인공지능(AI)은 의료 서비스 제공을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 매우 큰 데이터 세트에서 통찰력과 패턴을 찾아낼 수 있으므로 환자 악화 예측, 특정 조건에 대한 적절한 개입 권장 사항, 다수의 고주파 모니터링과 같은 혁신적이고 높은 가치의 향상된 기능을 위한 기반을 마련합니다. 분석과 통찰력을 동시에 제공합니다. CalmWave 창립자이자 CEO인 Ophir Ronen은 AI 채택의 장벽과 의료 산업이 이를 극복할 수 있는 방법에 대해 논의합니다.
그러나 최근 브루킹스 연구소 보고서에 따르면 의료 업계는 인공지능 도입에 특히 조심스러운 것으로 나타났습니다. 신기술을 조심스럽게 다루는 것은 자연스러운 일이지만, 이는 환자에게 최상의 진료를 제공하는 데 엄청난 책임이 수반되는 의료 분야에서 특히 그렇습니다. 소외될 것에 대한 두려움, AI로 인한 오류가 환자의 건강(즉, 사망)에 부정적인 영향을 미칠 것이라는 두려움, 블랙박스 AI를 기반으로 한 결론이 실망스러울 것이라는 두려움 등 임상의가 인공지능을 채택할 때 걱정하는 요소는 많습니다. 잘 이해되지 않았습니다.
이러한 질문을 살펴보기 전에 특히 근무 조건과 관련하여 의료 서비스 제공자가 인공 지능을 통해 무엇을 얻을 수 있는지 이해하는 것이 중요합니다.
인공지능은 임상의의 질병 식별 및 치료 능력을 향상시켜 의료에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다. AI 시스템은 전자 건강 기록, 영상 연구 및 기타 소스에서 얻은 대량의 데이터를 분석하여 인간이 발견하기 어려운 패턴을 찾을 수 있습니다. 이러한 분석을 통해 보다 조기에 보다 정확한 진단, 보다 나은 치료 결과 및 보다 개인화된 치료를 받을 수 있습니다.
인공지능이 큰 영향을 미칠 수 있는 영역 중 하나는 임상의의 피로를 줄이는 것입니다. 특히 간호사는 높은 직무수요로 인해 소진될 위험이 있습니다. 인공 지능은 ICU 경고 빈도, 환자의 심각도, 중재 빈도 및 복잡성을 기반으로 작업 부하에 대한 객관적인 측정값을 제공함으로써 이 문제를 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 병원 관리자와 관리자가 임상의의 업무량과 소진 가능성을 이해할 수 있도록 하면 데이터 기반 기회를 촉진하여 임상의가 치료에 대한 열정을 따르고 싶어하는 직장을 더 건강하게 만들 수 있습니다.
AI는 피로를 줄이는 것 외에도 실시간 데이터를 통합하여 실행 가능한 통찰력과 예측 분석을 제공함으로써 임상의가 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 환자 데이터를 분석하여 합병증 위험이 있는 환자를 식별하고 임상의에게 예방 조치를 취하도록 경고할 수 있습니다. 이를 통해 더 심각한 합병증을 예방함으로써 환자 결과를 개선하고 의료 비용을 줄일 수 있습니다.
전반적으로 AI는 대용량 데이터를 분석하고 인간이 감지하기 어려운 패턴을 식별하는 임상의의 능력을 향상함으로써 의료를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 피로를 줄이고 실시간 데이터와 예측 분석을 제공함으로써 임상의가 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 환자 결과를 개선하며 의료 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인공 지능은 의료 종사자의 삶을 더 편리하게 만드는 열쇠인 것 같습니다. 그러나 이렇게 중요한 산업에 복잡하고 익숙하지 않은 기술을 도입하는 데는 여러 가지 위험이 따릅니다. 실제로 많은 의료 종사자들은 AI가 의료 제공자와 환자에게 득보다 실이 더 클 것이라고 우려하고 있습니다.
의료 서비스 제공자가 AI에 저항할 수 있는 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.
아마도 의료 분야에서 AI 채택의 가장 큰 장벽은 AI 메커니즘을 둘러싼 미스터리일 것입니다. 이러한 알고리즘은 어떻게 작동합니까? 위의 데이터 포인트는 어떻게 생성됩니까? "블랙박스" AI는 과거의 일이며 임상의(및 규제 기관)는 AI 기반 솔루션에 대한 설명을 기대합니다.
"설명 가능성"이란 기계 학습 모델과 그 출력을 인간이 수용할 수 있는 수준에서 "의미 있는" 방식으로 설명할 수 있다는 개념을 의미합니다. 인공지능을 수술에 자신있게 구현하려면 의료 종사자는 "해를 끼치지 말라"는 히포크라테스 선서를 준수할 것임을 입증해야 합니다. AI가 의사결정을 내리는 방식을 철저히 이해하지 못하면 실무자가 중요한 책임을 기계에 넘기는 것은 어려울 것입니다.
많은 의료 시스템에서는 인종 차별을 해결하고 소수자 및 소외된 지역사회를 위한 서비스 접근성을 확대하기 위한 노력을 꾸준히 늘리고 있습니다. 불행하게도 의학은 오랜 편견의 역사를 가지고 있습니다. 어떤 경우에는 문제를 악화시키기 위해 인공지능을 사용하기도 한다.
실무자들은 특정 데이터 세트에 대해 훈련된 AI 알고리즘이 건강 형평성을 개선하기 위한 전사적 이니셔티브를 체계적으로 무시하여 차별적 관행을 영속시킬 것이라고 걱정할 수 있습니다. 오늘날 의료 분야의 모든 AI 기반 기술은 모든 사람을 위한 치료를 개선하기 위해 보다 포괄적이고 강력한 솔루션을 개발할 때 이러한 역학을 고려해야 합니다.
기술은 결코 완벽하지 않습니다. 완벽하지 못한 것은 생명을 위태롭게 할 수 있기 때문에 의료 서비스 제공자는 완벽함을 위해 노력합니다. 의료 분야의 이해관계는 높으며 새로운 의료 기술에 대한 기대도 높습니다. AI 기반 제품은 매우 정확하지만 완벽하지는 않습니다. 따라서 인공지능을 기반으로 한 신기술은 여전히 일부 오류나 실패로 이어질 수 있으며, 이는 중증 환자의 오진이나 잘못된 치료로 이어질 수 있습니다. 이러한 기대는 AI에만 국한된 것은 아니지만 채택을 지연시키는 높고 때로는 비현실적인 기준을 만듭니다. 또한 레거시 시스템은 지속적인 문제에 직면해 있습니다.
다양한 조직에는 환자 치료에 대한 자체 시스템과 방법이 있습니다. 공급업체는 정교함과 정확성보다 친숙함과 일관성을 더 중요하게 생각하는 경우가 많습니다. 기술이 반드시 좋거나 정확할 필요는 없지만, 기술을 사용하고 이해하는 임상의의 편안함 수준을 고려하는 것도 똑같이 중요합니다.
FDA가 수백 개의 인공지능 의료기기를 승인했지만 헬스케어 분야의 비상업적 인공지능 알고리즘에 대해서는 관련 규정이 없습니다. 이러한 규정을 만드는 데 있어 어려움은 주로 인공지능의 발전 속도에서 비롯됩니다. 이러한 명백한 감독 및 책임 부족은 신기술이 규제 기관의 승인을 받았으며 특히 개인정보 보호 및 익명성 측면과 관련하여 특정 표준을 준수하는지 알고 싶어하는 의료 종사자들에게는 이해할 수 있습니다.
의사의 의구심에도 불구하고 인공 지능은 의료의 모습을 바꿀 수 있고 바꿀 것입니다. 그러나 AI 기반 도구를 성공적으로 구현하려면 임상의가 새로운 의료 기술을 설계, 테스트 및 교육하는 데 앞장서야 합니다.
AI 시스템에 신뢰를 주기 위해서는 의료 종사자가 시스템 설계 및 구현에 직접 참여해야 합니다. AI 개발자가 자신의 목표를 공유하고 우려 사항을 충분히 인식하기를 기대하는 임상의를 비난할 수는 없습니다.
병원은 중요한 워크플로우를 갖춘 복잡한 생태계입니다. AI를 의료 시스템에 성공적으로 통합하려면 작업을 더 추가하기보다는 기존 워크플로우를 포괄적으로 살펴보고 이를 개선해야 합니다. AI가 유용성을 우선시하고 일상적인 워크플로에 원활하게 통합되도록 하려면 설계 단계에 의료 종사자를 포함시키는 것이 중요합니다.
AI 시스템 개발자는 실무자에게 AI 의사결정 프로세스에 대한 완전한 가시성과 투명성을 제공해야 합니다. 사용자에게 프로세스의 최종 결과뿐만 아니라 의사 결정을 지원하는 데이터도 제공합니다. 이러한 기본 요구 사항이 없으면 중요한 치료 기능에서 AI의 미래는 멀어 보입니다. 임상의는 원하는 결과를 제공하기 위해 AI가 처리하는 알고리즘 설계와 데이터에 동의한다고 느껴야 합니다.
이를 위해 의료 종사자는 임상 환경에서 AI를 테스트할 수 있는 적절한 기회를 가져야 합니다. 이러한 실제 상호 작용은 궁극적으로 어떤 사용 사례가 의사와 환자를 위한 치료 제공을 지원하는지, 어떤 사용 사례가 불필요한 합병증을 유발하는지 밝혀줍니다.
의사에게 사용자 테스트를 제공하지 않고 AI 기술을 병원 병동에 적용하는 것만으로도 임상의의 생소함, 편견, 실패 위험에 대한 우려가 더욱 커질 것입니다. 임상의가 처음부터 기술 사용에 익숙해지면 우려가 완화되고 통합이 향상됩니다. 또한 의료 전문가의 피드백은 궁극적으로 AI 회사가 기술 역량을 지속적으로 개선하여 일상 업무를 간소화하고 실무자의 가장 시급한 요구 사항을 충족하는 데 도움이 될 것입니다.
의료 서비스 제공자의 승인을 보장하는 한 가지는 바로 증거입니다. 많은 의료 서비스는 임상 증거 기반 접근 방식을 따릅니다. 임상 증거 기반 의학(EBM)은 임상 결정을 안내하기 위해 이용 가능한 최상의 연구 증거를 사용하는 것을 강조하는 의료 행위 접근 방식입니다. EBM의 목표는 치료와 개입이 가장 신뢰할 수 있는 최신 과학적 증거를 기반으로 하도록 보장하여 환자 치료의 질을 향상시키는 것입니다. 여기서 핵심 단어는 증거입니다.
이 작업은 시간이 더 많이 걸리고 큰 불편과 채택 장벽처럼 보일 수 있지만 안전하고 지속 가능한 솔루션을 보장하기 위해 필요한 단계인 경우가 많습니다. 분명히 말하면 다양한 수준의 증거가 있으며 의료 산업(규제 기관 포함)은 기술 사용을 가속화하기 위해 적절한 유연성을 제공하기 위해 조건, 시나리오 및 예외에 적응해야 합니다. 기술에 대한 증거를 제시하면 환자 치료가 향상될 뿐만 아니라 임상의가 채택을 추진하는 데 필요한 자신감을 심어줄 수 있습니다.
AI에 대한 의료 업계의 의구심은 의심할 여지 없이 정당하며 진지하게 받아들일 가치가 있습니다. AI가 가져올 변화를 인정하고 AI의 도입이 산업을 즉시 현대화할 것이라는 생각을 없애는 것부터 시작됩니다.
의료 종사자는 자신의 의견이 없으면 AI가 채택되지 않으며 모든 AI 이니셔티브가 명확하게 정의된 목표, 가치 및 증거를 갖게 된다는 점을 아는 것이 중요합니다. 임상의는 AI 기술의 설계, 테스트 및 구현에 대해 발언권을 가질 수 있고, 가져야 하며, 그래야 합니다. 의사 없이는 의료 서비스도 없습니다. 더 많은 의료 종사자가 의료 AI 강화 기술의 필수적인 부분이 되어 스트레스 감소, 작업 조건 개선, 환자 결과 개선과 같은 새로운 기능을 더 잘 인식하게 되면서 광범위한 AI 채택을 가로막는 장벽이 점차 사라질 것입니다.
위 내용은 의료 분야에서 인공 지능의 광범위한 채택을 가로막는 장벽의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
![[웹 프런트엔드] Node.js 빠른 시작](https://img.php.cn/upload/course/000/000/067/662b5d34ba7c0227.png)
