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2024년이 다가오면서 의료 산업은 중대한 변화를 앞두고 있습니다. 기술 발전, 환자 요구 사항의 진화, 글로벌 인력 위기로 인해 우리가 의료를 바라보고 접근하는 방식이 바뀌었습니다. 이 기사에서는 전문가들이 내년에 의료 산업에 대해 예측하는 예측과 동향을 살펴보겠습니다. 인공지능(AI)의 통합부터 행정 업무 자동화까지, 이러한 통찰은 우리를 의료 분야에서 더욱 정보화되고 연결되며 탄력적인 미래로 안내할 것입니다.
Healthcare in 2024: Predictions and Trends for the Future - KumDi.com Global Live News
The healthcare industry is on the brink of significant transformations as we approach the year 2024. Technological advancements, evolving patient needs, and a global staffing crisis have reshaped the way we view and approach healthcare. In this article, we
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의료 분야의 인공 지능
2024년에는 인공지능이 헬스케어 부문에서 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. AI와 헬스케어의 교차점은 생산성을 높이고 비용을 절감하며 환자 치료를 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 마이크로소프트, 아마존, 구글과 같은 기업은 의사와 의료진을 부담스러운 행정 업무에서 해방시키는 것을 목표로 하는 차세대 기술에 투자하고 있습니다. 건강보험사들은 또한 청구 프로세스를 자동화하는 방법을 실험하고 있습니다. AI를 의료 시스템에 통합하면 특히 인구 고령화로 인해 효율적이고 개인화된 치료에 대한 수요가 증가함에 따라 업계에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
Google의 최고 임상 책임자인 마이클 하웰은 의료 기업이 2024년에 생성 AI의 가치를 깨닫기 시작할 것이라고 예측합니다. 그는 AI 모델 내 기술 혁신이 기하급수적으로 지속적으로 성장하여 의료 서비스 제공자, 의사, 간호사 및 환자에게 실질적인 가치를 제공할 것으로 기대합니다. 스타트업은 AI 기반 솔루션을 통해 보험 승인 등 프로세스 자동화에 중점을 둘 가능성이 높습니다. 이러한 자동화를 통해 수동 및 종이 기반의 사전 승인 프로세스를 간소화하여 효율성을 높이고 오류 발생 가능성을 줄일 수 있습니다.
AI는 헬스케어 산업에서도 계약관리를 강화할 것으로 기대된다. 선행 벤처의 파트너인 케빈 장은 AI가 보험 회사와 의사가 계약을 보다 효과적으로 관리하는 데 도움이 될 것이라고 믿습니다. 보험 회사는 AI 기술을 활용하여 상환 및 지불 프로세스를 간소화하고 서류 작업을 줄이고 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
AI가 환자 치료 및 의학 연구에 미치는 영향
AI는 환자 치료와 의료 연구에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이는 임상의가 진료 시점에 보다 정확하고 효율적인 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 인스파이어드 캐피털의 설립자이자 경영 파트너인 알렉사 폰 토벨은 청구서 작성, 의사를 위한 메모 작성, 청구 처리, 약물 치료에 대한 빠른 접근 등 의료 인프라를 개선하는 데 AI가 사용될 것이라고 상상합니다. 그러나 그녀는 특히 AI가 아직 적합하지 않거나 신뢰할 수 없는 영역에서는 인간 감독의 중요성도 강조합니다.
의료 연구 측면에서 AI는 의사와 과학자가 인간 두뇌와 상호 작용하는 방식의 혁신을 가속화할 수 있습니다. 바이오넛 연구소의 CEO이자 설립자인 마이클 슈피겔마허는 뇌에서 전기 신호를 읽고 자극하고 통신할 수 있는 양방향 통신 자극 장치의 개발을 구상하고 있습니다. 이러한 발전은 알츠하이머병이나 파킨슨병과 같은 복잡한 신경퇴행성 질환의 치료에 혁명을 일으킬 수 있습니다.
또 다른 흥미로운 전망은 AI를 통한 약물 발견이다. 거상 생명과학의 CEO인 벤 램은 2024~2025년에는 AI를 통해서만 발견된 약물의 도입을 목격할 수 있다고 예측합니다. AI 알고리즘과 데이터 분석을 기반으로 한 이 획기적인 접근 방식은 기존의 인간 주도 실험에서는 발견하지 못한 새로운 치료법 개발로 이어질 수 있습니다.
의료 분야의 자동화 및 효율성
자동화는 의료 산업의 효율성을 향상하고 관리 부담을 줄이는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 예일 의과대학의 디지털 전략 및 혁신 부학장인 리 슈왐은 백오피스 자동화로의 전환을 예상합니다. 여기에는 청구 검토 및 처리, 거부 관리, 사전 승인과 같은 작업 자동화가 포함됩니다. 이러한 일상적이고 예측 가능한 작업을 자동화함으로써 의료 기관은 귀중한 시간과 리소스를 확보할 수 있으므로 의료 전문가는 직접적인 환자 치료에 더 집중할 수 있습니다.
의료 사이버 보안 스타트업 메드크립트의 최고 보안 전략가인 엑셀 워스는 AI 알고리즘이 의료 진단, 치료 결정, 보험 보장과 관련된 재정적 결정을 포함한 다양한 의사 결정 시나리오에 사용될 것으로 예상합니다. 그러나 AI 애플리케이션이 확산됨에 따라 이러한 시스템의 보안을 보장하고 민감한 데이터를 보호하며 환자의 개인정보를 보호해야 할 필요성이 커지고 있습니다.
간호 및 일차 진료의 미래
의료 산업에서 AI와 자동화가 더욱 보편화됨에 따라 간호 및 일차 진료는 향후 몇 년 동안 중요한 변화를 겪게 될 것입니다. 월터스 클루어 헬스(Wolters Kluwer Health)의 수석 간호사인 앤 우즈는 의료 기관이 채용 첫 몇 년 동안 신규 간호사를 지원해야 한다고 강조합니다. 간호사 레지던트 프로그램 및 멘토십과 같은 자원 및 교육에 투자하면 새로운 간호사를 유지하고 기술과 자신감을 향상시키는 데 필요한 지원을 제공할 수 있습니다.
전통적인 일차 간호사 모델도 상당한 변화를 겪을 수 있습니다. 안전하고 최적화된 환자 치료를 제공하려면 팀 접근 방식, 환자의 예민함, 간호사 역량을 우선시하는 혁신적인 치료 모델이 필수적입니다. AI의 통합은 임상 문서화, 받아쓰기, 상환과 같은 작업을 지원하여 궁극적으로 효율성과 환자 결과를 향상시킬 수 있습니다.
의료 보안에서 AI의 역할
AI가 의료 시스템에 더욱 통합되면서 사이버 보안과 데이터 보호의 필요성이 더욱 중요해지고 있습니다. AI 알고리즘이 다양한 의사결정 시나리오에 사용되면서 이러한 애플리케이션을 보호하고 민감한 환자 데이터를 보호하는 것이 최우선 과제가 되어야 합니다. 엑셀 워스는 AI 애플리케이션을 보호하고 해당 애플리케이션이 최고 수준의 데이터 개인정보 보호 및 보호를 충족하는지 확인하는 것의 중요성을 강조합니다.
결론적으로, 2024년은 AI가 환자 치료, 연구 및 행정 업무에 지속적으로 혁신을 가져옴에 따라 의료 산업에 큰 가능성이 있습니다. AI 기술의 통합은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 전반적인 의료 결과를 향상시킬 수 있습니다. 그러나 자동화와 인간 감독 사이의 균형을 유지하여 환자의 안전과 개인정보 보호가 의료 발전의 최전선에 있도록 하는 것이 중요합니다. 지속적인 혁신과 협력을 통해 의료의 미래는 유망해 보이며 환자 치료 및 결과 개선을 위한 새로운 가능성을 제공합니다.
면책 조항: 이 기사에 언급된 예측과 추세는 전문가 의견과 업계 예측을 기반으로 합니다. 실제 결과는 다를 수 있습니다.
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