의료 AI 채택의 병목 현상

모든 분야에는 인공 지능을 통합할 수 있는 기회가 있습니다. 의료 분야는 AI가 다른 산업을 새로운 수익 및 생산성 수준으로 발전시키면서 주의와 우려를 표명하면서 더 느린 경로를 택하고 있습니다. 

무한한 데이터 자원을 확보하여 환자 진단을 개선하고 의료 시설의 운영 커뮤니케이션을 간소화할 수 있다면, 의료계가 AI 도입을 원하지 않을 이유가 있을까요? 업계가 포괄하는 모든 요소 때문에 이러한 전환은 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 복잡합니다.

방대한 데이터 표면 영역

전자 건강 기록(EHR) 수많은 전자 풍경에 걸쳐, 보험 데이터베이스, 의료 기록 및 방사선 실험실 영상을 포함합니다. AI가 가장 통찰력 있는 정보를 찾을 수 있는 정보가 포함된 아직 디지털화되지 않은 의료 기록도 많이 있습니다. 그러나 의료 산업의 경쟁 및 기밀 특성으로 인해 이 데이터가 동일한 사일로에서 만나지 못합니다.

연결하는 데는 시간과 비용이 많이 들며, 많은 독립 의료 기관은 기계 학습 알고리즘에 알리기 위해 힘을 합치는 것을 꺼려합니다. 그들은 데이터를 넘겨주면 노력에 대한 보상을 원합니다. 

PII(개인 식별 정보) 및 PHI(보호된 건강 정보)는 민감한 리소스입니다. AI 데이터 세트를 제공하면서 건강 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것은 회색 영역입니다. 반대로 AI는 항상 최신 규정 준수, 따라서 신중한 정보 입력은 이 도로를 안전하게 탐색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

그러나 업계가 이 장애물을 극복하면 AI 데이터 세트는 모든 현재 의료 상황에 대해 알려진 모든 치료법, 처방 및 치료 계획을 알 수 있습니다. 이 분야는 정보의 엄청난 확산을 어떻게 극복할 수 있습니까? 규정이 핵심입니다.

의료 분야의 AI는 정부 벤치마크가 거의 또는 전혀 없습니다. 그것들을 갖추면 이 노력에 시간과 자원을 위임할 때 가장 유명한 병원들조차 일부 우려를 잠재울 것입니다. 이러한 프로세스에 대한 표준을 만드는 것은 규제 기관과 의료 기관의 공동 노력이 될 것입니다. 다음과 같은 새로운 AI 트렌드를 사용한 시행착오 테스트 예측 분석 및 향상된 보안 시간이 걸리겠지만 표준은 업계의 우려를 없애면서 응집력과 동기를 부여할 것입니다.

환자의 회의론

AI는 충분한 환자 피드백을 얻기 위해 업계에서 충분히 사용되지 않습니다. AI 헬스케어 도입 초기에 진단 또는 회복 계획을 제공하는 인공지능에 환자가 어떻게 반응하는지 알 수 없습니다. 일부 전문가들은 이에 대한 요청이 있을 것으로 보고 있습니다. 인간 의사가 대변자가 될 것 이 정보 전송을 위해.

지속적으로 업데이트되는 데이터베이스로 인해 AI가 인간 의사보다 정확할 수 있음에도 불구하고 사람들은 기술이 자신을 대체하는 세상에 적응하지 못했습니다. AI는 의사를 쓸모 없게 만들지 않을 것입니다. 인간의 영향은 항상 결정에 대한 두 번째 의견을 제공할 수 있습니다. 

또한 사람들은 효율성과 정확성을 보장하기 위해 구현 후 AI에 정보를 제공하고 미세 조정할 것입니다. 이는 너무 많은 데이터로 압도되는 의료 AI의 관련 장애물을 극복할 것입니다. 인간의 감독은 데이터 스케일링 및 입력 관리 허위, 구식 또는 불필요한 정보로 인해 결정이 편향되거나 잘못 전달되지 않도록 합니다. 의사가 환자에게 이를 전달하면 환자가 더 편안하게 느낄 수 있다.

연구자들은 반응과 신뢰 능력을 측정하기 위해 환자에 대한 AI 노출을 늘려야 합니다. 상호 작용을 통해서만 대기 시간 단축, 처방전 조제 속도 향상, 진단 정확도 향상, 번아웃 최소화를 위한 균형 잡힌 직원 배치 등 잠재력을 확인할 수 있었습니다. 이것은 다음과 같이 특히 유익할 수 있습니다. 간병인의 36%는 자신의 업무가 매우 스트레스가 많다고 말합니다..

AI로 오버헤드를 줄이면 막대한 비용을 절약할 수 있으므로 중급 병원으로 발전할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 의료 서비스의 새로운 미래로 나아가기 위해 더 많은 전문 직원과 더 나은 장비에 투자할 수 있습니다. 이러한 부작용은 긍정적인 변화가 눈앞에 펼쳐지는 것을 본다면 환자의 마음을 바꿀 수 있습니다.

AI 의사 결정의 미지

인간은 의사 결정을 알리기 위해 AI에 제공하는 데이터가 무엇인지 알고 있지만 인공 지능은 여전히 ​​놀라움을 가져다주는 가정을 예측하거나 만들 수 있습니다. 프로그래머와 엔지니어는 기술적 측면을 설명하기 위해 존재하지만 AI가 데이터 포인트 사이의 점을 연결하는 방법은 여전히 ​​모호합니다.  

이 개념은 설명 가능성으로 알려져 있습니다. 문제는 임상의가 솔루션을 찾은 방법을 이해할 수 없는 경우, 특히 인간이 역사상 답을 생각해 본 적이 없는 경우 어떻게 AI와 협력할 수 있는지입니다. 의료 분야의 AI는 사람들이 답을 얻지 못한 질병에 대한 치료법을 제안하기 시작할 수 있습니다. 또한 추세나 증상을 식별하여 인간의 인식 범위를 넘어서는 진단적 도약을 할 수 있습니다. 

연구자들은 이것이 어떻게 작동하는지, 그리고 의료 전문가가 건전한 회의론을 실행하면서 어떻게 AI 리소스와 강력한 관계를 발전시킬 수 있는지 밝히고 싶어합니다. 인간이 어떻게 AI가 불가능한 해결책에 도달했는지 이해할 수 없다면 기관에서 어떻게 이를 안정적으로 구현할 수 있을까요? 추가 연구는 AI 처리를 명확히 하여 이 병목 현상을 해결할 것입니다. 

그러나 연구와 함께 또 다른 해결책은 AI에 대한 인류의 인식과 가정을 덮어쓰는 것입니다. AI는 잘못된 동등성과 결정을 내릴 수 있지만 정확한 예측 능력은 근거가 없는 것이 아닙니다. 인간의 연구와 기여는 의료에 정보를 제공합니다. 일체 포함. 이러한 실현이 정상화되면 건강 분야에서 AI 채택이 더욱 원활해질 수 있습니다.

의료 분야의 AI에 대한 저항

AI와 같이 혁신적이고 산업을 변화시키는 인프라를 채택하면 의료 종사자가 현장에 대해 생각하는 방식에 혁명이 일어날 것입니다. 모든 기술 변화에는 가능한 한 많은 장애물과 법적 문제를 피하면서 해당 부문과 환자에게 어떤 이점이 있는지를 밝히기 위해 능동적이고 낙관적인 담론이 필요합니다. 

잠재적으로 엄청난 논쟁과 AI를 구현하기 위한 힘든 노력에 직면하고 싶어하는 사람은 아무도 없기 때문에 엄청난 망설임이 존재합니다. 그러나 AI를 올바르게 활용하면 의료를 보다 효과적이고 정확하게 인류를 돌보는 새로운 시대로 끌어올려 전 세계 환자와 직원의 삶의 질을 높일 수 있습니다.