의료 소프트웨어 솔루션에 AI 통합: 이점 및 사용 사례
게시 됨: 2023-06-09
인공 지능은 느리지만 꾸준히 의료 산업의 거의 모든 측면에 적용되고 있습니다. 오늘날 이러한 기술이 판도를 바꾸고 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 의료 분야의 AI는 신약을 발견 및 테스트하고, 인간이 알아채지 못하는 질병의 징후를 발견하고, 심지어 원격 수술을 가능하게 하는 것과 같이 불가능한 것을 가능하게 만드는 데 도움을 줍니다.
또한 AI는 일상적인 의료 관련 작업을 간소화하여 의료 전문가의 삶을 조금 더 쉽게 만드는 데 필수적인 부분입니다. 문제는 의료 조직이 어떻게 이 힘을 활용하고 AI를 운영의 일부로 만들 수 있는가 하는 것입니다. 이것이 이 기사의 전부입니다.
여기에서 의료 AI 솔루션의 이점, 사용 사례 및 고무적인 사례를 살펴보고 통합 프로세스를 안내하고 자체 경험을 기반으로 인공 지능 작업에 대한 팁을 공유합니다.
AI를 의료 소프트웨어에 통합할 때의 이점
[출처: 스태티스타]
Statista의 데이터에 따르면, 전 세계 의료 AI 시장은 2030년까지 거의 1,880억 달러의 가치가 있으며 2022년에서 2030년까지 연평균 37% 성장할 것입니다. 이러한 놀라운 수치로 이어진 의료 분야에서 AI의 이점에 대해 알아봅시다.
진단 및 치료 정확도 향상
AI 기반 알고리즘의 가장 큰 장점 중 하나는 환자 기록, 의료 영상, 검사 결과 등 방대한 양의 의료 데이터를 실시간으로 빠르고 정확하게 분석할 수 있다는 점이다. 이는 인간이 수행할 때 훨씬 더 많은 시간이 걸리거나 AI의 개입 없이는 전혀 알아차리지 못하는 패턴과 이상 징후를 탐지하는 것으로 이어집니다.
인공 지능은 의료 전문가(HCP)가 선제적 접근 방식을 적용하고 환자에게 적시에 정확한 치료를 제공하고 응급 상황을 예측 및 예방하며 오진 사례를 줄이는 데 도움이 됩니다.
의료 전문가들은 이 기술에 대해 매우 낙관적입니다. 예를 들어 유럽 방사선 학회(European Society of Radiology)의 2022년 설문 조사에서는 AI 기반 알고리즘을 사용하여 환자를 진단하는 185명의 방사선 전문의를 대상으로 진행했습니다. 그들 중 대다수(75.7%)는 알고리즘의 일반적인 신뢰성에 동의했습니다.
개인화된 환자 관리
이상적으로는 각 환자의 고유한 병력, 경험, 유전 데이터, 생활 방식 및 기타 정보를 고려하여 치료해야 합니다.
AI는 다른 기술과 결합하여 이 데이터를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 결과적으로 개인화된 치료 접근을 가능하게 하고 특정 환자에 대한 최상의 진단 및 치료 솔루션을 찾는 데 도움이 됩니다. 이는 환자의 결과를 개선하고 재입원 가능성을 줄입니다.
환자들은 의료 전문가의 AI 사용에 대해 여전히 신중하지만, 많은 환자들은 이 기술이 업계의 특정 문제를 해결할 수 있다고 믿습니다. 예를 들어, 2023년 퓨 리서치 센터(Pew Research Center) 조사에 따르면 의료 분야에서 민족적 편견을 문제로 보는 미국 성인의 51%가 AI가 이를 줄일 것이라고 믿고 있습니다. 같은 연구에서 미국 성인의 65%가 암 검진에 AI를 사용하기를 원한다고 밝혔습니다.
비용 절감
복잡한 의사 결정은 의료 전문가에게만 의존하지만 AI는 일상적인 반복 작업을 덜어줄 수 있습니다. 여기에는 예약 일정, 환자 등록, 청구서 처리 및 기타 서류 작업 등과 같은 관리 작업이 포함됩니다. 이러한 작업을 자동화하면 의료 기관이 관리 및 운영 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
또한 HCP는 환자 치료를 위한 시간을 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 최근 연구에 따르면 유럽에서는 의사의 근무 시간 중 50%만이 환자 치료에 할애되고 나머지 50%는 행정 업무로 채워지는 것으로 추정됩니다. 의료 분야에서 AI를 구현하면 환자와 보내는 시간이 20% 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 자연스럽게 환자 만족도 향상으로 이어져 수익 증가로 이어질 수 있습니다.
또한 AI 기반 분석 및 예측 모델링 솔루션은 의료 기관의 리소스 할당을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 AI 알고리즘은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 직원 일정 및 환자 흐름을 최적화하고 수요 예측을 개선하며 재고 관리를 간소화할 수 있습니다.
의료 소프트웨어의 인공 지능 사용 사례
인공 지능이 산업에 도움이 될 수 있는 사례는 많지만 의료 분야의 대부분의 AI 응용 프로그램은 대략 네 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 이들은 환자 치료, 진단 및 의료 영상, 연구 개발 및 관리입니다. 각 사용 사례 그룹에 대해 살펴보겠습니다.
진단 및 의료 영상
인공 지능은 현재 진단 및 의료 영상의 미래를 형성하고 있으며 고급 알고리즘을 통해 인간의 능력을 강화하고 있습니다. 의료 소프트웨어의 AI는 HCP가 복잡한 데이터를 빠르고 정확하게 해석하여 보다 효율적인 의료 결정을 내리고 의료 오류를 줄이는 데 도움이 됩니다.
다음은진단 및 의료 영상에 사용되는 일반적인 AI 기술 목록입니다.
- 대규모 데이터 세트를 분석하여 임상 데이터, 증상 및 질병 결과 사이의 복잡한 관계를 식별하여 예측 및 진단 의사 결정을 향상시키는 기계 학습
- 신경망을 활용하고 X-레이, CT 스캔 및 MRI를 포함한 의료 이미지 분석과 같은 작업에서 HCP를 돕는 딥 러닝
- 인간의 언어를 해석하고 의료 기록, 임상 노트, 연구 논문 등을 분석하여 관련 정보를 추출하는 NLP 기술
- HCP에게 관련 의학 지식 및 임상 지침을 제공하여 특정 영역에서 인간의 전문성을 시뮬레이션하는 전문가 시스템
- 확률을 계산하고 다양한 진단의 가능성을 평가하기 위한 확률론적 추론 기법
- 임상의가 환자 이력, 증상, 검사 결과 및 의료 연구와 같은 실시간 데이터를 기반으로 진단 결정을 내릴 수 있도록 지원 하는 AI 기반 의사 결정 지원 시스템
AI가 인간을 대체할 가능성이 낮고 최종 결정은 여전히 의료 전문가의 책임이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 그러나 HCP가 AI를 사용하면 더 빠르고 정확한 진단이 가능합니다. 예를 들어, 기사 중 하나에서 우리는 헝가리 클리닉이 AI 시스템을 채택하여 의사가 간과할 수 있는 유방암 징후를 확인하는 방법에 대한 이야기를 공유했습니다.
환자 간호
환자 치료와 관련하여 AI 기술은 주로 의료 서비스 제공 및 치료 조정을 개선하고 환자 경험을 향상시키는 데 사용됩니다. 또한 의료 서비스 제공자가 보다 능동적이고 환자 중심적인 접근 방식을 수용하도록 돕습니다.
환자 치료를 위한 일반적인 AI 기반 소프트웨어 솔루션은 다음과 같습니다 .
- 환자에게 개인화된 의료 지원 및 안내를 제공하는 AI 및 NLP로 구동되는 가상 건강 도우미 입니다.일반적으로 질문에 답하고, 증상 평가를 제공하고, 투약 알림을 제공하고, 사용자를 HCP와 연결할 수 있습니다.
- ML 알고리즘을 사용하고 HCP가 환자의 활력 징후, 증상 및 복약 준수를 원격으로 추적하고 필요한 경우 개입할 수있는 원격 환자 모니터링 솔루션
- 약물 조정, 준수 모니터링 및 개인화된 약물 권장 사항을 지원하기 위한 약물 관리 소프트웨어
- 낙상 또는 움직임 패턴의 변화를 감지하기 위해 센서, 웨어러블 또는 카메라 기반 기술과 함께 사용되는 낙상 감지 및 예방 솔루션 입니다.이러한 시스템은 종종 간병인이나 응급 서비스에 의해 채택됩니다.
- 맞춤형 치료 계획, 증상 모니터링 및 자가 관리 도구를 제공하여 만성 질환 환자를 지원하기 위해 만들어진만성 질환 관리 플랫폼
의료 서비스 제공자는 AI 기술의 힘을 활용하여 능동적이고 환자 중심적인 치료를 제공하여 더 나은 결과와 전반적인 환자 복지 개선으로 이어질 수 있습니다.
관리
관리 및 기타 반복 작업을 자동화하는 것은 의료 기관이 AI 통합 여정을 시작하는 가장 쉬운 방법 중 하나입니다. 이러한 솔루션은 일반적으로 환자 치료보다는 운영 프로세스와 관련이 있지만 여전히 비용을 절감하고 서비스 품질을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
의료 관리에 사용되는 가장 널리 채택된 AI 기반 소프트웨어 솔루션은 다음과 같습니다 .
- 청구, 코딩 및 청구 처리를 자동화 및 최적화하고 잠재적인 수익 누수를 식별하는 데 도움이 되는 수익 주기 관리 플랫폼
- 공급망 관리 솔루션은 재고 수준을 최적화하고 비용을 절감하며 중요한 공급품의 적시 가용성을 보장하는 것을 목표로 합니다.이 경우 AI 알고리즘은 과거 데이터 및 수요 패턴을 분석하고 공급 수요를 예측하며 조달 프로세스를 자동화합니다.
- AI 알고리즘을 활용하여 청구 데이터, 공급자 행동 및 청구 관행의 패턴과 이상을 분석하고 의심스러운 활동에 플래그를지정하는 사기 탐지 및 예방 서비스
- 주로 로보틱 프로세스 자동화(RPA)를 통해 일상적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 워크플로 최적화 솔루션입니다 .이 기술은 약속 일정, 문서 처리 등을 다룰 수 있습니다.
- AI 알고리즘을 사용하여 과거 환자 데이터, 입원률 및 직원 일정 패턴을 분석하여 미래 환자 수를 예측하고 직원 배치 수준을 최적화하고 리소스를 효율적으로 관리하는 예측 인력 배치 및 리소스 할당 플랫폼
연구 및 개발
AI 알고리즘은 대량의 의료 데이터를 분석할 수 있기 때문에 의료기관뿐만 아니라 연구자들도 당연히 사용하고 있다. AI 기반 도구를 통해 과학자들은 방대한 데이터 세트를 빠르게 살펴보고 의학적 발견을 가속화하는 패턴을 식별할 수 있습니다. AI 기술은 다음과 같은 연구 관련 업무를 지원합니다 .
- 데이터 마이닝 및 분석 , 이 경우 AI는 EHR, 게놈 데이터, 임상 시험 및 과학 문헌과 같은 의료 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.이를 통해 연구자들은 질병 메커니즘을 더 잘 이해하고 솔루션을 훨씬 더 빨리 찾을 수 있습니다.
- AI 및 ML 알고리즘을 사용하여 DNA 서열을 분석 및 해석하고, 질병 위험을 예측하고, 맞춤형 의료를 강화하는게놈 분석
- 분자 구조에 대한 데이터를 분석하고 약물-타겟 상호 작용을 예측하고 원하는 특성을 가진 화합물을 식별하는 AI 및 ML 알고리즘 덕분에 더 쉬워진 약물 발견 및 개발
- 임상 시험 최적화 - 이 경우 AI는 임상 시험 설계 및 실행의 최적화를 지원합니다.더 구체적으로 말하자면, ML 알고리즘은 적합한 시험 참가자를 식별하고 환자 반응을 예측하며 시험 프로토콜을 최적화할 수 있습니다.
이러한 목적을 위해 AI를 사용하면 증거 기반 의학, 맞춤형 치료 및 의료 시스템의 전반적인 발전에 기여합니다.
의료 소프트웨어의 AI 사례
이 모든 것이 실제 사례에서 어떻게 작동하는지 이해하기가 훨씬 쉽기 때문에 각 범주에 대해 의료 기술 회사와 의료 조직이 의료 소프트웨어에서 AI를 사용하는 방법의 예를 선택했습니다.
의료 영상: 나비 네트워크
아시다시피 초음파 영상은 HCP가 음파를 통해 신체 내부의 이미지를 얻을 수 있는 안전하고 비침습적이며 비방사적인 진단 도구입니다. 그러나 초음파에 사용되는 장비는 일반적으로 매우 비싸고 의료 시설 외부에서 사용하기에는 너무 큽니다.
그렇기 때문에 의료 회사인 Butterfly Network는 HCP가 청진기를 휴대하는 것만큼 쉽게 휴대할 수 있는 휴대용 전신 영상 장치인 Butterfly iQ를 만들었습니다.
Butterfly iQ는 반도체 기반 초음파 트랜스듀서를 기반으로 합니다. 이 장치에는 수천 개의 작은 초음파 센서가 있어 고해상도 실시간 이미지를 만들어 연결된 스마트폰이나 태블릿으로 직접 보낼 수 있습니다.
이 기술의 AI 구성 요소와 관련하여 Butterfly iQ는 이미지 품질을 향상하고 설정을 최적화하며 이미지 해석 및 이상 감지를 돕는 AI 알고리즘으로 향상되었습니다. 또한 이 제품은 데이터 저장, 협업 및 분석을 가능하게 하는 클라우드 컴퓨팅을 활용합니다.
환자 관리: Wellframe
현대 의료 서비스가 해결해야 하는 과제 중 하나는 환자 권한 부여입니다. 즉, 시스템은 환자가 자신의 건강을 관리하는 데 적극적인 역할을 할 수 있도록 해야 합니다. Wellframe은 바로 그것을 목표로 하는 서비스입니다.
이 디지털 건강 관리 플랫폼은 의료 전문가가 환자에게 맞춤형 대화형 데이터 기반 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다. 이를 달성하기 위해 제작자는 모바일 앱, AI 및 케어 관리 서비스를 결합했습니다.
환자를 위한 Wellframe 모바일 앱은 기본적으로 지원과 안내를 가능하게 하는 기능을 갖춘 디지털 건강 동반자입니다. 이 기능에는 개인화된 치료 계획, 약물 복용 알림, 증상 추적, 교육 콘텐츠, 원격 의료 서비스, HCP와의 보안 메시징 및 고위험 상황의 경우 후자에게 경고하는 기능이 포함됩니다.
Wellframe 팀은 의료 소프트웨어 개발에도 AI를 사용합니다. 여기에서 AI 알고리즘은 건강 기록과 같은 환자 데이터를 분석하고 개인화된 치료 계획을 만드는 데 사용됩니다. 또한 치료의 패턴, 잠재적 위험 및 결함을 감지하고 환자와 HCP에게 실시간 통찰력과 권장 사항을 제공하는 데 도움이 됩니다.
관리: 에픽
마지막 예는 의료 업계의 대부분의 사람들에게 잘 알려져 있습니다. Epic은 의료 기관에서 환자 정보를 관리하고 워크플로를 간소화하는 데 널리 사용되는 EHR(전자 건강 기록) 시스템입니다.
Epic의 기능을 통해 HCP는 환자 등록, 문서화, 차트 작성, 테스트 및 약물 주문, 치료 조정 등을 쉽게 수행할 수 있습니다.
그렇다면 Epic의 의료 소프트웨어 개발에서 AI의 역할은 무엇입니까? 이 플랫폼은 예측 분석을 위해 인공 지능을 활용하여 대량의 환자 데이터에서 패턴을 식별합니다. 이러한 방식으로 AI 알고리즘은 환자 결과를 예측하고 위험과 합병증을 감지하며 필요할 때 HCP가 사전에 개입할 수 있도록 합니다.
Epic은 또한 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식을 사용하여 임상 기록 및 문서와 같은 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 의사 결정에 필요한 귀중한 통찰력과 패턴을 추출합니다. Epic을 사용하는 HCP는 개별 환자를 관리할 수 있을 뿐만 아니라 인구 건강 관리 이니셔티브도 지원할 수 있습니다.
Mind Studios 팀은 또한 Epic이 매우 유용하다는 사실을 알게 되었습니다. 실제로 우리는 AI 기술과 관련된 프로젝트를 포함하여 의료 프로젝트를 위한HIPAA 호환 솔루션을 구축할 때 Epic을 사용합니다.
약물 발견: AlphaFold
블룸버그에 따르면 신약을 시장에 출시하는 데 일반적으로 약 30억 달러의 비용이 들며 실험용 의약품의 약 90%가 실패합니다. DeepMind에서 개발한 AI 모델인 AlphaFold는 단백질의 3D 구조를 예측하여 프로세스를 크게 가속화하고 단순화했습니다.
간단히 말해서, 많은 질병은 비정상적으로 행동하는 단백질에 의해 유발됩니다. 단백질의 3D 구조를 예측하면 연구자들이 잠재적인 약물 표적을 결정하고, 단백질과 상호 작용할 수 있는 분자를 좁히고, 질병을 공격할 약물을 설계하는 데 도움이 됩니다.
작동 방식은 다음과 같습니다. 첫째, AlphaFold는 사용 가능한 데이터베이스, 과학 연구 및 기타 소스에서 단백질에 대한 대량의 데이터로 훈련을 받습니다. DeepMind는 딥 러닝 기술, 특히 신경망을 사용하여 모델을 훈련합니다.
그런 다음 이 모델을 사용하여 단백질의 3D 구조를 예측하고 복잡한 알고리즘과 계산 방법을 통해 단백질이 접히는 방식을 결정합니다. 반복적인 개선 프로세스는 예측의 정확도를 높이는 데 도움이 됩니다.
의료 분야에서 AlphaFold의 또 다른 중요한 역할은 약물 발견을 촉진할 뿐만 아니라 일반적으로 질병 및 생물학에 대한 지식을 발전시킬 수 있는 포괄적인 단백질 구조 데이터베이스를 만드는 데 기여한다는 것입니다.
AI 솔루션을 의료 소프트웨어에 통합하는 방법
이미 기존 소프트웨어를 보유하고 있는 의료 기관의 경우 처음부터 새 제품을 구축하는 대신 기성품 AI 솔루션의 통합에 투자하는 것이 더 재정적으로 합리적일 수 있습니다. 이것이 바로 우리가 이 섹션에서 집중하고자 하는 것입니다.
AI 통합 프로세스는 모든 분야에서 복잡합니다. 그러나 AI와 의료 소프트웨어를 병합하는 것은 고려해야 할 수많은 데이터 개인 정보 보호 및 보안 규정으로 인해 특히 어려울 수 있습니다. 이 여섯 단계는 가능한 가장 효율적인 방법으로 수행하는 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.
1단계. 의료 기관의 요구 사항 정의
AI 통합 옵션을 살펴보기로 결정했을 때 가장 먼저 해야 할 일은 이 프로젝트의 목표를 식별하는 것입니다. AI 솔루션으로 무엇을 달성할 계획입니까? 어떤 프로세스를 자동화하고 개선하시겠습니까? 조직에 어떤 이점이 있습니까? 그리고 프로젝트에 어떤 예산을 할당할 수 있습니까?
이러한 질문에 답하면 아이디어가 유효한지 확인하는 데 도움이 되며 결국 AI 솔루션 자체와 이를 구현할 팀에 대한 요구 사항 목록을 갖게 됩니다.
2단계. 솔루션을 구현할 신뢰할 수 있는 개발자 찾기
AI 솔루션을 의료 조직의 운영에 통합할 파트너를 찾을 때 관련 경험과 전문성이 매우 중요합니다.
하드웨어 및 소프트웨어 서비스 공급자는 의료 산업의 규정, 표준 및 고유한 문제를 이해해야 합니다. 따라서 기술 인터뷰 중에 주저하지 말고 잠재적 파트너의 전문성을 평가하고 이전 고객에게 연락하여 그들의 경험과 업무 접근 방식에 대해 자세히 알아보십시오.
3단계. 올바른 AI 솔루션 선택
AI 도구 및 기술에는 다양한 옵션이 있습니다. 여기에서 선택은 처리하려는 데이터 유형과 가용성, AI 솔루션의 기술 요구 사항, 규정 준수 및 비용에 따라 다릅니다.
처음부터 인공 지능 솔루션을 구축하거나 약간의 조정으로 바로 사용할 수 있는 솔루션을 통합할 계획이라면 숙련된 AI 구현 파트너와 함께 결정을 내리는 것이 좋습니다.
4단계. 통합 계획
AI 프로젝트의 성공은 AI 알고리즘을 교육할 데이터의 품질과 양에 직접적으로 달려 있습니다. 따라서 통합을 준비하는 중요한 단계 중 하나는 데이터 수집 및 분석입니다.
알고리즘이 처리할 문제에 따라 데이터에는 의료 이미지, 의료 전사, EHR, 웨어러블 장치의 데이터 등이 포함될 수 있습니다.
선택한 AI 솔루션이 HIPAA 및 GDPR과 같은 규제 요구 사항 및 표준을 준수하는지 확인하는 것도 중요합니다.
5단계. 솔루션 교육, 테스트 및 배포
데이터가 준비되면 AI 솔루션 교육을 시작하고 생성된 결과가 얼마나 정확한지 테스트할 수 있습니다. 이 프로세스의 주요 기여자는 엔지니어이지만, 알고리즘의 효율성을 검증해야 하는 사람이기 때문에 향후 솔루션을 사용할 의료 전문가도 참여시켜야 합니다.
AI 모델이 검증된 후 팀은 이를 배포할 수 있고 사내 팀은 이를 조직의 워크플로에 통합할 수 있습니다.
6단계. 의료 AI 시스템 모니터링 및 개선
솔루션이 배치되었다고 프로젝트가 끝난 것이 아닙니다. 인공 지능 프로젝트, 특히 의료 분야에서는 지속적인 모니터링과 개선이 필요합니다.
이 프로세스에는 사용자(이 경우 주로 의료 전문가 및 환자)의 피드백 수집, 의료 조직의 성과에 대한 솔루션의 영향 분석, 원하는 결과를 보장하기 위해 AI 개선이 수반됩니다.
의료 분야에서 AI 기술 구현에 대한 Mind Studios의 팁
위에서 설명한 프로세스는 매우 간단해 보일 수 있습니다. 그러나 의료 분야에서 AI 프로젝트를 구현하는 데는 몇 가지 어려움이 따르며 단순히 기술과 산업의 복잡한 특성으로 인해 항상 계획대로 진행되지는 않습니다. 다음은 아이디어의 성공을 보장하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 팁입니다.
AI 문제에 대해 알고 있어야 합니다.
인공 지능은 의료 산업을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있지만 기술을 채택하는 모든 사람이 그 단점과 과제를 인식하고 해결하는 것이 중요합니다. AI 모델은 인적 오류의 위험을 줄여주지만 인간이 생성한 데이터에 대해 교육을 받았기 때문에 종종편향 될 수 있습니다.
예를 들어, 클리닉의 과거 데이터가 특정 인종 그룹이 의료 서비스를 찾을 가능성이 낮다는 것을 보여준다고 상상해 보십시오. AI 알고리즘은 해당 데이터에 대해 교육을 받기 때문에 치료가 필요하더라도 해당 그룹의 환자에 대한 후속 치료를 권장할 가능성이 적습니다.
의료 전문가가 가지고 있는 또 다른 주요 관심사는 AI 알고리즘이 특정 결론에 도달하는 방법이 종종 명확하지 않아 편견을 발견하고 해결하기 어렵기 때문에 투명성이 부족하다는 것입니다.
물론 이러한 문제가 인공 지능을 채택해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. AI 솔루션은 특히 환자를 치료할 때 인간의 지속적인 감독하에 사용해야 한다는 점을 명심하십시오.
신뢰할 수 있는 장기 파트너 선택
AI 프로젝트는 개발하고 통합하는 데 수년이 걸릴 수 있습니다 . 2018년에 처음 출시되어 아직 테스트 중인 Sepsis Watch 도구를 생각해 보십시오.그러나 AI 모델이 의료 시설의 워크플로에 통합되더라도 묘책이 되지는 않습니다. 이러한 솔루션에는 지속적인 모니터링, 교육 및 개선이 필요합니다.
따라서 프로젝트의 성공에 진정으로 투자하고 장기적으로 작업할 의향이 있으며 솔루션 출시 후 유지 관리 및 지원 서비스를 제공하는 기술 파트너를 선택하는 것이 좋습니다.
소프트웨어 개발 회사인 Mind Studios는 장기적으로 프로젝트의 최종 성공을 보장하기 위해 주로 장기적인 협력에 중점을 둡니다. 그 결과 고객의 70%가 프로젝트 시작 후 3년 동안 유지보수 및 지원 서비스에 의존하고 있습니다.
의료 전문가와 함께 작업
의료 조직을 위한 AI 프로젝트는 적어도 실패를 원하지 않는 경우 이러한 솔루션의 기본 사용자로서 의료 전문가와 협력하지 않고는 개발할 수 없습니다.
특정 문제를 해결하는 것 외에도 AI 도구는 사용자 친화적이고 직관적인 인터페이스를 갖추어야 하며 실제 의료 환경에서 효율성이 입증되어야 합니다. 게다가 의사와 간호사는 솔루션이 정확하고 편견이 없고 안전하며 환자의 요구에 부응하는지 여부를 테스트합니다.
마지막으로 의료 종사자를 개발 프로세스에 참여시키면 향후 솔루션이 수용되고 채택될 가능성이 높아지며 이는 프로젝트의 성공에도 직접적인 영향을 미칩니다.
결론
의료 분야에서 AI 기술을 채택함으로써 업계는 새로운 시대로 진입하여 치료를 제공하고 받는 경험을 향상시켰습니다. 이러한 새로운 솔루션은 데이터 분석, 진단 및 관리 작업에 연결된 작업을 자동화하는 데 도움이 되지만 의료 전문가는 환자 치료에 직접 집중하고 후자가 우선 순위인 것처럼 느끼게 할 수 있습니다.
확실히 복잡한 AI 기반 하드웨어 기술에 대한 투자는 자금이 제한된 소규모 의료 기관에 너무 비쌀 수 있습니다. 그러나 AI를 활용하고 의료 워크플로를 간소화하기 위해 의료 소프트웨어와 AI를 병합하여 장기적으로 비용을 절감하는 데 사용할 수 있는 저렴한 방법이 많이 있습니다.
의료 분야가 우리의 주력 산업 중 하나인 만큼 Mind Studios는 효율적인 소프트웨어 솔루션을 구축하거나 AI 기술로 기존 솔루션을 개선하는 데 도움을 드릴 수 있어 기쁩니다. 언제든지 문의해 주시면 비즈니스 개발 팀이 귀하의 요구 사항과 예산에 맞는 전략을 수립하는 데 도움을 드릴 것입니다.
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