병원이 응급실에서 인공지능을 사용할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?

RapidAI의 Mary Hardcastle은 의료 기술의 발전을 살펴보고 응급실에 인공 지능을 구현하기 위해 병원이 해야 할 일을 설명합니다.

지난 10년 동안 의료 기술이 눈부시게 발전했음에도 불구하고 많은 병원에서는 여전히 응급실 운영 방식에 의미 있는 변화를 가져오는 것을 꺼려했습니다. 하지만 코로나19로 인해 프로세스의 비효율성과 문제점을 괴롭히는 오랜 문제가 드러나고 노출되기 전까지는 그랬습니다. 응급실에서 응급 상황이 발생한 환자를 분류하는 것이 더 중요한 상황에서 레거시 시스템이 심각한 운영 문제에 대처할 수 없다는 점입니다.

최근 의료 부문 임원을 대상으로 한 설문 조사에서 98%가 자신의 조직에서 AI 전략을 구현했거나 구현할 계획이라고 답했습니다. 전 세계 병원이 팬데믹에서 벗어나 워크플로의 오래된 문제에 대한 새로운 솔루션을 재고함에 따라, 모든 범위의 임상, 운영 및 재정적 이익을 실현하기 위해 새로운 기술을 검토하고 구현하기 위한 5가지 고려 사항은 다음과 같습니다.

기술은 복잡할 필요가 없습니다

많은 경우 직관성과 사용성은 기술의 가치와 직결됩니다. 기술 의지와 민감도를 평가합니다. 새로운 도구는 의심할 여지 없이 의사의 피로를 줄여야 하지만, 이에 기여해서는 안 됩니다. 예를 들어 RapidAI의 고급 이미징 및 워크플로우 기술을 통해 의사는 언제 어디서나 모바일 장치에서 CT 이미지를 볼 수 있어 유연성이 향상되고 환자 치료 속도가 빨라집니다.

상호 운용성과 투명성을 최우선으로 삼으세요

상호 운용성은 시간을 절약하고, 중복성을 줄이고, 더 많은 실행 가능한 데이터를 활성화함으로써 가치와 밀접하게 연관됩니다. 그러나 솔루션이 현재 기술 및 프로세스와 통합되는 것뿐만 아니라 향후 사용을 고려할 수 있는 기술과 프로세스도 통합하는 것이 중요합니다. 궁극적으로 솔루션의 통합성과 상호 운용성이 향상될수록 확장성이 높아집니다.

투명성은 신기술을 검토할 때 고려해야 할 또 다른 주요 요소입니다. 우리는 의료 시스템을 구동하는 데이터와 알고리즘이 개인 정보 보호, 편견, 정확성 등과 관련하여 점점 더 정밀하게 조사되는 것을 보고 있습니다. 검토 과정에서 실사를 수행하고 더 깊이 파고들면 궁극적으로 가장 공평하고 윤리적인 환자 치료를 제공할 수 있는 준비를 갖추게 됩니다.

데이터는 영향을 측정하는 핵심 구성 요소입니다.

사용, 효율성 및 결과에 대한 강력하고 풍부한 데이터를 제공하는 도구를 선택하여 작동 방식을 이해하고 ROI를 생성하며 팀과 기술을 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

Insights와 같은 귀중한 분석 솔루션은 자동화된 보고 및 데이터를 제공하여 병원 및 다중 사이트 시스템이 환자 치료 프로세스 및 프로토콜을 표준화하고 더 나은 재정적 결정을 내리며 운영 우수성을 달성하는 데 도움이 됩니다.

기술의 잠재력을 최대한 활용하는 열쇠는? 효과적인 교육 및 지원

임상 기술의 잠재력을 극대화하는 데 있어서 가장 중요한 부분은 이를 매일 사용하는 사람들을 위한 효과적인 교육입니다. 자신 있고 쉽게 플랫폼을 구현, 채택, 학습 및 사용할 수 있도록 포괄적인 교육 기회와 엔드투엔드 지원을 제공하는 회사를 찾으십시오.

액면 그대로 임상 검증을 진행하세요

최고의 기술은 최고의 인재를 끌어들일 가능성이 높으므로 제품 개발에 참여하는 의료 전문가를 고려하고, 신뢰할 수 있는 주요 오피니언 리더를 찾고, 프로세스 전반에 걸쳐 임상 검증을 기대하세요. 새로운 기술을 고려할 때 프로세스에 주요 이해관계자(의사, 간호사, 지원 직원 포함)를 포함시켜 새로운 기술이 적합한지 여부를 결정하십시오.

위 내용은 병원이 응급실에서 인공지능을 사용할 때 고려해야 할 사항은 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!