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MIT Tech Review 26일 전

의료 현장의 니즈에 맞춘 AI 솔루션

IMP
8/10
핵심 요약

의료용 AI 기기 및 행정 자동화 애플리케이션이 빠르게 증가하고 있으나, 의료 환경의 고도의 복잡성으로 인해 실제 도입과 가치 창출에는 많은 어려움이 따릅니다. 이에 따라 병원 등 의료기관들은 내부 개발이나 기성품 구매 대신 서드파티 벤더와의 맞춤형 파트너십을 통해 임상 및 규제 요구를 충족하는 AI 솔루션을 구축하는 전략을 선호하고 있습니다. 임상 환경을 깊이 이해하는 전문 파트너와의 협력은 성공적인 AI 도입과 환자 안전 보장을 위한 핵심 과제로 부상했습니다.

번역된 본문

후원: 메이요 클리닉 플랫폼(Mayo Clinic Platform)과 함께함

AI 시장은 거대한 변화에 대한 큰 약속으로 가득 차 있습니다. 재정적 압박, 인력 부족, 고령화 인구 돌봄 부담 증가에 시달리는 의료 분야는 이러한 약속의 주요 표적입니다. AI 개발자들은 암 치료 및 수술 수행부터 일상적인 행정 업무 간소화에 이르기까지 매우 다양한 기능을 타겟으로 삼고 있습니다. 기회는 분명히 존재하지만, 실제 실행은 어려울 수 있습니다. 수많은 소프트웨어 벤더들이 의료계의 과제를 '해결'하려 시도했지만, 환경을 오해하여 실패했습니다.

데이터 기반 인사이트와 전문가 검증을 통해 의료 기업의 디지털 솔루션 구축 및 배포를 지원하는 메이요 클리닉 플랫폼의 솔루션 개발 시장 부사장 스티브 베스케(Steve Bethke)는 "의료는 매우 복잡합니다. 솔루션 개발자는 임상 및 기술 역량에 깊이 집중해야 하며, 그런 다음 솔루션을 관련 비즈니스 임팩트에 맞춰야 합니다. 한 가지 측면이라도 놓치면 해당 솔루션은 채택되지 않거나 가치를 창출하지 못할 것입니다"라고 말합니다. [보고서 다운로드]

의료용 AI 애플리케이션은 빠르게 증가하고 있습니다. 미국 식품의약국(FDA)은 주로 진단 영상 해석을 위해 1,300개 이상의 AI 지원 의료기기를 승인했습니다. 이 중 절반 이상이 지난 3년 동안 승인되었으며, 가장 오래된 것은 1995년으로 거슬러 올라갑니다. 방사선학 이외의 응용 분야는 수면 무호흡증 추적, 심장 리듬 분석, 정형외과 수술 계획 등 매우 다양한 작업을 수행합니다. 스케줄링 및 행정 업무를 처리하는 것과 같이 의료기기로 분류되지 않는 AI 애플리케이션은 추적하기가 더 어렵지만 역시 빠르게 증가하고 있습니다.

AI는 종종 화이트보드와 포스트잇으로 관리되던 복잡한 작업과 워크플로우를 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 기능은 의료 시스템에 미치는 영향 측면에서 임상적 용도를 능가할 수도 있습니다. 최근 기술 리더들을 대상으로 한 설문조사에 따르면, 응답자의 72%가 AI의 최우선 과제로 '돌봄 제공자의 부담 감소 및 만족도 향상'을 꼽았으며, 절반 이상(53%)은 '워크플로우 효율성 및 생산성'을 cited했습니다.

의료와 관련된 모든 애플리케이션은 직간접적으로 환자 치료에 영향을 미칠 가능성이 있으며, 설계가 잘못되었거나 충분히 훈련 및 검증되지 않은 AI 앱은 환자를 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 의료 제공자들 역시 이러한 위험을 인지하고 있습니다. 동일한 설문조사에서 77%가 '성숙하지 않은 AI 도구'가 도입의 가장 큰 장애물이라고 답했습니다. 2024년 의료 분야 AI에 관한 의회 보고서에서 지적했듯이, 개발과 도입이 급증함에 따라 규제 당국과 입법자들도 위험을 주시하고 있지만, 미국의 규제 현황은 여전히 변화하는 과정에 있습니다.

이러한 기술적 과제를 해결하기 위해 많은 의료 제공자가 애플리케이션 개발자와 파트너십을 맺고 AI 솔루션을 구축하고 있습니다. 최근 맥킨지(McKinsey)의 연구에 따르면, 의료 기관의 61%가 내부에서 자체 구축하거나 기성품을 구매하는 대신, 서드파티 벤더와의 파트너십을 통해 맞춤형 생성형 AI 솔루션을 개발하는 것을 주요 전략으로 추진할 계획입니다.

하지만 의료 특화 AI 애플리케이션은 의료 제공자의 미묘한 임상적 요구와 더불어 더 광범위한 부문의 복잡한 비즈니스 및 규제 고려 사항에 맞춰 조정되어야 합니다. 바로 이 지점에서 개발자들은 의료 환경에 대해 깊이 이해하고 있는 파트너와 협력할 때 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 애플리케이션을 의료 제공자가 가장 원하고 필요로 하는 것에 맞게 조정할 수 있습니다. 이렇게 하는 것은 의료 환경에 고유한 함정을 피하면서 AI 제품이 최대한의 영향력과 가치를 발휘할 수 있는 위치에 서도록 돕습니다.

보고서 다운로드.

이 콘텐츠는 MIT 테크놀로지 리뷰의 맞춤형 콘텐츠 부서인 Insights가 제작했습니다. MIT 테크놀로지 리뷰의 편집진이 작성한 것이 아닙니다. 인간 작가, 편집자, 분석가 및 일러스트레이터에 의해 리서치, 디자인 및 작성되었습니다. 여기에는 설문조사 작성 및 데이터 수집이 포함됩니다. 사용되었을 수 있는 AI 도구는 제한되었습니다.

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원문 보기 (영어)
Sponsored In partnership with Mayo Clinic Platform The AI market is full of big promises of grand transformation. Health care is a prime target for those promises, beset as it is by financial pressures, labor shortages, and the growing burden of caring for an aging population. AI developers are targeting functions that vary widely, from curing cancer and performing surgery to streamlining routine administrative tasks. The opportunity is genuine, but execution can be difficult. Numerous software vendors have tried to “fix” health care challenges but failed because they misunderstood the environment. “Health care is very complex,” says Steve Bethke, vice president of the solution developer market for Mayo Clinic Platform, which supports the buildout and deployment of digital solutions for health care companies through data-based insights and expert validation. “Solution developers must have a deep focus on clinical and technical capabilities, and then align their solutions to the relevant business impacts. If they miss any dimension, the solution will not be adopted or drive value.” DOWNLOAD THE REPORT AI applications for health care are proliferating rapidly. The U.S. Food and Drug Administration has approved more than 1,300 AI-enabled medical devices, mostly for interpreting diagnostic images. More than half of these were approved in the past three years, with the earliest dating as far back as 1995. Non-radiological applications carry out tasks as diverse as tracking sleep apnea, analyzing heart rhythms, and planning orthopedic surgeries. AI applications that do not count as medical devices— for example, those that handle scheduling and administrative tasks—are more difficult to track but are also rapidly increasing. AI can help coordinate complex tasks and workflows that are often conventionally managed by whiteboards and sticky notes. Such functions may well outstrip clinical uses in their impact on health systems. A recent survey of technology leaders found that 72% said their top priority for AI was reducing caregiver burden and improving caregiver satisfaction, while over half (53%) cited workflow efficiency and productivity. Any health care-related application can potentially impact patient care, whether directly or indirectly, and AI apps that are poorly designed or inadequately trained and validated can put patients at risk. Providers recognize that risk: In the same survey, 77% said immature AI tools are a significant barrier to adoption. Regulators and lawmakers are also keeping an eye on the risks as development and adoption burgeon, though the U.S. regulatory picture is still in flux, as a 2024 report to Congress on AI in health care observes. To tackle some of the technical challenges, many health care providers are partnering with application developers to build AI solutions. In a recent study, McKinsey found that 61% of health care organizations intend to pursue partnerships with third-party vendors to develop customized generative AI solutions as a primary strategy as opposed to building them in-house or buying off-the-shelf products. But health care-specific AI applications must also be tailored to the nuanced clinical needs of medical providers as well as the complex business and regulatory considerations of the wider sector. This is where developers can benefit from working with a partner with a deep understanding of the health care environment to tailor applications to what providers want and need most. Doing so helps to position AI products for maximum impact and value, avoiding the pitfalls unique to the health care environment. Download the report. This content was produced by Insights, the custom content arm of MIT Technology Review. It was not written by MIT Technology Review’s editorial staff. It was researched, designed, and written by human writers, editors, analysts, and illustrators. This includes the writing of surveys and collection of data for surveys. AI tools that may have been used were limited to secondary production processes that passed thorough human review. Deep Dive Biotechnology and health Inside the stealthy startup that pitched brainless human clones The ultimate plan to live forever is a brand new body. By Antonio Regalado archive page A woman’s uterus has been kept alive outside the body for the first time The team behind the feat plan to study uterine disorders and the early stages of pregnancy—and potentially grow a human fetus. By Jessica Hamzelou archive page This scientist rewarmed and studied pieces of his friend’s cryopreserved brain A gerontologist wanted his preserved brain to be reanimated. Cryopreservation is more likely to be used on organs for transplantation. By Jessica Hamzelou archive page No one’s sure if synthetic mirror life will kill us all Synthetic biologists were tantalized by the idea of making mirror images of microbes. Then things got complicated. By Stephen Ornes archive page Stay connected Illustration by Rose Wong Get the latest updates from MIT Technology Review Discover special offers, top stories, upcoming events, and more. Enter your email Privacy Policy Thank you for submitting your email! Explore more newsletters It looks like something went wrong. 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