전례 없는 기술 발전의 시대에 의료 산업은 갈림길에 서 있습니다. 많은 국가에서 의료비가 GDP를 계속 앞지르면서 의료 임원들은 디지털화, 혁신 및 디지털 전환을 위한 투자 우선순위에 대한 중요한 결정에 고심하고 있습니다. 점점 더 디지털화되는 세상에서 고품질의 환자 중심적 치료를 제공해야 하는 절실함은 그 어느 때보다 절실합니다. 이러한 변화의 최전선에는 IT 이미징이 있습니다. 이는 현대 의료의 과제를 충족하기 위해 진화하고 있는 중요한 구성 요소입니다.
영상 IT의 미래는 상호 연결된 시스템, 고급 분석, 강력한 데이터 보안, AI 기반 개선 및 민첩한 인프라가 특징입니다. 이러한 추세를 수용하는 조직은 변화하는 의료 환경에서 성공할 수 있는 좋은 위치에 있을 것입니다. 하지만 이 미래는 정확히 어떤 모습일까요? 그리고 의료 서비스 제공자는 어떻게 준비할 수 있을까요?
네트워크화된 케어 모델: 새로운 패러다임
네트워크화된 케어 모델의 도입은 의료 서비스 제공에 혁명을 일으킬 것입니다. 이러한 모델은 이해 관계자 간의 협업을 촉진하여 환자 정보를 쉽게 이용할 수 있게 하고 보다 개인화되고 효율적인 케어로 이어집니다. 앞으로 나아가면서, 원활한 데이터 공유와 상호 운용성을 가능하게 하는 기술에 대한 의료 기관의 투자가 점점 더 늘어날 것으로 예상됩니다.
다양한 전문의의 영상 데이터를 포함한 환자의 전체 병력을 모든 공인 의료 제공자가 즉시 액세스할 수 있는 시나리오를 상상해 보세요. 이러한 수준의 연결성은 진단과 치료를 개선할 뿐만 아니라 전반적인 환자 경험도 향상시킵니다.
데이터 통합 및 분석: 통찰력 잠금 해제
진정한 데이터 통합은 의료 분야에서 표준이 되고 있습니다. 강력한 통합 이미지 및 데이터 관리 솔루션(IDM)은 다양한 출처의 환자 데이터를 통합하고 있습니다. 하지만 진정한 게임 체인저는 이 귀중한 정보에 고급 분석 및 AI를 적용하는 데 있습니다.
이러한 기술을 활용함으로써 의료 전문가는 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하여 더 빠르고 정확한 진단 및 치료 결정을 내릴 수 있습니다. 데이터 기반 의사 결정을 통해 환자 결과를 개선할 수 있는 잠재력은 엄청납니다.
대표적인 사례는 오스트리아 인스브루크에 있는 Tirol Kliniken GmbH에서 Syngo Carbon Image and Data Management(IDM)를 구현한 것입니다. 이 솔루션은 다양한 이미지 및 사진 형식, DICOM CD, 내시경 또는 현미경 검사의 디지털화된 비디오 소스를 포함하여 모든 환자 중심 데이터 포인트를 한곳에 통합합니다. 이 시스템은 모든 문서를 원시 형식으로 디지털화하여 기업 전체에 네이티브 실행 가능한 데이터를 배포할 수 있도록 합니다.
데이터 프라이버시와 엣지 컴퓨팅: 혁신과 보안의 균형
의료가 점점 더 데이터 중심이 되면서 데이터 프라이버시에 대한 우려는 여전히 가장 중요합니다. 엣지 컴퓨팅을 도입하세요. 이는 민감한 환자 데이터를 로컬에서 처리할 수 있게 해주는 솔루션으로, 처리 및 전송 중에 데이터 침해 위험을 줄여줍니다.
이러한 접근 방식은 첨단 기술을 도입하는 동시에 환자의 신뢰를 유지하려는 의료 시설에 필수적입니다. 데이터 처리를 소스에 가깝게 유지함으로써 의료 서비스 제공자는 보안을 손상시키지 않고 최첨단 분석을 활용할 수 있습니다.
워크플로 통합 및 AI: 효율성과 정확성 향상
AI를 의료 영상 워크플로에 통합하면 효율성, 정확성 및 환자 치료의 전반적인 질이 획기적으로 향상될 것입니다. AI 기반 솔루션은 점점 더 보편화되어 반복적인 작업의 부담을 줄이고 진단 속도를 높입니다.
자동화된 이미지 분석에서 예측 모델링에 이르기까지 AI는 이미징 워크플로의 모든 측면을 혁신하고 있습니다. 이를 통해 운영 효율성이 향상될 뿐만 아니라 의료 전문가가 환자 치료와 인간의 전문성이 필요한 복잡한 사례에 더 집중할 수 있습니다.
사우스캐롤라이나 의대의 정량적 분석은 AI 통합의 영향을 보여줍니다. 임상 워크플로에 완전히 내장된 딥 러닝 알고리즘의 지원을 통해 심장흉부 방사선과 의사는 AI 지원이 없는 워크플로에 비해 흉부 CT 해석 시간이 22.1% 감소했습니다.
가상화: 민첩성의 핵심
IT 인프라의 미래를 대비하기 위해 헬스케어 기관은 가상화로 전환하고 있습니다. 이 접근 방식은 모듈화와 유연성을 허용하여 AI 기반 진단과 같은 빠르게 진화하는 기술에 적응하기가 더 쉬워집니다.
컨테이너 기술은 리소스 활용 및 확장성을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 가상화를 도입함으로써 의료 서비스 제공자는 IT 시스템이 민첩하고 변화하는 요구에 대응할 수 있도록 보장할 수 있습니다.
표준화 및 규정 준수: 장기적 호환성 보장
이미징 IT 시스템이 진화함에 따라 업계 표준 및 규정 준수 요구 사항을 준수하는 것이 여전히 중요합니다. 이러한 시스템은 전자 건강 기록(EHR), 의료 기기 및 기타 중요한 시스템과 원활하게 상호 작용해야 합니다.
이러한 준수는 장기적인 호환성과 새로운 기술을 수용할 수 있는 능력을 보장합니다. 또한 새로운 솔루션을 기존 IT 생태계에 보다 원활하게 통합하여 구현 과제와 비용을 줄일 수 있습니다.
실제 성공 사례
이러한 기술의 이점은 이론적인 것이 아닙니다. 전 세계의 의료 기관에서 실현되고 있습니다. 예를 들어, University Hospital Essen(UME)에서 가상화 전략 구현독일 최대 규모의 대학 병원 중 하나인 UME는 증가하는 데이터 볼륨과 애플리케이션을 관리하는 병원의 능력을 극적으로 개선했습니다. UME의 중요한 임상 정보 시스템은 이제 모듈식 및 가상화된 시스템에서 실행되어 전문가가 IT 및 의료진이 이전에 수동으로 수행했던 작업을 자동화하는 AI 도구를 포함하여 혁신적인 솔루션을 설계하고 사용할 수 있습니다.
마찬가지로 PANCAIM 프로젝트는 췌장암 탐지를 위해 엣지 컴퓨팅을 활용합니다. 이 EU 자금 지원 이니셔티브는 Siemens Healthineers의 엣지 컴퓨팅 접근 방식을 사용하여 AI 알고리즘을 개발하고 검증합니다. 스웨덴 Karolinska Institutet 알고리즘 구현 실제 췌장암 사례에서 민감한 환자 데이터가 병원 내에 유지되도록 보장하는 동시에 임상 환경에서 AI 검증을 발전시킵니다.
또 다른 혁신적인 접근 방식은 공통 환자 데이터 모델(CPDM)의 개념입니다. 이 표준화된 프레임워크는 환자 데이터가 다양한 의료 시스템과 플랫폼에서 어떻게 구성, 저장 및 교환되는지 정의하여 현재 의료 환경에서 상호 운용성 문제를 해결합니다.
앞으로의 길: 지속적인 혁신
미래를 바라보면서 방사선학의 기술적 발전이 빠른 속도로 계속될 것이라는 것은 분명합니다. 경쟁력을 유지하고 최상의 환자 치료를 제공하기 위해 의료 기관은 지속적인 혁신과 새로운 기술의 도입을 우선시해야 합니다.
여기에는 IT 시스템뿐만 아니라 의료 기기와 치료 방법론도 포함됩니다. 지속적인 개선이라는 이념을 받아들이는 의료 서비스 제공자는 앞으로의 도전과 기회를 탐색하는 데 가장 적합한 위치에 있을 것입니다.
결론적으로, 영상 IT의 미래는 밝으며, 전례 없는 수준의 효율성, 정확성, 환자 중심성을 약속합니다. 네트워크화된 케어 모델을 수용하고, 고급 분석 및 AI를 활용하고, 데이터 보안을 우선시하고, 민첩한 IT 인프라를 유지함으로써 의료 기관은 미래에 어떤 일이 일어나든 대비할 수 있습니다.
미래 지향적 영상 IT를 향한 여정은 벅차게 보일 수 있지만, 최상의 의료 서비스를 제공하려는 우리의 탐구에서 필요한 진화입니다. 이 새로운 시대의 문턱에 서 있는 지금, 한 가지 분명한 것은 의료의 미래는 디지털, 데이터 중심이며 그 어느 때보다 더 연결되어 있다는 것입니다.
더 자세히 알고 싶으시다면 다음에서 더 많은 정보를 찾을 수 있습니다. 지멘스 헬시니어스.
Syngo Carbon은 그 자체로 (의료) 기기인 여러 제품으로 구성되어 있습니다. 일부 제품은 개발 중이며 상업적으로 이용 가능하지 않습니다. 향후 이용 가능성은 보장할 수 없습니다.
여기에 설명된 Siemens Healthineers 고객의 결과는 고객의 고유한 환경에서 달성한 결과를 기반으로 합니다. “전형적인” 병원은 없고 많은 변수(예: 병원 규모, 사례 구성, IT 도입 수준)가 존재하기 때문에 다른 고객이 동일한 결과를 달성할 것이라고 보장할 수 없습니다.
이 콘텐츠는 Siemens Healthineers에서 제작했습니다. MIT Technology Review의 편집진이 작성한 것이 아닙니다.