AI는 많은 산업 분야에서 상당한 발전을 이루고 있지만 장기 요양 시설에서의 도입은 여전히 느리고 어려운 일입니다. AI는 낙상 감지, 욕창 예방, 수면의 질 평가를 통해 환자 치료에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 갖고 있지만, AI가 널리 보급되는 과정은 결코 빠르지 않았습니다. 이는 AI가 제공하는 혁신적인 잠재력을 예리하게 인식하고 있는 투자자, 요양원 관리자 및 시스템 통합자에게 매우 중요한 문제입니다. 그러나 이러한 약속에도 불구하고 장기요양 AI는 우리가 기대하는 속도나 규모로 구현되지 않고 있습니다.
그렇다고 아무런 보호나 견제 없이 AI를 함부로 수용해야 한다는 것은 아니지만, 케어 업계에서는 시대에 뒤처지는 우려가 분명히 존재한다. 다른 곳을 살펴보면 다른 산업, 심지어 다른 의료 분야에서도 AI에 대한 개방성이 더 높습니다. AI는 질병을 진단하거나 의료 종사자를 교육하고 삶을 더 쉽게 만들기 위해 점점 더 많이 활용되고 있는데 왜 장기 요양에서도 동일해서는 안 될까요?
벤처캐피탈리스트가 알아야 할 것
벤처 자본가들에게 장기 요양 AI는 여러 가지 이유로 매력적입니다. 첫째, 의료 소프트웨어는 일반적으로 반복 라이센스 계약을 통해 판매되므로 이러한 솔루션을 제공하는 회사는 주요 인수 대상이 됩니다. 반복적인 수입원이 있는 기업, 특히 의료와 같이 탄탄한 부문에서 프리미엄 가치로 인수하기에 매력적입니다. 최근 시장 활동은 이를 강조합니다. 예를 들어 2024년 7월에는 Nordic Capital은 오슬로에 본사를 둔 Senso를 인수했습니다.하는 동안 Avasure는 샌프란시스코에 본사를 둔 Ouva를 인수했습니다.장기요양 분야에 대한 투자의 온상을 예고하고 있습니다.
그러나 이러한 시장 동인에도 불구하고 VC는 “어떤 기술이 지배할 것인가?”라고 자주 묻습니다. 웨어러블, 레이더, 광학 센서 등 많은 경쟁자가 있지만 승리할 솔루션을 식별하는 것은 쉽지 않습니다.
케어 홈 관리자: 경쟁 의제 탐색
장기요양 서비스 제공업체의 핵심 문제는 점점 늘어나는 직원 부족입니다. AI는 간병인의 생산성을 20~30% 높여 도움을 줄 수 있으며, 이는 자원 제약에 직면하여 양질의 진료를 유지하는 데 중요한 도구가 됩니다. 그러나 관리자는 공급업체 간의 경쟁 의제를 인식해야 합니다. 많은 시스템 통합업체가 요양원과 장기적인 관계를 구축했지만 AI 수용에 대한 충분한 인센티브를 받지 못할 수도 있습니다. 그 이유는 간단합니다. 수익은 현재의, 종종 오래된 시스템을 판매하고 유지하는 데 달려 있기 때문입니다. 이러한 시스템은 컴퓨터 비전 학습과 결합할 수 있는 단 하나의 카메라와 같이 모든 것을 단순화하고 더 적은 장비를 사용하는 AI의 도입으로 인해 빛이 가려지기 시작했습니다.
장기 요양 시설은 이러한 구식 기술에 크게 의존하고 있으며, 현상 유지에 재정적 이해관계가 있는 시스템 통합업체가 설치하는 경우가 많습니다. 현재 사용되는 제품 목록에는 적외선 모션 센서, 도어 접점, 음향 모니터링, 침대 센서 및 웨어러블 장치가 포함됩니다. 이러한 시스템은 기능적이지만 너무 많은 허위 경보를 생성하여 간병인이 경보 피로감을 느끼게 한다는 점에서 최적과는 거리가 멀습니다. 시스템 통합업체의 장점은 이러한 시스템에 빈번한 유지 관리와 지원이 필요하다는 것입니다.
보안을 전문으로 하는 시스템 통합업체에게 장기 치료 시장은 유망한 기회를 제공합니다. 보안은 과밀하고 경쟁적인 공간, 즉 “레드 오션”입니다. 반면 장기요양시설은 AI 도입으로 새롭게 떠오르는 ‘블루오션’이다. 이 급성장하는 시장으로 전환하려는 사람들은 돈을 벌 수 있지만 AI가 가져오는 고유한 과제를 이해해야 합니다.
돌봄의 압도적인 문제
장기요양 부문이 직면하고 있는 문제는 엄청나며 두 가지입니다.
- 급격한 인구 고령화와 기대수명 연장으로 인해 돌봄 수요가 증가하고 있습니다.
- 지난 수십 년간의 출산율 감소로 인해 간병인의 공급이 줄어들고 있습니다. 최근 분석에 따르면 영국의 출산율은 다른 G7 국가보다 빠르게 하락하고 있습니다. 8%.
전 세계적으로 요양용 침대 시장은 현재 6,300만 개에서 2019년에는 1억 2,100만 개로 폭발적으로 성장할 것입니다. 2050년. 문제는 제한된 인적 자원을 관리하면서 어떻게 증가하는 수요를 충족할 수 있느냐는 것입니다. 전 세계의 간병인들은 이미 장시간 근무, 낮은 임금, 높은 스트레스로 인해 과로하고 있으며, 이로 인해 점점 더 많은 사람들이 업계를 떠나고 있습니다.
AI 채택이 그렇게 오래 걸리는 이유
장기요양 분야에서 AI의 느린 활용은 다음과 같은 4가지 주요 요인으로 요약됩니다.
- 시스템 통합자 저항: AI는 현재 의료 시설에서 사용되는 여러 센서를 고급 컴퓨터 비전으로 구동되는 단일 카메라 기반 솔루션으로 대체할 것이라고 위협합니다. 이는 결국 기존 시스템 통합업체의 수익원을 위협합니다. 여러 면에서 이 상황은 Netflix 대 블록버스터, 디지털 카메라 대 Kodak 및 Polaroid와 같이 잘 문서화되어 있는 다른 비즈니스 싸움을 반영합니다. AI의 파괴적인 잠재력은 분명하지만 기존 플레이어가 AI를 수용하기를 꺼리는 것도 마찬가지로 분명합니다.
- 하드웨어 지연: MIT 로봇공학 전문가 로드니 브룩스(Rodney Brooks)는 소프트웨어 채택이 매우 빠른 속도로 이루어지지만(ChatGPT가 두 달 만에 1억 명의 사용자에 도달하는 것을 생각해 보세요) 하드웨어를 구현하는 데 훨씬 더 오랜 시간이 걸린다고 지적합니다. AI 기반 솔루션에는 물리적 카메라, 케이블 연결, 설치가 필요하므로 본질적으로 채택 프로세스가 느려집니다.
- 훈련 및 문화적 장벽: 장기요양에서 젊은 간병인은 경험이 풍부한 직원으로부터 업무를 배웁니다. 이 멘토십 모델은 장점이 있지만 AI와 같은 신기술을 채택하는 데 상당한 장벽을 초래하기도 합니다. 전통적인 방법으로 교육을 받은 간병인은 고급 시스템으로 작업하는 방법을 배우는 데 저항하는 경우가 많아 통합 속도가 느려질 수 있습니다.
- 지각: AI는 때로는 당연하지만 때로는 해당 주제에 대한 교육 부족으로 인해 엄청난 비판을 받았습니다. AI가 의료 분야의 일자리를 대체하여 열심히 일하는 사람들의 소득을 앗아갈 것이라는 두려움이 있습니다. 그러나 AI가 올바르게 생성되고 적용되면 목표는 일자리를 없애는 것이 아니라 사람들의 작업을 향상하고 더 쉽게 만들고 돌봄 업무의 중요한 부분에 집중할 수 있도록 하는 것입니다.
결론: 미래는 여기에 있지만 천천히 다가오고 있습니다.
AI는 장기 요양을 위한 혁신적인 잠재력을 제공하지만 채택 프로세스는 필요한 것보다 훨씬 느립니다. 요양원 관리자는 기존 공급업체 환경에 문제가 되더라도 AI가 생산성 향상을 위해 제공하는 기회를 인식해야 합니다. 벤처캐피탈리스트는 현재 파편화된 시스템을 통합하고 개선하는 비전 기술에 주목해야 합니다. 장기 치료에 AI 기반 솔루션을 제공하기 위해 노력하는 시스템 통합업체는 성장하고 서비스가 부족한 시장에서 성공할 수 있는 위치에 설 수 있습니다.
궁극적으로 장기 요양에 AI를 도입하는 것은 느리지만 불가피한 과정이 될 것입니다. 문제는 AI가 이 부문을 변화시킬 것인지가 아니라 얼마나 빨리 일어날 것인지, 그리고 누가 그 변화를 주도할 것인지입니다.
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