AI가 의료 분야에 미치는 영향은 광범위하고 중요합니다. 그러나 Kaiser Permanente의 AI 및 신기술 부사장인 다니엘 양은 올해의 미디어 Transform 컨퍼런스에서 그 구현을 서두르지 말 것을 경고했습니다. 양 부사장은 의료인으로서 혁신적인 기술 채택에 대해 신중하고 체계적인 접근이 필요하다고 강조했습니다. “이 분야에는 엄청난 hype와 기회가 있지만, 우리는 진행하기 전에 실제 환경에서 효과와 안전성에 대한 증거를 봐야 합니다,”라고 그는 청중에게 말했습니다.
고급 경고 모니터링: 생명을 구하는 응용 프로그램
양 부사장은 조직의 핵심 사명에 집중하는 것의 중요성을 강조하며 AI의 매력에 방해받지 말 것을 당부했습니다. Kaiser Permanente는 40개의 병원과 618개의 의료 시설을 운영하며 25만 명의 직원이 있는 단순한 사명이 있습니다: 안전하고 고품질이며 저렴한 치료를 제공하는 것입니다. 이들의 AI 전략의 일환으로, 이 조직은 불평등을 줄이고 직원의 웰빙을 지원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Kaiser Permanente에서 AI의 주목할 만한 응용 프로그램 중 하나는 고급 경고 모니터링 프로그램입니다. 이 프로그램은 예측 분석을 통해 입원 환자가 다음 12시간 내에 임상 악화 위험이 있는지를 파악합니다. 예를 들어, 수술 후 감염이나 폐색전증과 같은 합병증을 예측할 수 있습니다.
이 프로그램은 전자 건강 기록의 실시간 데이터(생체 신호, 의료 조건, 실험실 결과 등)를 사용하여 매시간 위험을 평가합니다. 위험이 특정 기준을 초과하면 경고가 발생합니다. “부정적인 결과를 예방하기 위해 조기에 개입하는 것이 중요합니다,”라고 양 부사장은 설명했습니다.
캘리포니아 북부 21개 병원에서 진행된 종합 임상 시험에서 Kaiser Permanente는 ‘The New England Journal of Medicine’에 연구 결과를 발표하며 이 프로그램이 매년 500명 이상의 생명을 구했다고 밝혔습니다. 양 부사장은 알고리즘 자체가 생명을 직접 구한 것은 아니며, 재설계된 작업 흐름이 중요한 차이를 만들어냈다고 설명했습니다. “프로그램 주위에 전체 작업 흐름을 구축해야 했으며, 이는 노력의 90%를 차지합니다." 의사들의 방해를 최소화하기 위해 경고는 중환자 간호사에게 전달되어 환자 차트를 평가하고 필요시 즉각 대응 팀을 활성화하도록 했습니다. “AI는 의료진의 판단을 향상시킬 뿐, 대체하지는 않습니다,”라고 그는 덧붙였습니다.
생성 AI: 케어에서의 인간 상호작용 개선
양 부사장은 생성 AI에 대한 논의에서 이 기술이 의료 발전 대화에서 종종 간과된다고 지적했습니다. 그럼에도 불구하고 Kaiser Permanente는 특히 임상 AI 서기 기술을 통해 이 기술을 구현하고 있습니다. 양 부사장은 의료 분야에서 소 burnout 비율이 40%에서 70%에 이르는 alarming한 통계를 언급했습니다. “그러한 맥락을 고려할 때, 생성 AI의 가장 유망한 응용 프로그램이 치료나 진단이 아니라, 의사의 행정 업무 부담을 줄이는 것임은 놀라운 일이 아닙니다.”
Kaiser Permanente의 응급 클리닉에서 파트타임 내과 의사로 일하는 양 부사장은 8시간 근무 동안 18명의 환자를 봐야 하는 스트레스를 설명했습니다. 새로운 서기 기술은 기록된 환자 방문에서 초안 임상 노트를 생성하여 의사들이 매일 최대 한 시간을 절약할 수 있도록 합니다. “저를 흥분시키는 것은 생성 AI가 역설적으로 케어를 다시 인간적으로 만들고 있다는 것입니다,”라고 그는 말했습니다.
많은 환자들이 의사가 노트를 작성하는 동안 의사의 뒷모습을 바라보는 경우가 많습니다. 서기 기술은 이러한 역동성을 변화시켜 제공자와 환자 간의 보다 직접적인 대화를 가능하게 하고, 케어에서의 투명성을 높입니다. “생성 AI는 의료를 단순화하고 상호작용을 더 개인화합니다,”라고 양 부사장은 설명했습니다.
책임 있는 AI 구현에 대한 의지
의사들은 이러한 기술을 간절히 원했지만, 그 새로움 때문에 몇 가지 도전이 발생했습니다. 다양한 전문 분야에서 효과에 대한 제한된 증거가 기술 구현 또는 추가 증거 대기라는 딜레마를 초래했습니다. Kaiser Permanente는 이를 중단하기보다는 철저한 품질 보증 테스트를 통해 자체 증거를 생성하기로 결정했습니다.
이 과정은 다양한 환경에서 기능을 테스트하고 수천 명의 제공자로부터 피드백을 수집하는 것을 포함했습니다. 환각과 같은 문제에 직면했음에도 불구하고 지속적인 학습 사이클을 생성했습니다. “우리는 행함으로써 배우고, 피드백을 통합하여 제공자에게 효과적인 기술 사용을 교육했습니다,”라고 양 부사장은 밝혔습니다.
Kaiser Permanente의 책임 있는 AI 철학은 "두 번 측정하고, 한 번 잘라라"라는 원칙을 따르며, 위험을 식별하고 완화하기 위한 적극적인 접근으로 신중한 AI 배포를 촉진합니다. 양 부사장은 거버넌스가 불필요한 규제로 보일 수 있지만, “기술로 인해 환자에게 발생하는 피해보다 혁신을 더 방해하는 것은 없습니다,”라고 강조했습니다.
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