특히 의료 분야에는 임상 기록, 진단 이미지, 의료 차트, 오디오 녹음 등 구조화되지 않은 데이터가 많이 있습니다. 이는 전통적으로 조사하기 까다로운 데이터입니다.
의료 분야의 혁신적인 작업은 NLP 알고리즘이든 딥 러닝 모델이든 거대한 데이터 세트를 처리하는 AI의 능력입니다. 또한 GPT-4와 같은 모델을 통해 지원되는 생성적 AI(gen AI)는 시간이 지나면서 의료 시스템 자체에서 점점 더 많이 사용될 수 있을 뿐만 아니라 민간 지불자도 이러한 자산의 잠재력을 활용하기 위해 협력하기 시작합니다.
주요 응용 프로그램은 다음과 같습니다 –
- 질병 조기 발견—AI 기반 시스템은 방사선 이미지를 스캔하여 초기 단계에서 암과 같은 이상을 더 높은 정밀도로 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 맞춤형 트리트먼트 – 알고리즘은 개별 환자 데이터를 기반으로 가장 효과적인 치료법을 예측하여 더 나은 회복 결과를 가져올 수 있습니다.
- 행정 자동화 – AI는 예약, 청구 및 청구 처리를 간소화하여 의료 서비스 제공자가 직접적인 환자 치료에 집중할 수 있도록 지원합니다.
헬스케어를 진화시키는 기술
1. 머신러닝(ML)
머신러닝은 정밀의학의 원동력입니다. 알고리즘은 임상 데이터를 분석하여 질병 진행을 예측하고 치료 계획을 맞춤화합니다. 환자 기록 및 영상 연구에 ML을 적용하면 임상 결과를 예측하는 동시에 추세를 식별하는 데 탁월한 감도를 얻을 수 있습니다. 머신 러닝(ML)의 일종인 딥 러닝은 음성 인식과 같은 기능을 뒷받침하여 진단 및 임상 워크플로우를 그 어느 때보다 효율적으로 만듭니다.
2. 자연어 처리(NLP)
의료 전문가의 경우 NLP는 구조화되지 않은 의료 기록을 고려하여 귀중한 정보를 마이닝하는 데 도움이 됩니다. NLP 지원 솔루션은 환자의 병력을 분석하고 치료법을 제안하는 동시에 잠재적인 건강 위험을 표시합니다. 시스템은 또한 운영 중심의 의료 기록 처리 및 문서 생성과 같은 관리 작업을 보다 쉽게 돕습니다.
3. 규칙 기반 시스템
전문가 시스템은 일반적으로 1980년대부터 존재했지만 여전히 존재하며 예를 들어 의료(임상 의사 결정 지원 시스템)에 도움이 될 수 있습니다. 반면에 이러한 시스템을 최신 EHR 플랫폼과 통합하는 것은 단순한 ‘if-then’ 논리로 작동하기 때문에 매우 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 규제 준수 및 건강 프로토콜과 같은 일부 사용 사례에서는 여전히 관련성이 있습니다.
AI를 통한 환자 치료 혁신
AI는 진단을 향상시킬 뿐만 아니라 환자 경험을 크게 향상시킵니다.
가상 건강 도우미 및 챗봇 – 이러한 AI 기반 도우미는 24시간 모니터링 및 지원을 제공하여 환자 참여를 향상시킵니다.
예측 분석 – AI 시스템은 건강 데이터를 평가하여 잠재적인 위험을 예측함으로써 병원 재입원을 최소화하고 건강 결과를 향상시키는 사전 예방적 치료를 가능하게 합니다.
또한 AI 기반 시스템은 예약 일정, 보험 청구 등의 작업을 관리하여 병원 운영을 최적화함으로써 전반적인 환자 여정을 개선합니다.
우리는 LLM 시대에 살고 있습니다. Generative AI가 어떻게 업계를 재편했는지 살펴보겠습니다.
1. 개인 지불인 – 운영 및 고객 서비스 강화
개인 지불자는 Gen AI를 활용하여 효율성을 높이고 비용을 절감하며 고객 기대를 충족할 수 있습니다.
- 청구 및 사전 승인 – 거부된 청구에 대한 요약을 자동화하고 사전 승인 프로세스를 신속하게 처리합니다.
- 맞춤형 회원 서비스 – 보장 범위 및 혜택에 대한 문의에 답변하기 위해 실시간 데이터를 가져오는 전문 봇 및 디지털 도구입니다.
- 기업 기능 – 재무 보고 및 온보딩 작업을 자동화합니다.
결과 – 청구 처리 속도가 빨라지고 고객 만족도가 향상되며 관리 오버헤드가 줄어듭니다.
2. 병원 및 의사 그룹 – 임상 및 행정 운영 최적화
병원과 의사 그룹은 더 나은 치료 연속성과 효율적인 워크플로를 통해 Gen AI의 혜택을 누릴 수 있습니다.
- 임상 문서 – 퇴원 요약을 자동화하고 진료 조정 메모를 종합합니다.
- 행정 효율성 – 챗봇을 통해 AI가 생성한 일정, 임상 주문, HR 지원을 제공합니다.
- 전자 건강 기록(EHR) – 환자 기록을 미리 채우고 실시간으로 문서 개선을 제안합니다.
결과 – 임상의의 피로감 감소, 문서 정확성 향상, 환자 결과 개선.
위험 및 고려 사항 – 인간의 감독 및 데이터 보안
잠재력에도 불구하고 Gen AI를 구현하려면 주의가 필요합니다.
- 데이터 민감도 – 환자 정보는 매우 민감하며 안전한 데이터 관행이 필요합니다.
- 인간 참여형(Human-In-The-Loop) 접근 방식 – AI가 생성한 제안은 부정확하거나 유해한 결과를 방지하기 위해 신중하게 검토되어야 합니다.
- 규정 준수 및 규제 – 법적 프레임워크가 발전함에 따라 의료 기관은 AI 이니셔티브를 새로운 표준에 맞춰 조정해야 합니다.
의료 분야에서 Gen AI의 새로운 애플리케이션
의료 리더들은 주요 기능 전반에 걸쳐 Gen AI를 통합하기 시작했습니다.
- 진료의 연속성 – 후속 진료 요약 및 방문 후 메모를 종합합니다.
- 임상 분석 – 정형 및 비정형 데이터에서 통찰력을 추출합니다.
- 마케팅 및 영업 – 소비자 피드백을 요약하고, 케어 계획을 개인화하고, 제품 개요에 대한 초안을 작성합니다.
GITEX 2024의 의료 혁명: 470억 관점
GITEX 2024는 환자 치료, 진단 및 의료 운영을 재정의하는 최신 발전을 선보이며 의료 혁신의 중심이 될 것을 약속합니다. 업계가 더욱 연결된 데이터 중심 솔루션으로 전환함에 따라 기술과 의료의 융합은 치료 결과를 향상하고 환자 참여를 개선하며 임상 워크플로우를 간소화하는 데 매우 중요해졌습니다.
47Billion에서는 AI, IoT 및 데이터 분석을 활용하여 의료 서비스 제공을 혁신하는 Healthcare 3.0의 중요성을 인식하고 있습니다. 올해 행사는 업계 개척자, 의료 기술 스타트업, 혁신가들이 실제 의료 문제를 해결하는 솔루션을 소개할 수 있는 플랫폼을 제공하여 개인화되고 효율적이며 접근 가능한 치료의 미래에 더 가까이 다가갈 수 있도록 해줄 것입니다.
진화하는 환경에서 앞서나가기를 원하는 조직을 위해 GITEX 2024는 차세대 의료 기술에 대한 탁월한 통찰력을 제공합니다. 이번 행사는 효율성과 환자 만족도를 높이는 미래 지향적인 솔루션을 통해 의료 생태계에 힘을 실어주겠다는 47Billion의 약속과 일치합니다.
GITEX가 헬스케어 혁신의 다음 장을 열면서 헬스테크의 미래는 그 어느 때보다 유망해 보입니다.
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