지난 몇 년 동안 의료 산업은 병원이 더 민첩하고 유연하게 운영할 수 있어야 하는 필요성을 강조하는 엄청난 격변을 겪었습니다. 의료 관리자가 생산성을 높이기 위해 채택한 많은 메커니즘 중에서 인공 지능은 시간과 비용을 크게 절약하는 데 활용할 수 있는 강력한 도구인 핵심 플레이어로 부상했습니다.
AI 지원 시스템이 병원을 위해 할 수 있는 일
AI는 의료 시스템에 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 매우 짧은 시간에 대량의 데이터를 처리할 수 있는 능력을 갖춘 AI는 의료 데이터 작업에 활용되어 의료 IT 전문가에게 프로세스를 간소화하고 비효율성을 식별하며 비용 절감 기회를 강조하고 수익을 거두는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 절약된 시간과 비용의 이점.
AI의 데이터 수집, 딥 러닝 및 분석 기능을 효과적으로 활용함으로써 AI는 병원이 더 빠르고 효율적이며 훨씬 더 정확한 프로세스를 개발하도록 도와 환자 치료의 품질을 높이는 동시에 업계 자체의 수익을 개선할 수 있습니다.
현재 진행 중인 전염병으로 인해 크게 증가한 AI 지출은 향후 2년 동안 4배로 증가할 것으로 예상됩니다. AI 기반 시스템 및 프로세스에 대한 의료 산업의 막대한 투자로 AI가 일상적인 운영에서 병원을 변화시키는 방식의 몇 가지 추세를 조사하는 데 도움이 됩니다.
챗봇으로 향상된 분류
디지털 건강 시스템을 향한 노력의 일환으로 AI의 컴퓨팅 성능을 활용하여 챗봇을 사용하여 일차 진료 및 분류를 증가시키고 있습니다. 이제 환자는 AI로 구동되고 연중무휴로 제공되는 의료용 챗봇을 활용하여 모든 건강 관련 질문에 대한 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다. 동시에 여러 환자를 처리하는 챗봇의 기능을 활용함으로써 이 AI 의료 애플리케이션은 일차 진료를 효과적으로 자동화하여 의사가 중요한 주의가 필요한 환자에게 집중할 수 있는 상당한 시간을 확보할 수 있습니다.
의료 IT는 디지털 휴먼 플랫폼이 병원에 진출함에 따라 챗봇 사용과 함께 고무적인 추세를 목격하고 있습니다. 데이터를 활용하는 AI의 기능을 활용하여 챗봇의 정확도는 일정 기간 동안 개선되도록 설계되었습니다. 미래의 트렌드는 챗봇 지원 진단이 확실한 것임을 나타내는 것 같습니다. AI 기반 챗봇을 사용한 결과는 여러 가지입니다. 즉, 환자 입장에서 피할 수 있었던 병원 방문을 없애고 비용을 절약할 수 있습니다. 의료 종사자에게 이것은 시간과 노력을 크게 절약하고 진정으로 중요한 치료가 필요한 환자에게만 초점을 좁히는 것을 의미합니다. 병원의 경우 환자 방문 횟수와 인력 활용이 줄어들어 생산성과 전반적인 환자 치료 품질이 향상됩니다.
의료용 조달 서비스
조달은 특히 대유행 초기의 급변하는 요구 사항을 통해 AI 기반 시스템이 많은 견인력을 보인 또 다른 의료 응용 분야입니다. 방대한 양의 정보를 처리하기 위해 인공 지능의 기능을 완전히 활용함으로써 의료 기관은 효율성의 현저한 개선을 통해 시간과 수십억 달러의 비용을 크게 절감했습니다. AI는 재고 관리, 환자 기록, 조달 청구 파일링 및 의료 IT의 기타 영역을 위한 보다 생산적이고 오류 가능성이 적은 시스템을 제공하기 위해 효과적으로 작동하고 있습니다.
분석 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 검토함으로써 AI의 조달 시스템은 수동 프로세스보다 더 빠르고 정확하게 특정 결과를 도출할 수 있습니다. AI 지원 조달 프로세스는 며칠이 아닌 몇 시간 만에 완료될 수 있으므로 의료 산업의 수익에 상당한 영향을 미칩니다.
로봇 수술
수술 분야의 진정한 혁명, AI 및 협업 로봇은 여기에 머물 가능성이 있는 트렌드를 만들었습니다. 새로운 수술 방법을 개발하기 위해 이전 수술의 과거 데이터를 사용하는 AI의 능력을 활용하는 로봇 수술은 특히 최고 기술의 외과 의사가 필요한 복잡한 수술의 품질과 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다.
AI 제어 로봇이 작동하는 정확성은 수술 중 의도하지 않은 움직임으로 인한 오류나 떨림의 가능성을 줄이는 것으로 해석됩니다. 로봇 수술은 최소한의 오류로 수술을 수행할 수 있게 해주며 피로 문제(특히 길고 복잡한 수술 도중 인간 외과 의사의 경우)와 복잡한 수술과 관련된 위험 없이 수술을 수행할 수 있습니다. AI 제어 로봇은 또한 숙련된 외과의를 지원하고 수술 결과를 개선하기 위해 3차원 확대의 이점을 제공합니다. 로봇 수술의 사용은 수술의 사례별 변형을 줄이고 절차를 매우 정확하고 최소한의 위험으로 만듭니다.
단점
AI 지원 의료 시스템에 찬성할 말이 많기 때문에 디지털 의료에서 인공 지능을 사용하는 데 단점이 있는지 조사하는 것이 현명할 것입니다. AI 사용에 대한 주요 관심사 중 하나는 데이터 보호입니다. AI는 AI 부서와 의료 시스템 간에 교환해야 하는 방대한 양의 데이터에 의존하기 때문에 데이터 프라이버시 침해에 대한 우려가 있습니다. 또 다른 우려는 AI 사용 정도가 높을수록 방사선과나 외과 같은 일부 부서가 일자리를 잃을 수 있다는 것입니다. 인공 지능의 실제 위험은 잘못될 수 있는 상태를 예측하거나 평가하는 데 있습니다. 이는 환자에게 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
결론
AI 지원 시스템을 사용할 때 발생할 수 있는 위험에 대한 현재의 우려에도 불구하고 일상적인 병원 운영의 생산성과 효율성을 높이는 데 있어 인공 지능의 혁신적인 힘을 부인할 수 없습니다. 의료 IT에 대한 AI 투자 추세가 계속된다면 업계는 업계 모두에게 도움이 될 뿐만 아니라 환자 만족도를 높일 수 있는 고도로 개선된 데이터 기반 프로세스의 혜택을 받을 것으로 보입니다.
