任意의 AI 에이전트가 대화할 수 있습니다. 그러나 신뢰할 수 있는 에이전트는 드뭅니다.

의료 분야에서 AI 에이전트의 필요성은 긴급합니다. 산업 전반에서 과로로 인해 시간이 많이 걸리는 작업으로 인해 환자 치료가 지연되고 있습니다. 의료진은 얇게 펴져 있고, 보험 회사 콜 센터는 과부하가 발생하고, 환자는 즉각적인 우려에 대한 답변을 기다리고 있습니다.

AI 에이전트는 심오한 간격을 메우고, 임상 및 행정 직원의 범위와 가용성을 확장하며, 의료 직원과 환자의 소진을 줄일 수 있습니다. 그러나 그렇게 하기 전에, 우리는 AI 에이전트에 대한 신뢰의 강한 기초를 구축해야 합니다. 그 신뢰는 따뜻한 음성 톤이나 대화적 유창성에서 오지 않습니다. 그것은 엔지니어링에서 비롯됩니다.

AI 에이전트에 대한 관심이 높아지고, 헤드라인은 에이전트 AI의 약속을 나트럽고 있지만, 환자와 커뮤니티에 책임을 지고 있는 의료 리더들은 이 기술을 대규모로 배포하는 데 아직도 주저하고 있습니다. 스타트업은 예약 일정 관리와 같은 일상적인 작업에서부터 높은 터치의 환자 커뮤니케이션 및 치료까지 에이전트 기능을 강조하고 있습니다. 그러나 대부분의 에이전트는 이러한 상호작용이 안전하다는 것을 아직 증명하지 못했습니다.

그들은 결코 증명하지 못할 것입니다.

실제는, 누구든지 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 사용하여 음성 에이전트를 생성하고, 동정하는 음성을 주고, 설득력 있는 대화를 작성할 수 있습니다. 이러한 에이전트를 제공하는 플랫폼이 많습니다. 그 에이전트는外見와 음성이 다를 수 있지만, 모두 동일하게 행동합니다. 환상에 빠지기 쉽고, 임팩트 있는 사실을 검증할 수 없으며, 책임을 지는 메커니즘이 없습니다.

이 접근 방식 – 기본 LLM을 둘러싼 얇은 래퍼를 구축하는 것은 – 소매 또는 호텔 业에서 작동할 수 있지만, 의료 분야에서는 실패할 것입니다. 기본 모델은 비범한 도구이지만, 주로 일반 목적으로 설계되었으며, 임상 프로토콜, 보험 정책 또는 규제 표준에 대해 특별히 훈련되지 않았습니다. 이러한 모델을 기반으로 구축된 가장 유창한 에이전트도 환상적인 영역으로漂流할 수 있으며, 답변을해야 할 질문에 답변하지 않거나, 인간이 루프에 참여해야 할 때를 인식하지 못할 수 있습니다.

이러한 행동의 결과는 이론적인 것이 아닙니다. 환자들을 혼동시킬 수 있으며, 치료를 방해할 수 있으며, 비용이 많이 드는 인간의 재작업으로 이어질 수 있습니다. 이것은 지능 문제가 아닙니다. 이것은 인프라 문제입니다.

의료 분야에서 안전하게, 효과적으로, 신뢰성 있게 작동하려면, AI 에이전트는 단순히 전화의 다른쪽 끝에 있는 자율적인 음성일 수 없습니다. 그들은 제어, 컨텍스트, 책임성을 위해 특별히 설계된 시스템에 의해 운영되어야 합니다. 이러한 시스템을 구축하는 경험에서, 이것이 실제로 무엇을 의미하는지 알아보겠습니다.

응답 제어는 환상을 없애는 데 도움이 될 수 있습니다

의료 분야에서 AI 에이전트는 단순히 설득력 있는 답변을 생성할 수 없습니다. 그들은 항상 올바른 답변을 제공해야 합니다. 이것은 제어 가능한 “액션 공간”을 필요로 합니다. 즉, AI가 자연스러운 대화를 이해하고 촉진할 수 있지만, 모든 가능한 응답이 사전에 정의된 로직에 의해 제한되도록 하는 메커니즘입니다.

응답 제어 매개 변수가 내장되면, 에이전트는 검증된 프로토콜, 사전 정의된 운영 절차 및 규제 표준만 참조할 수 있습니다. 모델의 창의력은 사실을 즉흥적으로 만들기보다는 상호작용을 안내하는 데 사용됩니다. 이것은 의료 리더가 환상 위험을 완전히 제거할 수 있는 방법입니다. 즉, 테스트나 포커스 그룹에서가 아니라, 기본적으로 이러한 위험을 설계하는 것입니다.

전문 지식 그래프를 사용하여 신뢰할 수 있는 교환을 보장할 수 있습니다

의료 분야에서 모든 대화의 컨텍스트는 깊이 개인적입니다. 2형 당뇨병을 앓고 있는 두 사람은 같은 지역에 살고 같은 위험 프로파일을 가질 수 있습니다. 그러나 그들의 특정 약물에 대한 자격은 의료 기록, 의사의 치료 지침, 보험 계획 및 양식 규칙에 따라 다를 수 있습니다.

AI 에이전트는 이러한 컨텍스트에 접근할 수 있을 뿐만 아니라, 실시간으로 그것과 추론할 수 있어야 합니다. 전문 지식 그래프는 이러한 기능을 제공합니다. 이것은 여러 신뢰할 수 있는 출처에서 정보를 구조화된 방식으로 표현하는 방법으로, 에이전트가 무엇을 듣는지 확인하고, 제공하는 정보가 정확하고 개인화된 것임을 보장합니다. 이러한 계층이 없는 에이전트는 정보에 대해 잘 알고 있는 것처럼 들릴 수 있지만, 실제로는 엄격한 워크플로우를 따르고 빈칸을 채우고 있을 뿐입니다.

강력한 검토 시스템을 사용하여 정확성을 평가할 수 있습니다

환자가 AI 에이전트와 통화를 마치고 만족할 수 있지만, 에이전트의 작업은 아직 끝나지 않았습니다. 의료 기관은 에이전트가 정확한 정보를 생성했는지, 상호작용을 이해하고 문서화했는지에 대한 확신이 필요합니다. 자동화된 사후 처리 시스템이 여기서 역할을 합니다.

강력한 검토 시스템은 인간 감독자가 모든 시간을 가졌을 때와 같은 세부적인 검토 수준으로 각 대화를 평가해야 합니다. 그것은 응답이 정확했는지, 올바른 정보가 캡처되었는지, 후속 조치가 필요한지 여부를 결정해야 합니다.何か가 잘못된 경우, 에이전트는 인간에게 에스컬레이션할 수 있어야 하지만, 모든 것이 확인되면, 작업을 목록에서 확인하고 확신을 가지고 마무리할 수 있습니다.

이 세 가지 기본 요소 외에, 모든 에이전트 AI 인프라는 환자 데이터를 보호하고 에이전트가 규제된 범위 내에서 작동하는 강력한 보안 및 규정 준수 프레임워크가 필요합니다. 이 프레임워크는 SOC 2 및 HIPAA와 같은 공통 산업 표준을 엄격히 준수해야 하며, 편견 테스트, 보호된 건강 정보 삭제, 데이터 보존을 위한 프로세스를 포함해야 합니다.

이러한 보안 안전 장치는 단순히 규정 준수 상자를 체크하는 것이 아닙니다. 그것들은 신뢰할 수 있는 시스템의 백본을 형성하여 모든 상호작용이 환자와 제공자가 기대하는 수준에서 관리되도록 합니다.

의료 산업은 더 많은 AI 허풍을 필요로 하지 않습니다. 그것은 신뢰할 수 있는 AI 인프라가 필요합니다. 에이전트 AI의 경우, 신뢰는 얻어지는 것이 아니라 설계됩니다.