AI를 이용한 의료: 약속에서 실제로

의료는 오늘날보다 더 많은 기술적 약속이나 그것을 이행할 압력을 가한 적이 없다.

기술의 혁신은 놀라운 속도로 진행되고 있다. 생성적 AI는 항소서를 작성하고, 임상 기록을 요약하고, 주변 도구를 구동하며, 가정에서 환자와의 상호작용을 가능하게 한다. 미국의 입원 환자 병원 중 96% 이상이 이미 EHR 시스템을 사용하고 있다. 이것은 무결점하고 지능적인 치료의 시대가 되어야 할 것이다. 그러나 잠재력과 실제 사이 어딘가에서 गत도가 손실된다.

기존 인프라, 분산된 거버넌스, 노동력의 피로, 그리고 자원 격차의 확대는 진행을 더디게 한다. 더욱 도전적인 것은 보험 제공자, 제공자, 환자들이 각자自己的 속도로 디지털 능력을 구축하고 있지만, 공통의 리듬 없이 진행하고 있다는 사실이다.

한편, 더 나은 치료를 제공하기 위한 압력은 증가하고 있다. 700개 이상의 미국 병원, 특히 농촌 지역의 많은 병원들이 폐쇄의 위험에 처해 있다. 입법 변경은 수백만 명의 사람들에게 보험을 제공하는 것을 더 줄일 수 있다.

이 시점에서, 포인트 솔루션이 아닌 확장된 혁신만이真正로 치료를 변革할 수 있다. 혁신을 지속가능하게 확장하기 위해서, 의료는 실제 워크플로우 안에 혁신을 내재화 시키고, 상호운용성을 바탕으로 하며, 의도적으로 거버넌스를 하며, 시스템 전체에 걸쳐 일치시키는 것을 구축해야 한다.

모두가 혁신을 하고 있다. 그렇다면 왜 여전히 단절된 느낌이 날까?

문제는 혁신이 고립된 상태에서 발생할 때 시작된다. 의료 시스템은 GenAI와 디지털 도구를 실험하고 있지만, 공유 인프라나 기업 전체의 일치가 없으면, 이러한 파일럿은 거의 확장되지 않는다.

4분의 1의 시스템만이 GenAI 사용을 책임 있게 관리하기 위한 거버넌스 모델을 가지고 있으며, 대부분은 여전히 분산된 데이터 환경과 씨름한다. 이것은 치료를 단순화하는 대신, 임상의가 일하는 방식에 더 많은 복잡성을 추가한다.

예를 들어, 수익 주기를 살펴보면, AI는 이제 항소서를 몇 분 안에 생성할 수 있지만, 보험 제공자는 여전히 수동으로 처리한다. 이것은 비대칭을 생성하고 행정 비용을 증가시킨다.

의료에서 AI를 확장하기 위해 필요한 것

앞으로 나아가기 위해서, 리더들은 수렴을 위한 설계를 해야 한다. 이것은 혁신을 실제 치료의 일부로 만드는 것을 의미한다: 팀 전체에 걸쳐 점을 연결하고, 모든 노력이 모든 주요 이해관계자에게 더 나은 결과를 가져오는지 확인한다.

그것이 실제로 무엇인지 살펴보면:

1. 워크フォ스를 재설계하기, 대체하기는 아니다

의료에서 확장 가능한 혁신은 chăm sóc 팀이 실제로 어떻게 일하는지 재고하는 어려운 진실에서 시작한다. 2024년에, 57%의 의료 시스템 경영진은 노동력 부족을 최상위 전략적 우려로 언급한다. 노동력 준비 부족은 또한 디지털 변환의 상위 3개의 장애물 중 하나이다. 이것은 배치와 인간 준비 사이의 넓은 간격을 강조한다.

향후를 위한 제공자는 다양한 방식으로 대응하고 있다:

• 그들은 노동력의 회복력을 투자하고 있다. 간호사는 임상 직관을 대체하기 위해 아니라 강화하기 위해 하이브리드, 기술로 구동되는 역할을 위해 업스킬링되고 있다.
• 그들은 인지 부담을 줄이는 GenAI 도구를 배치하고 있다. 예를 들어, 주변 문서화는 임상의가 노트를 자동화하고 재입원 위험을 플래그하는 것을 도와준다. 방문 전 요약은 또한 필수적이다. 왜냐하면 그것은 치료를 스트림라인하기 위해 방문 전에 환자 컨텍스트를 표면화하기 때문이다.
• 그리고 그들은 워크플로를 재상상함으로써 시간과 용량을 재취득하고 있다. 워크플로 재설계, 지능형 위임과 짝지어, 시간을 15-30% 절약할 수 있는 잠재력이 있다. 이것은 거의 300,000명의 입원 간호사의 격차를 메울 수 있다.^[8].

이것은 더 지속 가능한 치료 모델의 구현자이다. 혁신은 그것이 성공하기 위해서, 치료를 제공하는 사람들의 경험에 기반해야 한다.

2. AI를 위한 변화 관리 프레임워크 구축

의료에서 AI를 활용하는 방법은 하나의 크기만 있는 접근법이 아니다. 이것은 단순히 또 다른 기술 롤아웃이 아니다.

클라우드 마이그레이션과 달리, 인프라가 리드하는 곳에서, AI는 먼저 우리가 작업을 이해해야 한다는 것을 요구한다. 인지, 마찰, 지원이 가장 필요하고 어디에 있는지. 우수성 센터는 제공자들이 이것을 올바르게 하도록 도와준다.

이러한 센터는 거버넌스를 공식화하고, 워크플로를 일치시키고, 배치에서 안전, 평등, 신뢰를 보장한다. 이것이 없으면, 혁신은 표面的 유용함에서 정체될 수 있다. 실제 치료의 관행에서 분리된 상태로 남아 있다.

존스 홉킨스에서, 예측적 병상 관리 대시보드는 최전선 팀과 공동으로 설계되어 일일 의사 결정의 중요한 부분이 되었다. 이것이 통합이 의미하는 것이다. AI를 확장하기 위해서, 그것은 먼저 치료의 리듬에 맞아야 한다.

3. 임상 AI의 신뢰 격차를 메우기

혁신은 의료 기업 전체에 걸쳐 균일하게 환영받지 않는다. AI는 의료의 백오피스에서 발판을 찾았지만, 임상 환경에서는 여전히 자신의 목소리를 찾고 있다. 자동화는 낮은 위험의 분야에서 빠르게 확장하고 있다. 청구와 항소와 같은 곳에서, 그러나 진단, 분류, 치료 계획과 같은 곳에서는 주저함이 더 깊다. 이것은 이해할 수 있다; 최전선 임상의들은 그들이 도움을 주지 않은 도구를 신뢰하도록 요청받고, 실수가 실제 인명 비용을 초래하는 환경에서 일한다.

이것은 임상 혁신이 중단되어야 한다는 것을 의미하지 않는다. 그것은 다르게 안내되어야 한다는 것을 의미한다.

임상 실제에서 실제로 차이를 만들기 위해서, AI는 임상의의 업무를 완화해야 한다. 기회는 인구 건강 위험 계층화와 감시, 환자 역사 요약, 용량 관리와 같은 작업을 지원하는 데 있다. AI가 의사 결정에 보완하고, 인지 피로를 줄이고, 자연스럽게 치료가 제공되는 방식에 맞을 때, 그것은 신뢰를 구축한다.

4. ROI를 달러 이상으로 재정의하기

의료에서 AI를 확장하기 위해서, 우리는 ROI를 더 넓은 관점에서 볼 필요가 있다. 우리는 ROI를 비용 절감과 예산 삭감으로 정의할 때,真正로 중요한 것을 간과할 수 있다. 성공은 더 나은 결과와 임상의와 환자 사이의 더 강한 연결을 보여야 한다.

많은 중요한 작업, 예를 들어 치료 조정, 임상 요약, 제공자-환자 참여와 같은 작업이 직접 청구할 수 없는 환경에서, 투자 회수는 단순히 달러로 측정할 수 없다. 그것은 시간을 재취득하고, 신뢰를 구축하고, 더 생각 깊게 치료를 제공하는 것을 계산해야 한다.

향후를 위한 의료 시스템은 대화를 변경하기 시작했다. 그들은 성공을 단순히 자동화하는 것만이 아니라, 치료를 개선하는 것에 중점을 두고 있다. 우리는 임상의의 일상적인 작업을 더 쉽게 만들어주고 있는가? 우리는 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있도록 시간을 자유롭게 해주고 있는가? 이것은 매일 명확하게 대답되어야 하는 질문이다.

인간 중심 치료를 통한 의료 AI 재상상

의료 AI의 다음 전선은 증강이다. 시스템은 백엔드 자동화에서 환자 중심 지능으로 전환하고 있다. AI는 치료를 예약하고, 증상을 분류하고, 장기 기록을 해석하여 의사결정을 지원하는 것을 사용하고 있다. 올바르게 설계된 이러한 도구는 신뢰를 구축하고, 인지 부담을 줄이고, 접근성을 개선하고, 환자와의 연결을 위한 시간을 자유롭게 해준다.

거의 60%의 의료 CEO가 현재 GenAI를 최상위 투자 우선순위로 평가하고 있으며, 79%는 장기적인 성장에 대해 낙관적이다. 그러나 70%는 규제 불확실성을 확장의 주요 장벽으로 언급한다.

앞으로 나아가기 위한 길은 대담한 제공자 리더십을 요구한다. 진행은 화려한 배치나 빠른 승리에서 오지 않을 것이다.真正로 시스템을 앞으로 나아가게 하는 일을 하는 것에서 오게 될 것이다. 이것은 시스템적 낭비를 제거하고, 제공자와 보험 제공자 사이에 공유 데이터 재단을 구축하고, 강한 변화 관리 프레임워크를 마련하고, 측정 가능한 가치, 재정적이고 비재정적인 가치에 집중하는 것을 포함한다.

우리는 AI를 더 근본적이고, 신뢰할 수 있고, 투명하고, 치료의 실제에 깊이 맞춰진 무언가로 형성하기 시작해야 한다. AI의 영향은 실제로 모든 워크플로우, 모든 결정, 모든 상호작용을 조용히 그리고 무결점하게 가능하게 하는 것이다. 그리고 결국,真正로 진행은 기술을 그것이 서비스를 제공해야 하는 사람들에게 더 의미 있게 가져오는 것이다.