다중 모드 대형 언어 모델(LLMs)을 활용하여 병원 시스템은 환자의 상태를 능동적으로 모니터링하고 진단할 수 있는 고급 가상 의사 어시스턴트를 개발할 수 있다고 Dr. Ashley Beecy, NewYork-Presbyterian(NYP)의 AI 운영 의료 담당자가 밝혔습니다. 최근 뉴욕에서 열린 AI Impact Tour 행사에서 Dr. Beecy는 NYP가 이미 환자 방문 대화 요약과 같은 저위험 영역에서 생성 AI를 활용하고 있다고 강조했습니다. 그녀는 생성 AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 병원이 환자 돌봄을 혁신할 포괄적인 어시스턴트를 창출할 수 있는 작업 흐름 변화를 이끌어낼 것이라는 희망을 표현했습니다.
능동적인 케어를 위한 다중 모드 LLM 기술
Dr. Beecy는 현재 심장 전문의로 활동 중인 그녀가 이러한 advancements의 시행 시점을 구체적으로 언급하지는 않았지만, 내년에 진전을 목표로 하고 있다고 언급했습니다. 현재 환자들은 흉통을 경험한 후 그녀에게 추천되지만, 심장마비 위험을 사전에 예측하고 싶다고 밝혔습니다. “이 기술과 우리의 환자 데이터를 활용하여 이미지, 에코카디오그램 및 심전도와 같은 다양한 양식을 통해 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이는 인간의 눈에 보이지 않을 수 있지만 AI가 인식할 수 있어 적시에 개입할 수 있습니다,”라고 설명했습니다.
이러한 능력을 위한 기술적 기초는 거의 확립된 상태이나, Dr. Beecy는 병원 작업 흐름 내 변화 관리의 필요성을 강조했습니다. 전국 보건 조직과의 협력이 폭넓은 구조적 변화를 실현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이 접근 방식은 처음에 환자 대화 요약과 같은 저위험 관리 업무를 목표로 하고, 그 이후 심장병와 같은 질병을 감지하기 위한 임상 진단으로 나아가는 것을 포함합니다. “모든 기능을 원활하게 통합하여 다음 환자가 언제 도착하는지, 약속 시간이 얼마나 되어야 하는지, 과거 방문 요약을 제공할 수 있는 모델을 구상하고 있습니다. 모든 정보는 쉽게 접근하고 작업할 수 있도록 전자 기록에 저장됩니다,”라고 공유했습니다.
직원 참여와 업무 흐름 개선
Dr. Beecy는 NYP 직원들이 일반적으로 생성 AI에 대해 수용적이며 기술에 대한 참여 의지가 강하다고 언급했습니다. NYP는 약 49,000명의 직원과 Cornell 및 Columbia University와 연계된 의사를 고용하고 있습니다.
AI 작가 Sharon Goldman이 진행한 토론에서 Dr. Beecy는 패턴 인식, 데이터 추출 및 요약 같은 주요 응용 프로그램을 향상시키는 AI의 잠재력을 강조했습니다. 이러한 기능은 의사의 관리 부담을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 그녀가 선호하는 응용 프로그램 중 하나는 환자 방문 기록을 통해 실시간으로 기록을 작성하고 수동 기록 부담을 줄이는 것입니다. 그러나 그녀는 방문 기록을 위한 환자 동의의 필요성을 인정하며 투명성을 우선시한다고 강조했습니다.
관리용 응용 프로그램에서 임상 진단으로의 전환은 더 복잡하지만, NYP는 심장 구조 질병을 식별하기 위해 심전도 사용을 탐색하고 있습니다. “많은 사람들이 심전도를 받으며, 이는 심장병을 감지할 수 있어 조기 개입과 치료를 가능하게 합니다,”라고 말했습니다.
위험과 혁신의 균형
생성 AI 도입과 관련된 잠재적 위험에 대한 질문에 Dr. Beecy는 몇 가지 우려를 인식하면서도 방문 요약 및 진단에 대한 의사의 감독이 많은 위험을 완화할 수 있다고 강조했습니다. “이 기술은 완벽하지 않으며, 약 90%의 정확도를 유지하고 있습니다. 그렇기 때문에 제공자의 검토가 중요합니다,”라고 설명했습니다.
또 다른 잠재적 문제는 AI 기술에 대한 과도한 의존 위험입니다. Dr. Beecy는 LLMs의 빠른 발전을 언급하며, GPT-3.5에서 GPT-4로의 발전을 예로 들며 인간의 감독에 대한 안일함에 대해 경고했습니다. NYP는 신중하면서도 진보적인 접근 방식을 채택하여, 기술이 AI 도구에 관심 있는 이해관계자와 이를 활용하는 의사 모두와 조화를 이루도록 하고 있습니다. 기존 작업 흐름에 통합하는 것에 대한 우려가 있지만, Dr. Beecy는 새로운 이니셔티브를 실험하고자 하는 직원들 사이에서 높은 기대감이 존재한다고 보고했습니다.
의료 분야의 기술 민주화
Dr. Beecy는 기술이 조직 내에 통합되는 방식에 변화가 있음을 강조하며, NYP의 의료 전문가들이 처음으로 ChatGPT와 같은 생성 AI 도구에 직접 접근할 수 있게 되었다고 언급했습니다. 이러한 분권화는 제공자들이 업무와 관련된 실제 사용 사례를 발견하도록 참여를 촉진합니다.
NYP는 AI 활용의 투명성을 조사하기 위해 환자 그룹에도 연락하고 있습니다. 환자들이 AI 사용 시 통보받기를 원하는지에 대한 질문이 일어나면서 사회학자 및 생명 윤리학자 등의 다학제적 의견 수렴이 필요해지고 있습니다.
Dr. Beecy의 발표 후, Microsoft의 책임 있는 AI 엔지니어링 글로벌 리드인 Sarah Bird는 포괄적인 의사 어시스턴트를 만들어 내는 데 있어 기술의 기초 역할에 대해 논의했습니다. 그녀는 생성 AI가 프로세스를 간소화할 수 있는 반면, 요약의 정확성이 여전히 중요하다고 강조하며, 중요한 정보가 누락될 경우 환자 진단에 큰 영향을 미칠 수 있다고 경고했습니다.
또한 세션에서는 Citi의 Promiti Dutta가 생성 AI가 금융 부문을 어떻게 변화시키고 있는지 공유하며, 데이터 기반 의사결정으로의 문화적 변화가 일어나고 있음을 강조했습니다. 그러나 외부와의 접점을 가진 LLM 기반 챗봇은 여전히 구현에는 너무 위험한 것으로 간주되고 있다고 언급했습니다.
행사 알림: Microsoft가 AI Impact Tour의 이 세션을 후원했지만, 연사들은 독립적으로 선정되었습니다. Boston에서 3월 27일, Atlanta에서 4월 10일에 예정된 AI Impact Tour의 다음 일정에도 많은 기대 바랍니다.
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