의사 방문 개선: 제너레이티브 AI가 환자 경험을 혁신하는 방법

의료 진료소에 생성 AI를 통합하는 것은 단순한 기술 도입을 넘어, 운영을 효율화하고 모든 관계자의 시간을 절약하는 효과가 있습니다. 7월 미디어의 Transform 행사에서 진행된 패널 토론에서, Sutter Health의 Chief Data and Analytics Officer인 Kiran Mysore와 Google Cloud의 글로벌 헬스케어 디렉터 Aashima Gupta는 임상 방문 시 행정 업무에 대한 생성 AI의 긍정적인 영향을 강조했습니다.

Gupta는 "현재 우리는 '파자마 시간'을 해결하고 있습니다. 즉, 의사가 환자와 소통하는 1시간에 대해 정보를 수집하는 데 2시간을 소비하는 현상입니다."라고 언급했습니다. 의료 분야는 기술 발전에 익숙하며, Mysore는 환자의 건강 데이터를 입력하고 제공자와 소통을 원활하게 하는 Epic과 같은 시스템이 디지털 혁신을 가속화했다고 지적했습니다. COVID-19 팬데믹은 건강 정보에 대한 환자의 기대를 높여 업계의 신속한 적응을 요구했습니다.

생성 AI는 워크플로 개선에서 의료 이미지 분석에 이르기까지 의료 분야에서 다양한 애플리케이션을 제공합니다. Kaiser Permanente와 같은 대규모 조직들은 이미 예방적 환자 모니터링을 위한 예측 분석과 같은 AI 방법을 도입했습니다. Gupta와 Mysore는 환자와 의사 간의 상호작용을 개선하는 것이 이 기술의 핵심 적용 사례라고 언급했습니다.

Sutter Health에서 AI는 환자와 의사의 경험을 크게 개선합니다. Mysore는 "우리는 두 가지 환자 경험 요소에 집중합니다: 첫째, 의사가 입력하는 데 바빠서 환자의 머리 뒷모습만 보는 경우, 둘째, 환자와 의사 간의 실시간 대화 캡처를 가능하게 하는 도구를 통합하는 것입니다."라고 설명했습니다. 그는 AI가 의사로 하여금 환자의 병력을 더 잘 이해하게 해주어 상담 중 보다 의미 있는 대화를 이끌어낸다고 덧붙였습니다.

Gupta는 생성 AI가 아직 환자 진단에 사용되지 않으며, 그 기술은 아직 발전 중임을 명확히 했습니다. Google Cloud는 헬스케어 고객이 기존 데이터를 효과적으로 분석할 수 있도록 도구를 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다. Gupta는 "Google Cloud는 헬스케어 생태계에 기본적인 도구와 기술을 제공하는 지원 회사 역할을 합니다."라고 말했습니다. 그녀는 간호사 피로도를 줄이고 효율성을 높이기 위해 교대 보고서를 요약하는 MedLM 모델을 예로 들기도 했습니다. Google Cloud는 또한 의료 제공자가 증상과 약물 간의 연관성을 탐색할 수 있도록 지원하며, 이는 잠재적인 처방 충돌에 소비되는 시간을 최소화합니다.

프라이버시 및 수용에 대한 우려에 대해 Gupta와 Mysore는 특히 기존 방법에 익숙한 의사들 사이에 AI에 대한 두려움이 있음을 인정했습니다. Mysore는 "의사에게 접근할 때 가장 변화에 열린 사람을 파악하고 적절한 기술로 지원합니다."라고 설명했습니다. "신뢰는 쉽게 감소할 수 있으며, 대규모 언어 모델의 초기 결과가 만족스럽지 않으면, 이해를 구축하기 위해 이해관계자와 소통합니다." Gupta는 의료와 같은 규제가 엄격한 산업에서 우려를 해소하는 것이 중요하다고 강조하며, 인간의 감독이 여전히 중요하다고 안심시켰습니다. 두 패널리스트는 환자와 의사 데이터의 보안성을 재차 강조하며 이러한 데이터는 허가된 인원만 접근할 수 있음을 분명히 했습니다.