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의료 분야의 리더들은 경쟁사와 다른 산업을 따라가기 위해, 그리고 더 중요한 것은 효율성을 높이고 환자 경험을 개선하기 위해 AI를 채택하고자 합니다. 그러나 실제로 77%의 의료 분야 리더만이 비즈니스에ประโยชน을 줄 수 있는 AI를 신뢰합니다.
AI 챗봇은 루틴 작업을 처리하고 데이터를 처리하며 정보를 요약하는 데 탁월하지만, 규제가 많은 의료 산업은 이러한 도구에 입력되고 해석되는 데이터의 신뢰성과 정확성에 가장 걱정합니다. 적절한 사용과 직원 교육 없이, 데이터 침해는 추가적인 압박이 됩니다.
그럼에도 불구하고, 95%의 의료 분야 리더는 2025년에 AI 예산을 최대 30% 증가시킬 계획이며, 대규모 언어 모델(LLM)이 가장 신뢰할 수 있는 도구 중 하나로 등장했습니다. LLM이 성숙함에 따라, 53%의 의료 분야 리더는 이미 팀이 이를 적응하도록 도와주는 공식 정책을 시행했으며, 또 다른 39%는 정책을 곧 시행할 계획입니다.
의료 제공자가 AI와의 의사소통 서비스를 간소화하고자 하지만 여전히 이를 시행하는 데에 대해 우려하는 경우, 다음은 가장 일반적인 장애물을 극복하는 데에 대한 몇 가지 권장 사항입니다.
1. 신뢰할 수 있는 의료 소스와 함께 AI 훈련
의료 분야 리더는 직접 AI 훈련에 참여하지 않을 수 있지만, 그들의 구현을 감독하는 데에 중요한 역할을 해야 합니다. 그들은 챗봇 제공업체가 신뢰할 수 있는 소스와 함께 AI를 훈련하고 정기적으로 업데이트하는 것을 보장해야 합니다.
의무적인 전자 건강 기록(EHR)에 의해 캡처된 풍부한 구조화된 데이터는 이제 AI 알고리즘을 훈련시키는 데에基础가 될 수 있습니다. 고급 LLM은 의료 연구, 기술 분석, 문헌 검토, 및 비판적 평가를 이해할 수 있습니다. 그러나 이러한 도구를 한꺼번에 모든 데이터로 훈련시키는 대신, 새로운 증거는 AI 성능을 최대화하면서 훈련 비용을 낮추는 데에 작은 수의 교차점에 집중하는 것이 더 효과적이라는 것을 보여줍니다.
2. HIPAA 준수 데이터 관행 보장
건강 보험 이식성 및 책임법(HIPAA)은 민감한 환자 건강 정보(PHI)를 보호하기 위한 표준을 정의합니다. 이러한 규정을 준수하기 위해, 의료 분야 리더는 제3자 공급업체가:
- 챗봇의 목적을 달성하기 위해 필요한 최소한의 PHI를 수집합니다.
- 강력한 비밀번호 및 인증 정책을 가진 권한 있는 직원에게만 PHI에 접근을 허용합니다.
- PHI를 보호하기 위해 강력한 암호화 기술을 사용합니다.
- 강력한 접근 제어를 가진 HIPAA 준수 서버에 필요한 데이터를 저장합니다.
- HIPAA를 준수하기 위해 사업 협력자 계약(BAA)을 체결합니다.
- 보안 사고에 대한 대응 계획을 요청합니다.
의료 분야 리더는 이러한 도구를 사용하여 정기적으로 접근 보고서를 확인해야 하며, 이는 AI로 자동화하는 것도 쉽습니다. 그리고 비정상적인 활동이 발생할 경우 관리层에 경고를 보내야 합니다.
또한, 환자 데이터를 수집 및 사용하기 전에 환자로부터 명확한 동의를 얻어야 합니다. 동의를 요청할 때, 환자 데이터가 어떻게 사용되고 보호될지에 대해 소통해야 합니다.
3. 워크플로우를 개선하는 잘 설계된 인터페이스
의료 분야에서 의무적인 EHR로 전환하는 데에 가장 큰 장애물 중 하나는 기술의 사용성이었습니다. 의사들은 복잡한 워크플로우에 적응하는 동안, 클러컬 작업에 대한 시간을 많이 소비하는 것에 대해 불만을 가지고 있었으며, 이는 전문적인 소진의 위험과 환자 치료에 영향을 미치는 오류의 가능성을 증가시켰습니다.
제3자 공급업체와 협업할 때, 데모와 두 번째 의견을 요청하기 전에 AI 플랫폼이나 소프트웨어 솔루션을 선택하지 마십시오. 현재 프로그램에 적응하는 사용할 수 있는 기능을 통합할 수 있는 사용자 지정이 가능한지 여부를 묻지 마십시오.
사용자 중심 설계와 표준화된 데이터 형식 및 프로토콜은 의료 기술과 AI 플랫폼 간에 정보 교환을 원활하게 하여 도움을 줄 것입니다. 이러한 표준이 구현되면 AI 알고리즘을 임상 치료에 의미 있게 통합할 수 있습니다. 확립된 프로토콜은 또한 이러한 도구가 더 잘 작동하도록 하여 상호 운용성과 더 큰, 더 다양한 데이터셋에 대한 접근을 가능하게 합니다.
4. 적절한 사용과 직원 교육
2024년 연구에 따르면, ‘인간 의사와 AI’가 제공하는 의료 조언은 사실 ‘인간 의사’만이 제공하는 것보다 더 포괄적이지만 감정적으로는 덜했습니다. 이를 극복하기 위해, 의료 분야 리더는 AI의 능력과 한계를 이해하고 적절한 인간의 감독과 개입을 보장해야 합니다.
의료 분야 리더는 웹사이트와 환자 앱에 챗봇을埋め込어 사용자에게 즉각적인 의료 정보에 대한 접근을 제공할 수 있습니다. 이러한 도구는 환자에게 처방을 재충전하도록 하는 시각적 알림을 보낼 수 있으며, 환자가 치료 계획을 준수하도록 도와줍니다. 또한, 이러한 도구는 환자의 상태의 심각성을 기준으로 환자를 분류하여 의료 제공자가 사례를 우선순위로 지정하고 자원을 효율적으로 할당하도록 도와줍니다.
그러나 이러한 도구는 여전히 상상할 수 있으므로, 복잡한 작업에는 인간 검증자가 참여하는 것이 필수적입니다. 제3자 전문가와 함께 AI 의사소통 도구에 대한 비전을 정의하고 원하는 워크플로우를 생성하세요. 일단 사용 사례에 동의하면, 운영 및 문화적 변화 관리 프로세스인 Kotter의 8단계 변화 프로세스는 직원을 온보딩하고 궁극적으로 환자 결과를 향상시키는 데에 대한 로드맵을 제공합니다.
5. 챗봇에 오류를 잡아달라고 요청
비즈니스 리더는 오류를 만들고 싶어하지 않지만, 의료 분야는 높은 위험 환경에서 심지어 작은 소홀함도 심각한 결과를 초래할 수 있습니다. 그러나 최고의 임상의도 의료 오류에免疫이 아닙니다. AI는 오류를 잡고 간격을 메우는 데에 강력한 도구가 될 수 있습니다.
2023년 조사에서, GPT-4를 사용하여 환자와 임상의 간의 대화를 기록하고 요약한 후, 챗봇을 사용하여 대화를 오류를 위해 검토했습니다. 검증 중에, 환자의 체질량지수(BMI)에 대한 오류를 잡았습니다. 챗봇은 또한 환자 기록에 혈액 검사가 주문되었으며, 이를 주문한 이유가 언급되지 않았습니다.
이 예는 AI가 의사의 AI 상상, 생략, 오류를 처리하는 데에 보조 도구로 사용될 수 있음을 나타냅니다.
의료용 AI는 의사와 간호사를 지원하고 워크플로우를 간소화하며, 환자에게 치료에 대한 접근을 용이하게 하며, 소홀함을 최소화하기 위해 존재합니다. 이러한 도구는 인간 의료 제공자가 제공하는 공감, 직관, 실제 경험을 완전히 대체할 수는 없지만, 분석과 시간 절약의 측면에서 탁월한 이점을 제공합니다. 의료 분야 리더가 HIPAA 규정을 준수하고, 환자와의 투명한 의사소통, 및 적절한 직원 교육에 시간을 들인다면, 이러한 도구를 안전하게 그리고 자신감 있게 구현할 수 있습니다.
