의료 분야 리더들은 부분적으로는 경쟁사 및 기타 업계와 보조를 맞추기 위해 AI를 수용하고 있지만, 더 중요한 것은 효율성을 높이고 환자 경험을 개선하기 위한 것입니다. 그러나 단지 의료 리더의 77% 실제로 AI가 비즈니스에 도움이 될 것이라고 믿습니다.
AI 챗봇은 일상적인 작업을 처리하고, 데이터를 처리하고, 정보를 요약하는 데 탁월하지만, 규제가 엄격한 의료 업계에서는 이러한 도구에 입력되고 해석되는 데이터의 신뢰성과 정확성에 대해 가장 우려하고 있습니다. 적절한 사용법과 직원 교육이 없으면 데이터 유출은 추가적인 긴급 위협이 됩니다.
그럼에도 불구하고 의료 리더의 95%는 2025년에 AI 예산을 최대 30% 늘릴 계획입니다. 대규모 언어 모델 (LLM)은 가장 신뢰할 수 있는 도구 중 하나로 떠오르고 있습니다. LLM이 성숙해짐에 따라 의료 리더의 53%는 팀이 적응하는 데 도움이 되는 공식적인 정책을 이미 구현했으며, 또 다른 39%는 곧 정책을 구현할 계획입니다.
AI를 통해 커뮤니케이션 서비스를 간소화하고 싶지만 여전히 그렇게 하기를 꺼리는 의료 서비스 제공자를 위해 가장 일반적인 장애물을 극복하기 위한 몇 가지 권장 사항은 다음과 같습니다.
1. 신뢰할 수 있는 의료 소스로 AI 교육
의료 리더는 AI 교육에 직접적으로 참여하지 않을 수도 있지만 구현을 감독하는 데 중추적인 역할을 해야 합니다. 챗봇 제공업체가 신뢰할 수 있는 소스를 통해 AI를 교육하고 정기적으로 업데이트하도록 해야 합니다.
필수 전자 건강 기록(EHR)으로 캡처된 풍부하고 구조화된 데이터는 이제 AI 알고리즘 훈련의 기반이 될 수 있는 디지털 건강 데이터의 방대한 저장소를 제공합니다. 고급 LLM은 의학 연구, 기술 분석, 문헌 검토 및 비판적 평가를 이해할 수 있습니다. 그러나 모든 데이터를 한꺼번에 사용하여 이러한 도구를 교육하는 대신 새로운 증거 더 적은 수의 교차점에 집중하면 훈련 비용을 낮게 유지하면서 AI 성능이 극대화된다는 것을 보여줍니다.
2. HIPAA 준수 데이터 관행 보장
HIPAA(건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률)에는 민감한 환자 건강 정보(PHI)를 보호하기 위한 표준이 명시되어 있습니다. 이러한 규정을 준수하기 위해 의료 리더는 제3자 공급업체에 다음을 확인해야 합니다.
- 챗봇의 목적을 달성하는 데 필요한 최소한의 PHI만 수집합니다.
- 강력한 비밀번호와 인증 정책을 통해 승인된 담당자에게만 PHI에 대한 접근 권한을 부여하십시오.
- 강력한 암호화 기술을 사용하여 저장 및 전송 중인 PHI를 보호합니다.
- 강력한 액세스 제어 기능을 갖춘 HIPAA 준수 서버에 필요한 데이터를 저장하세요.
- HIPAA를 준수하기 위해 BAA(Business Associate Agreement)에 서명했는지 확인하세요.
- 보안 사고에 대한 대응 계획을 문의하세요.
이러한 도구를 사용하는 의료 리더는 액세스 보고서를 정기적으로 확인해야 합니다. 이 단계는 AI로 자동화하기도 쉬운 단계이며, 비정상적인 활동이 발생할 경우 경영진에게 경고를 보내야 합니다.
또한, PHI를 수집하고 사용하기 전에 환자로부터 명확하고 고지된 동의를 받아야 합니다. 동의를 요청할 때 환자 데이터가 어떻게 사용되고 보호되는지 전달하십시오.
3. 작업 흐름을 개선하는 잘 설계된 인터페이스
필수 EHR로 전환할 때 가장 큰 장애물 중 하나는 유용성 기술의. 의사들은 만족스럽지 못한 복잡한 업무 흐름에 적응하면서 사무 업무에 소요되는 시간이 늘어나 직업적 소진 위험이 높아지고 환자 치료에 영향을 미칠 수 있는 실수를 저지를 가능성이 커집니다.
타사 공급업체와 협력할 때는 AI 플랫폼이나 소프트웨어 솔루션을 선택하기 전에 데모와 2차 의견을 요청하세요. 귀하의 작업 흐름에 가장 잘 맞는 즉시 사용 가능한 기능을 통합할 수 있도록 해당 제품이 현재 프로그램에 맞게 조정되는 사용자 정의를 허용하는지 물어보는 것을 잊지 마십시오.
사용자 중심 설계와 표준화된 데이터 형식 및 프로토콜은 의료 기술과 AI 플랫폼 전반에서 원활한 정보 교환을 촉진하는 데 도움이 됩니다. 이러한 표준을 마련하면 AI 알고리즘을 다양한 의료 환경의 임상 치료에 의미 있게 통합할 수 있습니다. 또한 확립된 프로토콜은 상호 운용성을 촉진하고 더 크고 다양한 데이터 세트에 대한 액세스를 지원함으로써 이러한 도구의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
4. 적절한 사용 및 직원 교육
2024년 공부하다 실제로 ‘인간 의사와 AI’가 제공하는 의학적 조언은 ‘인간 의사’만 제공하는 것보다 더 포괄적이지만 공감력은 떨어진다는 사실을 발견했습니다. 격차를 해소하려면 의료 리더는 다음을 이해해야 합니다. AI의 능력 제한 사항을 준수하고 적절한 인간 감독 및 개입을 보장합니다.
의료 리더는 웹사이트와 환자 앱에 챗봇을 삽입하여 사용자에게 의료 정보에 대한 즉각적인 접근을 제공하고 자가 진단 및 건강 교육을 지원할 수 있습니다. 이러한 도구는 환자에게 처방전을 다시 조제하도록 시기적절하게 알림을 보내 환자가 치료 계획을 준수하도록 돕습니다. 또한 상태의 심각도에 따라 환자를 분류하고 의료 서비스 제공자가 사례의 우선순위를 지정하고 자원을 효율적으로 할당하도록 지원할 수 있습니다.
그럼에도 불구하고 이러한 도구는 여전히 환각을 일으킬 수 있으므로 인간 검증자가 복잡한 작업에 참여하는 것이 필수적입니다. 타사 전문가와 협력하여 AI 커뮤니케이션 도구에 대한 비전을 정의하고 원하는 워크플로를 만드세요. 사용 사례, 운영 및 문화적 변화 관리 프로세스에 동의하면 Kotter의 8단계 변화 과정—직원 온보딩을 위한 로드맵을 제공하여 궁극적으로 환자 결과를 향상시킵니다.
5. 챗봇에게 실수를 잡아달라고 요청하세요
실수를 하고 싶어하는 비즈니스 리더는 없지만 의료 산업은 사소한 실수라도 심각한 영향을 미칠 수 있는 위험이 큰 환경입니다. 그러나 최고의 임상의조차도 이러한 위험에 면역되지 않습니다. 의료 과실. AI는 오류를 포착하고 공백을 메워 환자 치료를 개선하는 강력한 도구가 될 수 있습니다.
2023년 조사 GPT-4를 사용하여 환자와 임상의 사이의 대화를 기록하고 요약한 후 나중에 대화에 오류가 있는지 검토하기 위해 챗봇을 사용했습니다. 검증 과정에서 환자의 체질량지수(BMI)에서 실수를 발견했다. 챗봇은 또한 환자 메모에 주문한 혈액 검사나 주문 이유가 언급되어 있지 않다는 사실도 알아냈습니다.
이 예는 의사가 AI 응용 프로그램을 훈련하고 개선하는 데 사용할 수 있는 AI 환각, 누락 및 오류를 처리하는 데 도움이 되는 보충 자료로 AI를 사용할 수 있음을 나타냅니다.
헬스케어 AI는 의사와 간호사를 지원하고, 워크플로를 단순화하며, 치료에 대한 환자 접근성을 개선하고, 감독을 최소화하기 위해 존재합니다. 인간 의료 서비스 제공자가 제공하는 공감, 직관 및 실제 경험을 완전히 대체할 수는 없지만 이러한 도구는 탁월한 분석 및 시간 절약 이점을 제공합니다. 의료 리더가 HIPAA 규정을 신중하게 준수하고 환자와의 투명한 의사소통 및 적절한 직원 교육을 보장하기 위해 시간을 투자한다면 이러한 도구를 안전하고 자신 있게 구현할 수 있습니다.
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