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헬스케어의 생성 AI: 미래 진단

생성적 AI는 의료에 새로운 시대를 열어 치료를 가속화하고 비용을 절감하고 있지만, 개인정보 보호 위험과 일자리 변화도 예측에 포함됩니다.

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퀀텀런 예측
2025 년 4 월 2 일

인사이트 요약

생성적 인공지능(AI)은 환자 치료를 개선하고, 약물 개발을 가속화하며, 의료 전문가가 업무를 수행하는 방식을 재편하고 있습니다. 환자와 의료 서비스 제공자는 더 낮은 비용과 더 정확한 진단으로 이익을 얻을 수 있지만, 이 기술은 개인 정보 보호 위험, 의료 정보 오류, 일자리 대체 등의 과제도 안고 있습니다. 정부는 환자 안전, 혁신, 인력 재교육의 균형을 맞추면서 이 기술을 신중하게 규제해야 한다는 압력이 커지고 있습니다.

의료 분야의 생성 AI

생성적 AI는 임상적 결정, 환자 경험 및 운영 효율성을 혁신할 수 있는 잠재력으로 인해 의료 분야에서 빠르게 핵심 초점이 되었습니다. 생성적 AI는 방대한 양의 기존 정보에서 학습한 데이터 패턴을 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오 또는 비디오와 같은 완전히 새로운 디지털 콘텐츠를 생성할 수 있는 일종의 머신 러닝 기술입니다. 의료 분야에서 생성적 AI 도구는 환자 기록, 임상 시험 결과 및 진단 이미지와 같은 광범위한 의료 데이터 집합에서 학습하여 귀중한 통찰력이나 새로운 의료 솔루션을 생성합니다. 예를 들어, 미국 정부 책임 사무소(GAO)에 따르면 2023년 70월 현재 생성적 AI의 도움으로 개발된 약 XNUMX가지 약물이 이미 임상 시험에서 테스트되고 있습니다.

의료 기관이 생성적 AI를 계속 탐구함에 따라 많은 기관이 전문 기술 공급업체와 협력하여 솔루션을 구현하거나 테스트하기 시작했습니다. McKinsey가 2024년 70월에 실시한 설문 조사에 따르면 미국 의료 리더의 XNUMX% 이상이 현재 생성적 AI 기능을 실험 중이거나 완전히 도입했으며, 사전 구축된 소프트웨어를 선택하기보다는 외부 공급업체와 협력하여 맞춤형 애플리케이션을 구축하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 생성적 AI 모델은 임상 문서 초안 작성, 행정 업무량 감소, 임상의의 소진 해소와 같은 작업을 자동화하기 위해 개발되고 있습니다.

상당한 열의에도 불구하고, 의료 분야의 생성 AI는 데이터 프라이버시 문제, 출력의 정확성, 규제 불확실성에서 상당한 장애물에 직면해 있습니다. GAO는 2024년 2024월에 생성 AI 도구가 종종 그럴듯하지만 잘못된 결과(일명 "환각")를 생성하여 의료적 맥락에서 심각한 위험을 초래한다고 보고했습니다. 또한, 의료 데이터의 단편화되고 민감한 특성으로 인해 신뢰할 수 있는 모델을 훈련하는 데 실질적인 어려움이 있습니다. 이러한 장벽을 인식하고 XNUMX년에 발표된 연구에서 구현 과학 생성적 AI를 성공적으로 도입하려면 환자의 안전과 윤리적 적용을 보장하기 위해 기대치에 대한 신중한 관리, 견고한 거버넌스 프레임워크, 사전적 위험 완화 전략이 필요하다고 강조했습니다.

파괴적 영향

사람들은 생성 AI가 의사가 스캔과 의료 검사를 검토하는 것을 지원함에 따라 더 빠르고 정확한 진단의 혜택을 볼 수 있습니다. 또한 생성 AI가 더 나은 예측 분석을 통해 불필요한 시술이나 병원 방문 횟수를 줄일 수 있으므로 환자는 의료비가 낮아질 수 있습니다. 그러나 생성 AI가 민감한 건강 데이터에 의존하기 때문에 개인은 개인 정보 보호 위험이 증가하여 데이터 보호에 대한 우려가 발생할 수 있습니다. 게다가 일부 환자는 자동화된 건강 권장 사항에 지나치게 의존하게 되어 전통적인 의사-환자 관계에 대한 신뢰가 감소할 수 있습니다.

의료 서비스 제공자는 비즈니스 모델을 조정하여 개인화된 건강 평가 또는 지속적인 건강 모니터링을 위한 구독 기반 서비스를 채택할 가능성이 있습니다. 또한 제약 회사는 더 빠르고 저렴한 약물 발견 프로세스를 위해 생성적 AI를 광범위하게 사용하여 회사가 신속하게 적응하거나 뒤처져야 할 수 있습니다. 소규모 의료 스타트업은 노인 케어 또는 만성 질환 관리와 같은 틈새 의료 시장에 맞게 조정된 가상 비서와 같은 전문 서비스를 개발하는 데 새로운 기회를 찾을 수 있습니다. 그러나 생성적 AI 시스템이 의료 실수 또는 부정확성으로 이어질 경우 기업은 재정적 및 평판적 위험이 증가할 수 있습니다.

정부는 의료 분야의 생성 AI 제품이 안전하고, 편파적이지 않으며, 투명하도록 보장하는 새로운 표준을 개발해야 할 수도 있습니다. 특히 이러한 시스템은 중요한 의료 결정에 영향을 미치기 때문입니다. 또한 대규모 건강 데이터 저장 및 분석을 안전하게 관리하기 위해 국가 인프라에 투자할 수도 있습니다. 나아가 국가는 국제적으로 경쟁을 시작하여 민간 기업 및 학술 기관과의 전략적 자금 지원 및 파트너십을 통해 생성 AI 기반 의료 혁신의 리더로 자리 매김할 수 있습니다. 그러나 정부는 또한 의료 종사자의 일자리 대체와 같은 잠재적인 사회적 어려움에 직면하여 인력 재교육 프로그램을 제공해야 하는 압력이 증가하게 됩니다.

헬스케어에서 생성 AI의 의미

의료 분야에서 생성 AI의 더 광범위한 의미는 다음과 같습니다.

의료 서비스 제공자는 구독 기반의 개인화된 건강 모니터링 계획을 개발하여 소비자가 예방 치료를 쉽고 저렴하게 받을 수 있도록 합니다.
환자들이 자신의 건강 데이터에 대한 통제를 점점 더 요구함에 따라 기업들은 경쟁력을 유지하기 위해 명확하고 사용자 친화적인 투명성 설정을 제공해야 했습니다.
정부는 임상 AI 도구에 대한 새로운 규칙을 제정해 의학적 조언이 인간 전문가가 아닌 AI로부터 나온 경우 이를 명확하게 공개하도록 했습니다.
더 나은, 더 빠른, 더 정확한 가상 진단으로 병원의 기존 수익 흐름을 변화시킵니다.
AI 기반 시스템이 공급망을 최적화하고 불필요한 의료 검사를 최소화함에 따라 의료 관련 폐기물과 환경 발자국이 줄어듭니다.
단순한 의학적 사실을 암기하는 것이 아니라, 생성적 AI 시스템과의 협업 기술을 강조하는 의료 교육 프로그램으로 전환합니다.
생성적 AI를 통해 경험이 부족한 의료진도 정확한 진단을 내릴 수 있어 농촌 및 의료 서비스가 부족한 지역의 의료 접근성이 향상되고 지역별 의료 격차가 줄어듭니다.
생성적 AI가 효과적인 의료 개입을 더 저렴하고 접근 가능하게 만들어줌에 따라, 정치인들은 의료 보장 범위를 확대하라는 대중의 압력을 받고 있습니다.
의료 종사자, 특히 행정 직원은 청구 및 서류 준비와 같은 일상적인 업무가 자동화됨에 따라 직무 중단에 직면하고 있습니다.
생성적 AI가 연구 비용과 제품 출시 시간을 크게 단축함에 따라, 제약 회사들은 새로운 약물의 가격을 낮추라는 정치적, 대중적 압력에 직면해 있습니다.