의료의 AI 도전은 채택이 아니다. 준비다.

의료 기관은 인공 지능에大量 투자하고 있으며, AI 지출은 2025년에 14억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 2024년 수준의 거의 3배입니다. 이전에는 디지털 후발주자로 간주되던 의료 산업은 이제 기업 AI 채택의 속도를 앞서고 있으며, 더 широк은 경제의 2.2배의 속도로 AI를 배포하고 있습니다.

이러한 열기는 이해할 수 있습니다. AI는 행정 부담을 줄이고, 운영 효율성을 개선하고, 임상 의사 결정 지원 및 조직이 증가하는 인력 및 재정 압력을 극복하는 데 도움이 될 것입니다. 많은 의료 리더들은 AI를 디지털 변혁 여정의 다음 주요 단계로 간주합니다. 실제로, 맥킨지에 따르면, 85%의 의료 리더들은 생성적 AI 기능을 탐색하거나 이미 채택했으며, 이는 실험에서 구현으로의 급격한 전환을 나타냅니다.

그러나 많은 기관은 인간이 복잡한 워크플로우 위에 AI 기반 미래를 구축하려고 시도합니다. 불행히도, 이러한 시스템과 데이터 환경은 AI를 지원하도록 설계되지 않았습니다.

외래진료 속도 기대는 기존 워크플로우 문제를 증폭시킵니다

이 문제는 전통적인 병원 환경을 벗어난 치료가 증가함에 따라 더욱 긴급해지고 있습니다. 외래 수술 센터 시장만으로도 2030년까지 700억 달러를 초과할 것으로 예상되며, 이는 더 분산된 디지털 우선 치료 제공을 향한 더广泛한 움직임을 반영합니다.

이러한 치료 시스템이 더 분산됨에 따라, 의료 기관은 점점 더 복잡한 운영 환경을 관리해야 합니다. 다중 사이트 외래 네트워크는 종종 전자 건강 기록(EHR), 예약 시스템, 수익 주기 플랫폼 및 보고 도구의 혼합으로 구성되며, 이러한 도구는 다른 시기에 다른 목적으로 구현되었습니다. AI는 이러한 복잡성을 극복하는 데 도움이 될 수 있지만, 그 효과는 기업 전체에서 일관된, 연결된, 신뢰할 수 있는 정보에 접근하는 데 달려 있습니다. 치료가 더 분산될수록, AI가 효과적으로 작동할 수 있는 운영 및 기술 기반을 구축하는 것이 더욱 중요합니다.

그러나 실제 도전은 기술 자체 아래에 있습니다. 이미 단편화된 프로세스, 일관되지 않은 데이터 및 분리된 시스템으로 어려움을 겪는 기관은 AI가 이러한 문제를 해결하는 것이 아니라 증폭시킬 것입니다.

데이터: 영향력보다 풍부함

의료 산업은 이미 세계 데이터 볼륨의 약 30%를 생산하며, 이 수치는 다른 산업보다 빠르게 증가할 것으로 예상됩니다. AI는 분석, 추천, 요약, 운영洞察력을 대규모로 생성할 수 있으므로 이 추세를 가속화할 수 있습니다.

毕竟, 연구에 따르면 생성적 AI는 컨설턴트, 마케터, 엔지니어, 의료 전문가 및 고객 지원 전문가와 같은 지식 근로자의 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 맥킨지에 따르면, 정보 검색, 서면 의사 소통, 문제 진단과 같은 활동을 자동화하고 가속화함으로써 연간 4.4조 달러의 경제 가치를 창출할 수 있습니다.

그러나 의료 기관은 더 많은 데이터가 필요하지 않습니다. 데이터를 집계하고 운영화하여洞察력을 행동으로 변환하는 더好的 방법이 필요합니다. 강력한 운영 및 기술 기반 없이, AI 이니셔티브는 더 많은 복잡성을 생성하고, 직원을 정보로 압도하며, 측정 가능한 ROI를 제공하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

AI는 애플리케이션이 아닌 인프라 레이어입니다

이 지능 레이어가 확장됨에 따라, 의료 기관은 기존 기술 스택이 대규모 AI 사용을 지원할 수 있는지 확인해야 합니다. 이전의 의료 소프트웨어 세대와 달리, AI는 단일 워크플로우, 부서 또는 소프트웨어 회사에 국한되지 않습니다.

의료 리더들은 AI를 화려한 기술 배치로 보는 것을 중지하고, 운영 준비 도전으로 보는 것을 시작해야 합니다. AI에서 의미 있는 ROI를 생성하는 기관은 반드시 가장 많은 도구에 투자하는 기관이 아닙니다. 워크플로우, 거버넌스 구조, 데이터 기반을 구축하여 대규모 AI를 지원하는 기관입니다. 그러나 이를 달성하기 위해서는 각 기관에 대한 현실적인 성공 매개변수와 지침이 의도적으로 설정되어야 합니다.

거버넌스는 AI가 확장하는지 여부를 결정합니다

기술만이 AI 성공을 결정하지 않습니다. 기관은 또한 AI 솔루션이 평가, 배포, 모니터링 및 측정되는 방식을 정의하는 거버넌스 프레임워크가 필요합니다.

명확한 거버넌스가 없으면, 다양한 부서에서 별도의 또는 상충하는 AI 도구를 채택하여, 데이터 품질, 보안, 규정 준수, 성능 측정과 같은 일관된 표준을 생성할 수 있습니다. AI가 운영 및 임상 의사 결정에 가까워짐에 따라, 이 도전은 더욱 커집니다. 리더들은 기본 데이터가 정확하고, 출력이 신뢰할 수 있으며, AI 생성 추천이 워크플로우에 영향을 미칠 때 책임이 명확한지에 대한 확신이 필요합니다.

인력 준비도 또한 중요합니다. 직원들은 AI 생성 추천이 기존 워크플로우에 어떻게 통합되어야 하는지에 대한 명확한 지침이 필요합니다. 감독 메커니즘, 측정 가능한 성공 기준 및 명확한 책임을 설정하면 AI 이니셔티브가 기관의 목표와 분리된 기술 실험으로 남지 않고, 강한 거버넌스와 함께 철저한 프로젝트 관리를 통해 진행될 수 있습니다.

레거시 아키텍처는 종종 AI 성공의 가장 높은 장벽입니다

많은 의료 시스템은 실시간 지능을 위한 것이 아니라, 트랜잭션 워크플로우를 위한 것입니다. 단편화된 시스템, 분리된 데이터 및 불량의 상호 운용성은 종종 기술 자체보다 AI 채택의 더 큰 장벽을 생성합니다.

예를 들어, 민간 자본 지원 전문 그룹은 급속한 인수 전략을 통해 5개의 별도 EHR 플랫폼에서 데이터를 정규화하고 마이그레이션해야 할 수 있습니다. 이는 많은 의료 기관이 오늘날 직면하는 도전을 강조합니다. 즉, 기술 환경이 합병 및 인수에 의해 확장됨에 따라, 기술 환경은 더 단편화되어 가지 않습니다.

AI가 의미 있는 가치를 제공하기 전에, 기관은 먼저 AI를 지원할 수 있는 통일된 인프라의 기반을 구축해야 합니다.

더好的 결정, 더 많은洞察력

AI는 예측, 경고, 추천의 끝없는 흐름을 생성하는 데 매우 잘 적합합니다. 이러한洞察력을 성공적으로 통합하여 복잡성을 줄이는 기관이 성공할 것입니다.

대부분의 기관은 AI 준비를 위해 핵심 플랫폼을 완전히 교체할 필요는 없습니다. 더 실용적인 경로는 기존 시스템을 최적화하고, 통합을 개선하며, AI가 현재 기술 투자의 가치와 수명을 확장할 수 있는 더 강력한 기반을 구축하는 것입니다.

전략적 AI는 성공적인 AI입니다

의료 기관은 AI에大量 투자하고 있지만, 기술만이 성공을 결정하지 않을 것입니다. AI가 임상, 운영, 행정 시스템에 걸쳐 내장됨에 따라, 실제 차별화는 인프라 준비도입니다.

의료 산업은 지난 몇십 년 동안 기록을 디지털화하고, 워크플로우를 현대화하며, 점점 더 연결된 치료 환경을 구축했습니다.

다음 단계는 이러한 투자가 오늘날의 디지털 지능을 지원할 수 있는지 결정할 것입니다. AI 채택에만 집중하는 리더들은 기술을 문제를 찾는 솔루션으로 취급하는 위험에 처할 수 있습니다. 준비를 우선하는 리더들은 의사 결정, 운영 성능, 조직 전체의 측정 가능한 가치를 개선하는 방식으로 AI를 배포하는 데 더 잘 준비될 것입니다.

AI를 활용하는 경쟁에서, 기술을 가장 빠르게 채택할 수 있는 기관이 누구인지 묻는 질문은 더 이상 중요하지 않습니다. 가장 강력한 기반을 구축하여 이를 지속할 수 있는 기관은 누구인지 묻는 질문입니다.