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의료 산업은 재정적 도움을 받을 수 있는 산업 중 하나입니다. 진단 장비, 의료 용품 및 약물 치료의 높은 비용과 의료 센터를 운영하는 데 필요한 전기와 물의 비용이 빠르게 증가합니다. 이러한 비용은 종종 환자에게 전가되며, 환자는 막대한 의료 부채를 안게 됩니다. AI는 그것을 변경할 수 있습니다 — 만약我們가 그것을 잘 사용할 수 있다면.
AI가 얼마나 많은 돈을 절약할 수 있을까요?
2023년 국립 경제 연구소의 보고서에 따르면, AI의 더 큰 채택 — 적어도 현재 시장에 있는 유형 — 은 의료 비용에서 5-10%의 절감을 가져올 수 있습니다. 이는 연간 2,000억 달러에서 3,600억 달러에 해당합니다. 더 나아가, 이 숫자는 향후 AI의 발전으로 인해 더 많은 절감이 가능함을 고려하지 않습니다.
AI가 의료에서 돈을 절약하는 곳은 어디인가요?
인공 지능이 더욱 발전함에 따라 절감액은 더 커질 수 있습니다. AI가 재정적으로 가장 큰 영향을 미치는 곳은 어디일까요?
의료 방문 간소화
환자라는 단어가 결코 더 적절하지 못한 단어입니다. 2022년, 비紧急한 예약을 위한 새로운 환자의 평균 대기 시간은 26일로, 2017년보다 8% 증가되었습니다. 절실한 사람들은 의료 센터에서 도움을 받기 위해 긴급한 치료 센터를 찾고 있으며, 이러한 시설 중 거의 71%가 디지털 방사선 촬영을 제공하여 환자의需求을 충족하려고 합니다. 만약 AI가 예약을 더 빠르게 처리할 수 있다면, 의사는 더 많은 환자를 볼 수 있고 더 많은 수입을 창출할 수 있습니다.
AI는 환자의 의료 기록과 클리닉과의 상호작용에 대한 자동화된 요약을 생성할 수 있습니다. 이는 환자의 증상, 진단, 치료 및 예약 일정을 포함합니다. 의사와 간호사는 이를 사용하여 환자 차트, 영상 보고서 또는 실험실 결과에서 관련 정보를 가져올 수 있습니다. AI는 حتى 의사와 환자 간의 의사소통을 위한 번역 서비스를 제공할 수 있습니다.
행정 비용 절감
2019년, 의료 산업은 미국에 3.8조 달러의 비용을 초래했으며, 25%가 행정 기능에 할애했습니다. 예를 들어, 회계, 예약, 전화 응답 및 이메일 전송 등입니다. AI는 이러한 작업을 쉽게 수행하거나 최소한으로 줄일 수 있습니다.
예를 들어, ChatGPT는 다양한 수신자와 시나리오에 대한 이메일을 몇 초 만에 작성할 수 있습니다. 또한 대량의 텍스트를 분석하여 주요 내용을 요약할 수 있습니다. AI는 또한 약사에게 환자가 현재 처방을 얼마나 빠르게 사용하는지 또는 언제 재처방이 필요한지 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.
중요한 것은 AI가 환자의 건강 정보를 관리하거나 예약을 잡는 데 도움이 되는 가상 보조자 채팅봇을 구동할 수 있다는 것입니다. 행정 작업에 소요하는 시간을 줄이면 실제 환자를 돕는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
진단 및 치료 지원
연구자들은 1970년대부터 AI가 환자를 진단하는 데 도움이 될 수 있다는 것을 인식했습니다. 이 목적을 위한 AI 사용에 대한 논의는 점점 더 커지고 있습니다.
과학자들은 알고리즘이 CT 스캔, 초음파, X선 및 MRI를 분석하여 은닉된 병리를 찾을 수 있다고 믿습니다. AI는 혈압, 맥박, 체온 등에서 패턴과 이상을 감지할 수 있습니다. 또한 환자 데이터의大量 볼륨을 처리하여 의사가 차트를 검토하기 전에 잠재적인 문제를 예측하여 진단 과정을加速시켜 시간과 돈을 절약할 수 있습니다.
의사는 특정 상태에 대한 최상의 치료 옵션을 결정하는 데 AI를 사용할 수 있습니다. 또한 의사는 약물 상호작용을 감지하고 복잡한 경우에 대한 지침을 따를 수 있습니다. 여러 데이터 소스를 사용하면 의사는 환자의 건강에 대한 더 명확한 그림을 얻을 수 있으며, 이는 진단과 치료의 정확성을 향상시킵니다.
기록 작성 및 보존 개선
의료 전문가들은 각 방문에 대한 노트를 태블릿이나 컴퓨터에서 녹음할 수 있습니다. 그런 다음 알고리즘이 각 문서의 주요 세부 정보를 요약할 수 있습니다. 이는 환자의 과거 의료 기록, 현재 상태, 진단 및 치료 계획을 포함합니다.
AI는 의료 전문가가 개인 환자, 임상 시험 또는 전 세계 질병 진행에 대한 의료 보고서를 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 임상 시험에 참가할 사람들을 모집하는 데 유용할 수 있습니다. 알고리즘은 시험의 자격 기준을 충족하는 사람들을 식별하여 의사가 효율적으로 모집을 위한 글을 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
증상 체커 생성
AI 기반의 증상 체커는 환자가 자신에게 무엇이 잘못되었는지 결정하는 데 도움이 되는 유용한 도구입니다. 환자는 앱에서 증상을 선택하거나 입력하면 소프트웨어는 가능한 진단 목록을 반환합니다.
증상 체커는 명백히 의사의 방문 대신에 사용할 수 없지만, 경우에 따라 불필요한 의료 방문으로 인한 비용을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 환자의 유일한 증상이 코막힘인 경우, 소프트웨어는 일반적으로 집에서 관리할 수 있는 감기 또는 알레르기라고 알려줄 것입니다. 환자는 그러면 의사의 방문에 시간과 돈을浪費하지 않을 수 있습니다.
반면에, 증상 체커가 더 심각한 문제가 있는 경우를 나타낸다면, 일반적으로 의사를 방문하지 않는 환자는 예약을 잡을 수 있습니다. 질병을 초기에 발견하면 치료 비용을 절약하고 환자의 결과를 개선할 수 있습니다.
전세계 건강 모니터링
AI는 역학자들이 하는 것보다 먼저 질병 발병을 감지할 수 있습니다. 2019년에 AI 알고리즘이 중국에서 급격한 폐렴 사례를 잠재적인 문제로 플래그했습니다. 이는 의사들이 상황을 인식한 거의 같은 시간이었습니다. 그 질병은 결국 COVID-19로 밝혀졌습니다.
역학자들은 AI를 사용하여 소셜 미디어 게시물을 분석하고 “기침” 또는 “인플루엔자”와 같은 키워드를 찾는 데 사용할 수 있습니다. 이는 전문가가 어디에서 다른 핫스팟이 나타날 수 있는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI는 질병을 실시간으로 모니터링하여 广泛한 감염의 위험을 계산할 수 있습니다. 예를 들어, 비디오 자료는 역학자들이 접촉자 추적에 사용할 수 있으며, 누가 질병을 퍼트리고 있으며 어디에서 퍼지고 있는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 전문가들은 그러면 감염될 가능성이 있는 사람들에게 자가 격리 또는 의사 방문에 대한 조언을 할 수 있습니다.
모델링을 통해 인공 지능은 질병이 다양한 약물과 어떻게 상호작용하는지 예측할 수 있습니다. 또한 병리학이 어떻게 퍼지고 일반적으로 특정 지역에서 얼마나 많은 사람이 감염되는지 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
강력한 새로운 도구
인공 지능은 의료 산업을 극적으로 변경할 수 있습니다. 환자의 대기 시간을 줄이고, 행정 작업을 자동화하고, 전세계 건강을 모니터링하며, 의사에게 진단과 치료를 도와줌으로써, AI는 환자의 결과를 크게 개선할 수 있습니다.同時에, 이는 의료 비용을 낮추어 수많은 사람들에게 치료를 더 접근하기 쉽게 만들 것입니다. AI는真正로 생명을 구할 수 있습니다.
