인간 지능과 인공 지능을 결합하면 의료 정보 분야에서 개인이 직면한 과제를 해결할 수 있어 더 나은 고객 경험과 더 높은 운영 효율성을 얻을 수 있습니다. 이는 한 제약회사의 연구에 따른 것으로, 인공지능과 인적 요소를 결합하면 환자와 의료 전문가에게 더 나은 MI 경험을 보장할 수 있음을 보여줍니다.
전염병이 발생하기 전에 MI 팀은 이미 새로운 채널에서 점점 더 많은 요청을 받고 소비자 수준의 고객 서비스 경험에 대한 기대가 높아지고 있었습니다. 코로나19 기간 동안 이러한 압박은 극적으로 증가했고 정보에 대한 수요도 급증했습니다. 이들 중 최대 40%는 현장에서 요청할 수 있는 적격 인력이 적은 저녁 시간과 주말에 찾아옵니다.
많은 기업의 경우 솔루션은 기술과 혁신에 있을 수 있습니다. 고객은 빠르고 완전한 답변을 원하며 정보가 사람에게서 나오는지, 인공지능에서 나오는지 상관하지 않을 수 있습니다.
현재 자동화된 MI 기술은 이미 이러한 요구 사항을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이러한 도구는 인공 지능과 자연어 처리를 활용하여 가장 복잡한 질문에도 설명하고 응답합니다. 거의 인간의 언어를 사용하여 관련 데이터베이스를 즉시 검색하여 올바른 응답을 생성할 수 있으므로 모든 상호 작용에 고객 중심 접근 방식을 적용할 수 있습니다.
IBM에 따르면 인공 지능은 의료 제공자의 사무실이 열려 있지 않을 때 기본적인 질문에 답하고 환자를 리소스와 연결할 수 있는 챗봇을 통해 24시간 지원을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 AI는 문제를 분류하고 추가 검토를 위해 정보를 표시하는 데 사용될 수 있으며, 이는 추가적인 주의가 필요한 건강상의 변화를 의료 서비스 제공자에게 알리는 데 도움이 될 수 있습니다.
연구에 따르면 약 3분의 1의 제약회사가 2022년과 2023년에 MI 비즈니스를 위한 새로운 AI 기능을 대규모로 구축할 계획이며, 역량 향상, 글로벌 일관성, 비용 절감이 세 가지 주요 이점입니다. 인간 MI 지원 전략에 AI 에이전트를 추가하는 것입니다. 고위 리더들은 연중무휴 지원에 제한적인 가치를 두었지만 MI 전문가들은 연중무휴 가용성을 주요 이점으로 꼽았고 규정 준수, 접근성 및 정확성이 그 뒤를 이었습니다.
응답자들 사이에서는 인간의 접근 방식이 고객과 비용에 대해 더 개인적이라는 인식이 주요 방해 요인이었고, 인간 전문가의 지식과 개인화가 AI가 제공할 수 있는 것보다 우월하다는 인식이 그 뒤를 이었습니다.
일부 우려에도 불구하고 900명 이상의 의료 전문가를 대상으로 한 MIT Technology Review Insights 설문 조사에 따르면 의료 전문가는 이미 인공 지능을 사용하여 데이터 분석을 개선하고 진단 및 치료 예측을 개선하며 의료진을 관리 부담에서 해방시키고 있습니다.
NLP의 사용에는 임상 문서 및 출판된 연구의 작성, 이해 및 분류가 포함될 수 있습니다. NLP 시스템은 환자의 구조화되지 않은 임상 기록을 분석하고, 보고서를 준비하고, 환자 상호 작용을 기록하고, 대화형 인공 지능을 수행할 수 있습니다.
대화형 AI는 AI 팀과 원활하게 통합될 수 있어 AI가 더 복잡한 작업에 집중할 수 있습니다. AI는 여러 언어와 채널에서 MI를 이해하고 지원할 수 있으며 항상 사용 가능하여 진정한 "주문형" 지원을 제공합니다.
그러나 이것은 플러그 앤 플레이 솔루션이 아닙니다. 인공 지능과 인간 지능의 원활한 통합을 달성하려면 프로세스의 모든 단계에서 인간 주도의 설계와 제공을 통해 새로운 기술 접근 방식을 실용적으로 숙달해야 합니다.
위 내용은 인간과 AI는 의료 문제를 해결하기 위해 협력해야 합니다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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