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보건의료의 인공 지능(AI)

보건의료의 AI가 미래인 이유

전 세계적으로 보건의료 산업에서 인공 지능(AI)을 향한 변화가 일어나고 있습니다. 이러한 변화 중 일부는 보건의료 산업이 데이터 관리를 위해 클라우드 환경으로 전환하는 것에서 비롯되며, 이제 클라우드를 통해 데이터를 실시간 규모로 사용하여 추가 분석을 수행할 수 있습니다. 그러나 인공 지능은 직원에게 의존하여 데이터를 꼼꼼하게 찾는 대신 훨씬 효율적이고 대부분의 경우 훨씬 더 정확한 프로세스를 활성화합니다.

AI 기능이 향상되면 내부 운영부터 의료 기록에 이르기까지 모든 것이 예측 모델링, 자동 보고서 생성 및 기타 인공 지능 기능을 통합함으로써 이점을 얻습니다. 보건의료의 AI에 대한 구체적인 네 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.

인공 지능으로 보건의료 운영 개선

병원이든 개인 진료소든 관계없이 보건의료 운영은 일련의 복잡하고 다면적인 프로세스입니다. HR과 같은 내부 운영부터 보험 청구 처리 그리고 다른 제공자로부터 환자 데이터를 받는 일에 이르기까지 데이터는 항상 보건의료 운영의 내부 및 외부 모두로 흐릅니다. 수십 년 전만 해도 이러한 작업은 실제 서류와 전화 통화로 이루어졌습니다. 최근에는 이메일과 파일로 간소화되었으며 지난 몇 년 동안 보건의료 산업의 대부분이 클라우드 데이터베이스와 사용자 지정 애플리케이션을 추진했습니다.

오늘날 인공 지능은 보건의료 산업 전반에서 원활한 운영을 위해 이러한 경계를 더욱 확장할 수 있습니다. 예를 들어 HR 부서는 인공 지능을 사용해 직원 정보를 분석하고 실시간으로 실행 가능한 의사 결정을 내릴 수 있도록 인사이트를 제공할 수 있습니다. 재무 부서는 송장 작성을 처리하는 과정에서 경비 및 비용 추세를 파악할 수 있습니다. 환자는 사전 승인 및 자격 요건을 자동화하여 수동 작업을 줄일 수 있습니다. 공급망 관리도 AI가 처리하여 잠재적 블록 및 격차를 식별할 수 있습니다.

AI를 통해 보건의료의 환자 경험 개선

보건의료 환자는 접수 양식부터 후속 데이터에 이르기까지 모든 종류의 서류 작업에서 헤어나지 못하고 있습니다. 이러한 현상은 사전 선별 검사 질문이 안전하고 효과적인 보건의료를 제공하는 데 중요한 코로나19 시대에 특히 더 두드러지게 나타납니다. 보건의료 산업이 클라우드 모델로 전환하면서 이제 데이터는 실시간으로 수집되지만, 인공 지능을 통해 단순히 양식을 표시하는 것 이상을 제공할 수 있습니다.

의료진은 인공 지능을 통해 업데이트, 분석, 보고서를 자동으로 생성하여 시간을 절약하는 동시에 진료를 보는 동안 환자에게 이야기할 예방 진료 문제를 강조할 수도 있습니다. 이를 통해 직원의 업무 부담을 줄이면서 보건의료에 대한 보다 사전 예방적이고 철저한 접근 방식을 지원할 수 있습니다.

보건의료 재무를 위한 AI

보건의료 조직의 재무는 기업의 일반적인 요구 사항을 능가합니다. 규제 요구 사항, 환자 기밀성 및 다양한 보험 회사의 서로 다른 요구 사항에 따라 통합 클라우드 기반 시스템으로 이동하는 것은 고객 이탈을 크게 줄이면서 정확성을 높이는 단계입니다. 이러한 클라우드 애플리케이션이 인공 지능을 구현하면 작업이 더욱 간소화될 수 있습니다.

재무 요구 사항 및 운영에 인공 지능을 사용함으로써 보건의료 조직은 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 갑작스러운 문제와 점진적인 문제 모두에 대한 근본 원인 분석
  • 최종 손익에 영향을 미치는 조직 전체의 추세에 대한 예측 분석
  • 프로세스, 리소스 및 공급망 요구 사항을 최적화하는 모델링
  • 반복 작업을 식별 및 자동화하여 프로세스 효율성 개선

보건의료 데이터 관리에서 AI가 제공하는 이점

리소스 관리는 항상 병원과 개인 진료소 모두에서 보건의료 조직의 중요한 부분이었습니다. 리소스 사용량 및 가용성이 극단적인 상황에 부딪혔던 코로나19 시대보다 더 두드러졌던 적은 없었습니다. 이러한 경우 리소스는 직원부터 백신 그리고 도구 및 용품에 이르기까지 다양한 주제를 다뤘습니다. 이 데이터를 클라우드로 이동하는 것은 보건의료 산업을 위한 중요한 진전을 나타내며 의사 결정을 내리기 위한 통합 SSOT(Single Source of Truth)를 만들었습니다. 그러나 인공 지능을 구현하는 일도 그만큼 중요한 것으로 입증되었습니다.

보건의료 분야에서 인공 지능과 머신 러닝을 활용함으로써 다양한 데이터 관리 이점이 생겨났습니다. 이러한 도구를 실시간 데이터에 적용하면 리소스 사용량에 대한 보고서와 척도가 자동으로 생성되어 프로세스 시간과 반응 시간을 크게 절약할 수 있습니다. 미소 규모와 대규모 모두에서 예측 모델링을 수행하면 리소스 사용량의 균형을 더 효과적으로 보장하고 조직이 확장해야 할 상황과 계절을 파악할 수 있습니다. 데이터 기반 예측 모델링을 사용하는 조직은 미리 계획을 수립하여 해당 지역 사회가 더 나은 치료를 받을 수 있도록 보장합니다.

AI와 보건의료: 클라우드에서 이루어진 일치

클라우드 내 통합 및 소싱 덕분에 인공 지능과 보건의료 산업을 통합할 수 있습니다. 인공 지능을 통해 조직을 이끄는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Oracle Cloud를 살펴보세요.