AI 기반 의료 솔루션으로 성공하는 방법

지난 15년간 AI는 헬스테크, 특히 방사선학 분야에 확고히 자리 잡았습니다. "방사선학에서의 의사결정 지원 도구는 주로 컴퓨터 비전에 의존합니다,"라고 얀 베거는 설명합니다. "이 도구들은 종종 특정 상태를 감지하고 필요할 때 방사선과 전문의에게 알리도록 훈련된 이른바 협의 AI 모델을 사용합니다. 하지만 이제 우리는 훨씬 더 총체적이고 광범위한 영향을 미칠 수 있는 기술들이 새로운 시대로 접어들고 있습니다."

이 변화의 최전선에는 방대한 원시 데이터를 기반으로 학습된 AI 신경망인 기초 모델이 있으며, 이를 다양한 사용 사례에 적용할 수 있게 합니다.

"방사선과 의사들은 영상을 단독으로 않습니다,"라고 베거 씨는 말합니다. "그들은 실험실 결과, 환자 병력 및 기타 임상 데이터를 바탕으로 맥락 속에서 해석합니다. 기초 모델도 비슷한 역할을 할 수 있습니다 – 다양한 데이터 유형을 수집하고 모든 데이터 유형에 걸쳐 추론하는 것입니다. 이는 임상의처럼 작동하는 AI에 더 가까워지게 합니다. 정말 신나는 일이야."

멀티모달 데이터의 이해하기

의료 시스템은 구조화된 검사 결과, 진단 이미지부터 자유 텍스트 임상 기록, 심지어 손글씨 관찰 기록에 이르기까지 방대한 데이터 유형을 처리해야 합니다. "이러한 다양성은 도전이자 동시에 큰 기회입니다. 최신 AI 기술을 통해 우리는 다중 모달 환자 데이터를 활용하고 의미를 도출할 수 있습니다. 정말 게임 체인저입니다."

우리는 이제 훨씬 더 총체적이고 광범위한 영향을 미칠 수 있는 기술들이 등장하는 새로운 시대에 접어들고 있습니다.
얀 베거, GE 헬스케어

베거 씨는 또한 인공지능이 임상의와 환자 간의 소통 격차를 해소하는 역할을 한다고 강조합니다. "의료 보고서는 너무 많을 수 있어. AI는 전문 용어를 명확하고 환자 친화적인 언어로 번역하는 데 도움을 주며, 심지어 공감 어린 방식으로 대응할 수도 있습니다."

헬스테크 분야의 기회 물결

이러한 발전은 새로운 AI 기반 건강 제품 도입뿐만 아니라 내부 비즈니스 운영 강화에도 큰 기회를 창출하고 있습니다. "인공지능은 우리 업무의 여러 분야에 영향을 미치며, 시간이 지나면서 회사 전반의 다양한 부서에서 직원들을 지원할 것입니다. 모든 회사는 이 여정을 시작해야 하며, 아직 시작하지 않았다면 내일부터 시작하세요. 시간이 없어."

물론, 이 길에는 도전이 없는 것은 아닙니다. "최첨단 AI 사용은 상대적으로 비용이 많이 들고 투자가 필요하다"고 베거 씨는 경고합니다. "그리고 우리는 AI 기반 의료기기 승인을 받는 것이 결코 쉬운 일이 아닌 고도로 규제되는 산업에서 운영되고 있습니다."

모든 회사는 이 여정을 시작해야 하며, 아직 시작하지 않았다면 내일부터 시작하세요. 시간 낭비할 여유가 없어.
얀 베거, GE 헬스케어

이를 유지하는 것도 또 다른 걱정거리로, 매주 주요 AI 돌파구가 일어나고 있습니다. "오늘 최신 연구는 6개월 후면 구식일 수도 있어. 이로 인해 적절한 기술을 선택하는 것이 까다롭습니다. 소규모 기업들은 자체적으로 모델을 구축하기보다는 파트너십을 고려하는 것이 좋을 것입니다."

인간을 다시 의료 분야에 복귀시키다

AI가 흥미로운 비즈니스 기회를 열고 경제적 가치를 창출하는 동안, 베거 씨는 AI가 돌봄의 인간적 요소를 회복하는 데 가장 큰 가능성을 보고 있습니다. "AI가 일상을 처리하게 두고, 의료 전문가들이 특별한 결과를 제공하는 데 집중할 수 있도록 하자"고 그는 말합니다. "우리는 의료에 인간적인 손길을 다시 가져와야 합니다."

의료 분야에서 성공적인 AI: 얀 베거에 따른 세 가지 황금률

귀하의 솔루션이 진정한 임상적 필요를 충족하는지 확인하세요.

지난 20년 동안 저는 시장 적합성 없이 놀라운 기술을 개발하는 많은 스타트업을 보았습니다. 진짜 임상적 도전 과제를 파악하는 것부터 시작하세요. 이를 위해서는 병원, 임상의, 환자와 긴밀히 협력해야 합니다.

새로운 AI 솔루션은 기존 워크플로우에 깊이 통합되어야 합니다.

의료 전문가들은 이미 행정 업무에 압도당하고 있습니다. 별도의 로그인이 필요한 별도의 사용자 인터페이스를 가진 또 다른 독립 실행형 애플리케이션이나 시스템을 도입하는 것은 효과가 없습니다. 귀하의 솔루션은 고객이 이미 사용하는 소프트웨어와 원활하게 통합되어야 하며, 이상적으로는 추가 클릭 없이 이루어져야 합니다.

신뢰와 입양에 집중하세요.

많은 사람들이 여전히 AI에 대해 꽤 의심스러운 상태입니다. 의료진은 일자리를 잃을까 걱정하고, 환자들은 차갑고 비인격적인 치료를 두려워합니다. 우리는 가치를 입증하고 사용자가 일상 의료에서 해당 기술을 책임감 있게 사용할 수 있도록 적절한 AI 문해력을 갖추도록 함으로써 신뢰를 쌓아야 합니다.

사진 출처: GE 헬스케어