퀀텀런

이미지 크레딧:

iStock

AI가 환자 결과 개선: AI가 아직 최고의 의료 종사자인가요?

인력 부족과 비용 증가로 인해 의료 산업이 악화됨에 따라 서비스 제공업체는 AI를 활용하여 손실을 상쇄하고 있습니다.

저자:
저자 이름
퀀텀런 예측
2023 년 12 월 13 일

인사이트 요약

인구 노령화 및 직원 부족과 같은 과제 속에서 미국 의료 시스템은 환자 결과를 개선하고 비용을 관리하기 위해 AI 및 가치 기반 치료를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. 6년까지 의료 지출이 2027조 달러에 이를 것으로 예상됨에 따라 AI는 진단, 치료 계획 및 운영 효율성을 향상시키는 데 사용되고 있습니다. 그러나 이러한 변화는 AI 오류로 인한 규제 문제 및 잠재적인 환자 피해와 같은 위험도 초래합니다. 의료 분야의 이러한 발전은 의료 종사자의 미래 역할, AI에 대한 보험 정책, 의료 분야의 AI 적용에 대한 보다 엄격한 정부 감독의 필요성에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

AI는 환자 결과 컨텍스트를 개선합니다.

미국 의료 지출은 6년까지 2027조 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 그러나 의료 서비스 제공업체는 인구 노령화와 업계의 대량 퇴직에 대한 수요 증가를 따라잡지 못하고 있습니다. 미국 의과대학 협회(Association of American Medical Colleges)는 38,000년까지 약 124,000~2034명의 의사가 부족할 수 있다고 보고했습니다. 한편, 미국 노동통계국에 따르면 병원 인력은 90,000년 2020월 이후 거의 96명 감소했습니다. 이러한 놀라운 숫자에 맞서기 위해 의료 부문은 AI로 전환하고 있습니다. 또한 제공업체 Optum이 실시한 의료 경영진을 대상으로 한 설문 조사에 따르면 XNUMX%는 AI가 일관된 치료 품질을 보장함으로써 건강 평등 목표를 달성할 수 있다고 믿고 있습니다.

AI 기술을 활용하는 플랫폼과 도구는 환자 결과를 개선하는 동시에 의료 서비스 제공자의 생산성을 지원하고 높이는 데 유리한 위치에 있습니다. 이러한 기술에는 시각적 인식, 진단 및 예측, 원활한 데이터 처리를 향상시키는 자동화 시스템이 포함됩니다. AI는 환자 정보를 사용하여 가장 위험에 처한 환자를 식별하고 의료 기록 및 병력을 기반으로 치료법을 추천할 수 있습니다. 또한 AI는 임상의가 더 나은 판단을 내리는 데 도움을 줄 수 있으며, 약물 개발, 맞춤형 의학, 환자 모니터링에도 도움이 되었습니다.

파괴적 영향

AI는 환자 치료에 많은 이점을 제공합니다. 첫째, AI는 의사가 데이터를 소화하고 간소화하여 환자의 병력과 잠재적 요구 사항에 집중할 수 있도록 도와줍니다. AI는 또한 환자 안전에 대한 위협을 식별, 평가 및 줄이기 위해 전자 건강 기록(EHR) 시스템에 통합되었습니다. 또한 이 기술은 고유한 증상을 목표로 삼고 각 환자의 위험 심각도를 계층화하여 가능한 최상의 치료 계획을 받을 수 있도록 보장합니다. 마지막으로, AI는 격차와 개선 영역 식별을 포함하여 환자에게 제공되는 의료 품질을 측정할 수 있습니다. AI를 통해 환자 데이터를 해석하면 병원이 치료에 대한 대응 속도를 높이고 프로세스를 간소화하며 직원이 시간이 많이 걸리는 절차와 수동 활동에 소요되는 시간을 줄이는 데 도움이 될 수도 있습니다. 또한 효율성이 향상되면 비용이 절감되어 보다 헌신적인 환자 진료, 효율적인 병원 행정이 가능해지고 모든 의료진의 스트레스가 줄어듭니다.

그러나 AI가 의료 분야에서 점점 더 활용됨에 따라 개인, 거시적 수준(예: 규제 및 정책) 및 기술 수준(예: 유용성, 성능, 데이터 개인 정보 보호 및 보안)에서 여러 가지 위험과 어려움이 표면화될 수 있습니다. 예를 들어, 광범위한 AI 오류는 공급자의 실수로 인한 소수의 환자 부상에 비해 심각한 환자 부상을 초래할 수 있습니다. 기존 분석 방법이 머신러닝 접근 방식보다 성능이 뛰어난 경우도 있었습니다. 따라서 AI는 매우 광범위한 효능을 갖고 있기 때문에 AI가 환자 안전 결과에 미치는 유익한 영향과 해로운 영향을 모두 이해하는 것이 중요합니다.

환자 결과를 개선하는 AI의 광범위한 영향

환자 결과를 개선하는 AI의 가능한 영향은 다음과 같습니다.

AI를 활용하여 가능한 한 많은 반복 작업을 자동화하는 의료 관련 기업과 진료소가 늘어나고 있으므로 의료 종사자는 더 높은 가치의 진료를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.
의료 종사자들은 의사 결정 및 환자 치료 관리를 지원하고 안내하기 위해 AI 도구에 점점 더 의존하고 있습니다.
AI가 결국 기계 학습을 통해 질병을 정확하게 판단할 수 있기 때문에 의사는 주로 환자를 진단하는 대신 치료 방법 개발에 중점을 두는 의료 컨설턴트가 됩니다.
보험 회사는 오진과 같은 AI 실패에 대비한 보험 옵션을 추가합니다.
의료 분야에서 AI가 사용되는 방식과 진단 기능의 한계에 대한 정부 규제 감독이 강화되었습니다.