편견은 심각한 우려의 원인이 될 수 있습니다.

개발 프로세스의 투명성과 윤리적 AI 연구에 대한 더 많은 투자에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 그러나 업계는 어떤 종류의 포괄적인 감독을 받으려면 아직 멀었습니다.

변화에 대한 저항

변화를 받아들이는 것을 꺼리는 인간의 자연스러운 모습을 간과할 수 없습니다. 의료 산업은 전통을 기반으로 하며 많은 이해관계자들은 기존 워크플로우를 방해하고 완전히 새로운 기술 세트를 요구할 수 있는 새로운 기술에 투자하는 것을 주저합니다.

그리고 늘어나는 작업 부하에 대한 솔루션이 절실한 일선 작업자는 종종 신기술을 시도하기를 열망하지만, 중단 가능성이 큰 경우 고위 경영진은 위험을 더 회피할 수 있습니다.

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의료 분야에서 성공적인 AI 채택 사례

많은 도전에도 불구하고 일부는 작고 급진적인 방식으로 국내 및 국제적으로 변화를 수용했습니다.

의료 문서 작성 자동화를 위한 AI 사용

Hubspot 및 ChatGPT 와 같은 AI 콘텐츠 작성 도구 가 마케팅과 같은 다양한 산업에서 사용되고 있는 것처럼 의료 분야에서도 환자 보고서, 제품 설명, 기사 및 의료 요약과 같은 콘텐츠를 생성하는 데 사용되고 있습니다 .

이에 대한 흥미로운 사례 연구는 온라인 의약품, 원격 의료 솔루션 및 진단 서비스를 제공하는 인도 스타트업인 Pharmeasy가 AI 쓰기를 사용하여 유기적 트래픽을 60% 증가시킨 방법입니다.

AI를 사용하여 암 조직 식별

휴스턴 감리교 연구소(Houston Methodist Research Institute)의 연구원들은 AI 기술을 사용하여 유방조영상을 해석했습니다. 그들은 99%의 정확도와 인간 속도보다 30배 빠른 환자 차트를 처리하는 데 도움이 되는 AI 기술을 기반으로 소프트웨어를 개발했습니다 .

연구팀은 환자의 위험 요인을 보다 정확하게 평가하고 위양성 유방조영상 결과의 수를 줄일 수 있는 의사가 소프트웨어를 사용하는 것을 목표로 합니다. 그들은 이것이 결과적으로 수행되는 불필요하고 불편한 생검의 수를 줄이기를 희망합니다.

더 나은 환자 결과를 위한 가상 간호사 사용

UCSF와 영국의 NHS는 모두 AI 기술 개발 회사인 Sensely 및 그들의 대화형 AI "Molly"와 파트너십을 맺었습니다 .

(출처: 센스리 )

연중무휴 24시간 이용 가능한 이 앱은 원하는 시간에 환자를 확인하고 치료에 대한 질문에 답할 수 있습니다. 이 앱은 또한 환자의 기분과 치료 또는 약물 치료로 인해 발생할 수 있는 부작용을 모니터링할 수 있습니다. 이 데이터는 환자의 다른 통합 장치의 데이터와 함께 의료 기록으로 집계되어 임상의에게 진단의 기반이 되는 보다 정확한 기록을 제공할 수 있습니다.

안면인식 AI로 치매환자 지원

중등도 내지 중증 치매 환자는 간병인에게 불편함이나 통증을 전달하는 데 어려움을 겪습니다. 그러나 PainChek이라는 도구를 사용하여 Dementia Support Australia의 간병인은 환자가 고통을 겪고 있는지 여부를 파악하고 필요한 치료를 제공할 수 있습니다.

(출처: 페인첵 )

이 도구는 환자의 얼굴을 10초 동안 분석하고 눈썹을 내리거나 눈꺼풀을 조이거나 코의 약간 주름과 같은 통증 관련 표정을 평가하는 방식으로 작동합니다. PainChek은 Dementia Support Australia의 컨설턴트에게 치매 환자의 통증을 평가할 수 있는 보다 신뢰할 수 있는 방법을 제공합니다. 이 방법은 이전 방법보다 덜 침습적이고 고통스럽지만 더 효율적입니다.

협박? 작게 시작하십시오.

AI를 채택하는 것은 전부 아니면 전무 프로세스가 아닙니다. 전환을 시작하려면 작고 점진적인 단계가 필요합니다.

일반적으로 시작할 수 있는 한 가지 방법은 업데이트 및 유지 관리 비용이 많이 드는 오래된 소프트웨어와 달리 시스템을 클라우드 스토리지로 마이그레이션하는 것입니다. 궁극적으로 이 데이터를 사용하기 위한 토대를 마련하려면 데이터를 최적화, 수집 및 검증하는 계획도 필요합니다. 윤리 및 개인 정보 보호 표준에 대한 프레임워크를 설정하는 것도 우선 순위가 되어야 합니다.

마지막으로, 기술에 대한 신뢰를 구축하고 사람들이 더 스마트한 의료 시스템에 대한 귀하의 비전에 동참하도록 돕기 위해 의료 분야에서 AI 기술 의 이점에 대해 공급자와 환자 모두에게 교육을 시작하십시오 . 그들이 받고 있는 치료를 대체하는 것이 아니라 보완하고 향상시키는 데 기술이 사용되고 있음을 안심시키십시오.

느리지만 의도적으로 AI 기술을 의료에 도입함으로써 공급자는 불안한 투자자와 근로자의 전환을 용이하게 하여 성공적인 채택 가능성을 높일 수 있습니다. 그러니 심호흡을 하고 펜과 종이를 꺼내세요. 계획을 세워야 할 때입니다.