AI 통합으로 환자 치료를 개선하는 방법

COVID-19 팬데믹은 우리의 삶을 변화시켰을 뿐만 아니라 의료 기관이 환자 치료에 기술과 AI를 활용하여 업무를 최적화하는 방법을 찾도록 했습니다. 이것은 대부분이 팬데믹 관련 스트레스(93%), 불안(86%), 좌절(77%), 탈진 및 소진(76%)을 겪고 있는 의료진을 지원하는 방법이었습니다.

그러나 이제 대유행이 공식적으로 취소되더라도 환자 치료가 여전히 개선될 수 있으므로 새로운 기술이 여기에 있습니다. The Beryl Institute – Ipsos PX Pulse에서 실시한 2022년 설문조사에 따르면, 76%의 사람들이 자신의 환자 경험을 긍정적인 것으로 설명할 수 없는 반면, 60%의 사람들은 솔직하게 부정적이라고 말했습니다.

바라건대, 환자 치료에 AI 사용이 더 널리 보급되면 이것이 곧 바뀔 것입니다. 인공 지능이 어떻게 환자 치료, 진단 및 전반적인 경험을 개선할 수 있습니까? 자세히 알아보려면 더 읽어보세요!

AI 통합으로 환자 결과를 개선할 수 있는 방법: 이점 및 사용 사례

AI 기반 기술에는 많은 이점이 있습니다. 그들은 할 수있다:

• 방대한 양의 데이터를 신속하게 분석하고 구조화합니다.
• 처리된 데이터를 기반으로 유효한 제안을 제공합니다.
• 반복 작업 및 프로세스를 자동화하고 최적화합니다.
• 전임 지원을 제공합니다.
• 인적 오류의 위험을 줄입니다.
• 그리고 더 많은.

그로 인해 AI와 환자 치료를 결합하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 가장 널리 퍼진 옵션은 다음과 같습니다.

1. 챗봇 지원

요즘 우리는 거의 모든 웹사이트에 나타나는 챗봇에 어느 정도 익숙해져 있고 당신에게 무언가를 묻거나 제공합니다. 그들 모두가 충분히 발전된 것은 아니며 때때로 필요한 것을 얻기 위해 컨택 센터에 연락하는 것이 더 빠르고 쉽습니다.

하지만 AI 기반 기술이 발전할수록 이런 챗봇은 점점 더 똑똑해진다. 의료와 관련하여 그들은 주로 다음 두 가지로 환자를 도울 수 있습니다.

1. 의사의 약속을 잡으십시오.
2. 초기 진단을 받으십시오.

두 번째 옵션은 더 발전되고 덜 현실적으로 보이지만 이미 현실입니다. 2020년 거대 제약회사 사노피(Sanofi)는 화상 상담 기업인 바빌론(Babylon)과 협력하여 AI 지원 챗봇을 사용하여 소화 건강 상태를 진단했습니다.

사노피는 과민성 대장 증후군(IBS)을 앓고 있는 영국 인구의 약 30%만이 올바르게 진단을 받았다고 상기시켰습니다. 이 상태는 매우 일반적이지만 종종 잘못 치료되거나 진단되지 않습니다. 그러나 새로운 챗봇은 IBS에 대해 레벨 1 진단을 제공했습니다.

2. 정신 건강 치료

정신 건강 치료는 인공 지능이 환자 치료를 개선하는 또 다른 방법입니다. 아니요, 이것은 ChatGPT로 온라인 치료를 받는 것에 관한 것이 아닙니다(관심 있는 사람들에게는 이것이 옵션이 될 수 있지만).

현재 다양한 기능을 갖춘 AI 기반 정신 건강 앱이 이미 넘쳐나고 있습니다. 가장 인기 있는 앱 중 하나는 우울증과 불안에 대처하는 데 도움이 되도록 만든 앱인 Calm입니다. 필요에 따라 앱은 명상, 집중 음악, 수면 이야기, 운동 요령 및 기분을 좋게 하는 데 도움이 되는 기타 사항을 제안합니다.

이러한 솔루션의 또 다른 좋은 예는 즉각적인 지원을 제공하는 AI 정신 건강 코치인 Wysa입니다. 심각한 정신 건강 문제를 치료하는 데 사용할 수 없고 의학적 치료에 대한 확실한 대안은 아니지만 여전히 치료의 첫 단계 역할을 할 수 있습니다. Wysa는 DBT, CBT, 호흡, 요가, 명상 및 기타 활동과 같은 증거 기반 기술을 사용하여 더 빨리 기분이 나아지도록 도와줍니다.

또한 있습니다:

• 챗봇 기반 접근 방식을 사용하여 스트레스를 처리하는 Replika
• 사용자의 기분을 추적하고 현재 정신 상태에 따라 지원을 제공하는 Sanvello
• 아이와 부모의 소통에 초점을 맞춘 TogetherAI 등

해당 목록에 프로젝트를 추가하려면 Mind Studios로 전환하십시오. 우리는 고객이 정신 건강, 건강 및 기타 사항을 위한 고품질 맞춤형 의료 솔루션을 구축하도록 돕습니다.

3. 임신 관리

AI 기반 솔루션으로 임신 환자 치료를 개선하면 산모가 매일 더 보호받고 안전하다고 느낄 수 있습니다. 또한 의사가 더 정확하게 임신을 모니터링하고 문제가 발생하면 제 시간에 간섭하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 기술은 의료 기록 및 스마트 워치의 데이터를 분석하여 조산부터 자살 행동 및 산후 우울증에 이르는 임신 장애를 예측할 수 있습니다.

예를 들어 Northwell Health Pregnancy Chats는 챗봇이자 교육 도구이자 긴급한 문제를 인식하고 처리하기 위한 가상 안전망입니다. 매주 어머니와 대화를 시작하여 상태를 모니터링하고 임신에 영향을 줄 수 있는 가장 미묘한 변화도 알아차릴 수 있도록 도와줍니다.

이 챗봇을 사용하는 환자의 96%가 경험에 만족하거나 어느 정도 만족한다고 보고했습니다.

4. 맞춤형 치료 계획

이 접근 방식은 이미 의료 앱에서 어느 정도 사용되고 있습니다. 이러한 앱은 종종 다양한 데이터(일일 걸음 수, 체중 및 키, 음식 선호도 등)를 수집하고 분석하여 라이프스타일 개선(다이어트 계획, 정신 건강 요령, 운동 등)을 제안합니다.

이와 유사하게 AI로 기본적인 환자 치료를 자동화할 수 있습니다. 환자 데이터를 연구하여 환자를 위한 최상의 치료 계획을 세울 수 있습니다. 이는 치료의 효율성을 높이고 비용을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 치료가 개인화될수록 환자는 더 빨리 회복하고 비용은 적게 듭니다.

예를 들어, Aitia는 환자 데이터를 연구하고 인간 질병의 디지털 트윈을 생성하는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 약물을 테스트하고 가장 효율적인 치료법을 선택합니다.

5. 환자 데이터 분석

데이터 분석은 진단의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 그리고 AI 기술은 데이터 분석 프로세스의 속도를 엄청나게 높일 수 있습니다.

기존의 데이터 분석 외에도 AI는 MRI 스캔 및 X-레이와 같은 의료 이미지를 분석하여 데이터베이스의 다른 시각 자료와 비교하고 이상 징후와 가능한 패턴을 식별할 수 있습니다.

또한 NLP(Natural Language Processing)를 사용하여 필기 메모, 오디오 녹음과 같이 이전에 처리하기 어려웠던 오래된 데이터를 분석할 수 있습니다. NLP를 사용하면 컴퓨터가 사람이 하는 것과 유사하게 서면 및 음성 단어를 이해할 수 있습니다.

그러면 이전에 제대로 구조화 및 분석되지 않은 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 잠재적으로 이것은 이전에 알려지지 않은 질병 패턴을 식별하고 치료법을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

6. 로봇 보조 수술

AI는 인간 외과 의사를 돕기 위해 로봇을 훈련시킬 수 있습니다. 이것은 아직 병원에서 환자 치료를 개선하기 위해 인공 지능을 일반적으로 사용하는 것은 아니지만 앞으로 의사들에게 많은 도움이 될 수 있습니다.

AI로 훈련된 로봇은 대규모 데이터 세트에서 학습하고, 새로운 접근 방식을 빠르게 인식 및 숙달하며, 인적 오류의 위험을 줄입니다. 그들은 또한 피로 없이 몇 시간 동안 일할 수 있으므로 인간 외과의가 휴식을 취할 수 있으므로 인지 및 신체적 스트레스를 완화할 수 있습니다.

현재로서는 그러한 수술이 사람의 감시 없이 수행될 수 있다고 상상하기 어렵지만 여전히 외과의의 작업을 훨씬 쉽게 만들고 결과를 개선할 수 있습니다.

과제 및 고려 사항

위에서 설명한 환자 치료에 대한 AI의 긍정적인 영향에도 불구하고 아직 모든 것이 무지개와 햇빛은 아닙니다. 대부분의 신기술과 마찬가지로 이 기술에도 여전히 문제가 있습니다.

환자의 편안함

환자 치료와 인공 지능을 결합하는 주된 이유는 환자 만족도를 향상시키는 것이지만 아직은 그렇지 않습니다. 2023년 현재 미국인의 60%가 AI에 의존하는 의료 제공자에게 치료받는 것에 대해 불편함을 느낍니다.

동시에 응답자의 38%는 이미 건강 및 의료 분야에서 AI를 활용하면 환자 결과가 개선될 것이라고 믿고 있습니다. 따라서 현재로서는 그 문제에 대한 해결책이 없지만 시간이 지남에 따라 여론은 잠재적으로 훨씬 더 향상될 수 있습니다.

환자 데이터 보호

의료 데이터는 가장 민감한 데이터 중 하나입니다. 그렇기 때문에 HIPAA 및 GDPR과 같은 다양한 규정에 의해 강력하게 보호됩니다. 이러한 규정을 준수해야 하는 프로젝트와 이를 피할 수 있는 프로젝트를 아는 것은 모든 의료 앱 개발 프로세스에 필수적입니다.

AI 기반 도구는 관련성 있고 효율적인 솔루션을 제공하기 위해 많은 환자 데이터에 액세스해야 하는 경우가 많습니다. 동시에 이는 데이터 위반 및 유출 가능성을 높일 수 있습니다.

따라서 AI 기술로 작업한다면 데이터 프라이버시를 최우선으로 삼아야 합니다. 이는 프라이버시 강화 기술(PET)을 활용 하여 달성할 수 있습니다.

가장 널리 퍼진 PET 중 하나는 데이터 마스킹입니다. 사용자 교육, 소프트웨어 테스트 및 기타 목적으로 사용하기 위해 조직 데이터의 현실적으로 보이는 버전이 생성되지만 또 다른 가짜입니다.

의료 종사자를 위한 훈련 및 교육

AI 기술의 급속한 발전은 의료 종사자를 포함한 다양한 전문가들 사이에서 많은 우려를 불러일으킨다. AI 기반 솔루션은 다양한 작업을 효율적으로 수행할 수 있기 때문에 잠재적으로 특정 작업을 대체할 수 있습니다. 따라서 많은 의료 전문가들이 AI 채택에 대해 경계하고 있습니다.

그러나 현재 AI는 의료진을 대체하기보다는 지원하기 위해 여기에 있는 것으로 보이며 이는 곧 바뀔 것 같지 않습니다. 따라서 기술 의료 전문가가 AI 기술을 사용하고 효율성을 모니터링하여 잠재적 위험을 최소화하는 것이 중요합니다. 결국 인공지능도 실수를 하기 때문이다.

진단 오류

실수에 대해 말하자면, 의료 산업에서는 비용뿐만 아니라 인명까지 앗아갈 수 있습니다. 그렇기 때문에 예방하는 것이 매우 중요합니다.

현재 AI는 종종 인간 전문가보다 더 정확한 진단을 제공할 수 있지만(Sanofi의 사례가 이를 뒷받침함) 항상 그런 것은 아닙니다. 예를 들어 COVID-19를 진단하기 위해 만든 수백 개의 AI 기반 도구가 실패했습니다.

결국 결과는 AI 솔루션을 교육하는 데 사용되는 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서 사용된 데이터를 평가하고 확인하는 것은 의료 기관의 몫입니다.

올바른 구현

모든 개발팀이 AI에 익숙하고 이를 올바르게 구현하는 방법을 아는 것은 아닙니다. 이를 방지하려면 명확한 목표(특정 AI 기술의 도움으로 달성하려는 것), AI 교육을 위한 고품질 데이터, 잘 정의된 전략이 있어야 합니다.

목표 정의 단계는 귀하에게 달려 있지만 Mind Studios는 다른 두 단계에서 귀하를 도울 수 있습니다. 우리는 AI가 포함된 의료 분야의 새로운 기술 동향을 지속적으로 모니터링하고 기존 제품에 구현하거나 처음부터 새로 디자인하는 방법을 알고 있습니다.

결론

사람들은 건강을 유지해야 하지만 항상 그렇게 하기가 쉽지는 않습니다. 불쾌한 환자 경험은 많은 스트레스를 유발하고, 사람들이 의료기관을 바꾸도록 강요하거나, 최악의 경우 치료를 전혀 피하기 시작합니다. 그렇기 때문에 환자 치료를 개선할 수 있는 방법을 찾는 것이 매우 중요합니다.

AI와 같은 새로운 기술은 이를 크게 도울 수 있습니다. 일상적인 작업을 최적화하고, 임산부를 지원하고, 정신 건강 문제를 처리하고, 치료 계획을 개인화하고, 로봇 외과의사를 교육하는 데 사용할 수 있습니다. AI 구현에는 환자 문제, 데이터 보호 문제, 숙련된 개발 팀 찾기 어려움과 같은 문제가 있지만 이러한 기술을 의료 솔루션에 추가하면 여전히 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

따라서 이를 수행할 수 있는 신뢰할 수 있는 기술 파트너를 찾고 있다면 Mind Studios가 도와드리겠습니다. 의료 산업은 우리의 주요 전문 분야 중 하나이므로 우리는 이 틈새 시장에서 경쟁사들 사이에서 눈에 띄는 제품을 만드는 방법을 잘 알고 있습니다. 프로젝트에 AI를 활용하는 방법을 알아보려면 당사에 문의하십시오!

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