위험 기반 접근 방식에서는 공급자가 위험도가 높은 영역에 더 많은 노력을 투자하고 위험도가 낮은 영역에 더 적은 노력을 투자할 것을 권장합니다. 동시에 회사의 내부 감사 및 규정 준수 투자는 위험 수익을 극대화하기 위해 직면한 주요 위험에 맞춰 조정되어야 합니다.
의료 기관은 내부 감사 및 규정 준수 리더가 2024년 계획을 세울 때 평가하고 이를 고려해야 하는 가장 높은 5가지 위험 영역에 직면합니다.
위험 영역은 의료 기관이 핵심 영역에서 목표를 달성하는 능력을 방해할 수 있는 위험 영역입니다. 이러한 영역에는 환자 치료, 규정 준수, 운영, 전략적 성장 및 재무 성과가 포함됩니다.
다양한 위험 영역은 의료 서비스 제공자 조직의 핵심 역량을 심각하게 훼손합니다. 더욱이 이러한 위험 영역의 영향은 기업 전체로 확산되어 다른 영역의 위험이 더욱 증가할 수 있습니다.
GenAI 모델을 기반으로 한 AI 도구는 의료 기관에 상당한 이점을 가져올 것으로 예상됩니다. 이러한 도구는 의료 행위 및 의료 시스템의 효율성을 향상시키고 더 나은 진료를 제공할 수 있습니다.
스마트 기술은 수년 동안 의료 산업에서 사용되어 왔지만, 새로운 사용 사례가 지속적으로 개발됨에 따라 AI 및 기타 도구가 업계 전반에 걸쳐 점점 더 수용되고 있습니다. 의료 서비스 제공자는 예약 일정과 같은 다양한 프로세스의 다양한 측면을 자동화하여 더 빠르고 정확한 진단 및 치료 결정을 내리고, 효율성을 높이고, 결과를 개선하고, 환자 소비자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
이러한 이점을 활용하려면 의료 서비스 제공자 조직은 다양한 위험을 완화하기 위한 조치를 취해야 합니다. 첫째, 많은 양의 보호 대상 건강 정보가 저장되고 보호되는지 확인해야 합니다. 이는 데이터 기밀성을 보호하기 위해 암호화를 사용하는 안전한 스토리지 시스템을 구축해야 함을 의미합니다. 또한 승인된 직원만 이 민감한 정보에 액세스할 수 있도록 엄격한 액세스 제어 정책을 개발해야 합니다. 둘째, 악의적인 행위자로부터 AI 모델의 훈련 데이터를 보호하는 것도 중요합니다. 잘못된 데이터의 유입을 방지하려면 의료 서비스 제공자 조직은 효과적인 데이터 검증 및 선별 메커니즘을 구현해야 합니다. 여기에는 데이터 정확성과 신뢰성을 보장하기 위한 데이터 소스 검토가 포함됩니다. 또한 데이터가 적시에 어떻게 사용되는지 모니터링해야 합니다.
AI 및 신기술의 수많은 이점 외에도 의료 기관은 일부 보안 및 개인 정보 보호 위험도 인식해야 합니다. 기업이 더 많은 건강 정보와 민감한 환자 데이터를 수집하고 저장함에 따라 이러한 조직은 더욱 중요한 표적이 되고 관련 데이터 침해의 위험도 증가합니다.
AI 도구가 재무 성과에 미치는 전반적인 영향의 비용을 측정할 때 AI 구현 및 도구를 올바르게 사용하도록 직원을 교육하는 비용과 효율성을 비교해야 합니다.
AI 도구의 이점은 조직이 이러한 도구와 이에 수반되는 위험을 관리할 수 있는 올바른 기술을 갖춘 직원을 채용하고 이러한 도구를 사용하도록 직원을 교육하는 직원 문제를 해결할 수 있는 경우에만 실현될 수 있습니다. 또한 AI 자동화는 이러한 도구를 사용하는 데 필요한 기술을 갖추지 못한 직원이 조직을 떠나면서 법적, 평판 및 문화적 위험이 증가함에 따라 퇴직률을 높일 수도 있습니다.
우리가 식별한 주요 위험은 각 의료 기관의 현재 역량, 시장 특성 및 기타 요인에 따라 다양한 방식으로 각 의료 기관에 영향을 미칠 것입니다. 의료 리더로서 귀하는 이러한 위험이 조직에 미치는 영향을 평가한 다음 조직의 가장 영향력 있는 위험 영역에 제한된 리소스를 할당하는 내부 감사 및 규정 준수 프로그램을 개발해야 합니다.
위 내용은 의료 분야에서 AI가 제공하는 이점과 보안 및 개인 정보 보호 위험 사이의 균형 유지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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