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헬스케어 AI 통합의 7대 과제와 해결책

 

• 헬스케어산업은 AI를 △진료 △임상 문서화 △보험 청구 등 의료 현장에 통합하려는 과정에서 △전략 부재 △데이터 파편화^* △윤리·보안 문제 등 다양한 과제에 직면해 있음
  * 시스템, 위치, 형식에 걸쳐 데이터가 흩어져 있어 일관성 있는 활용이나 분석이 어렵게 되는 현상?/li>
• AI 통합 초기 단계에서는 AI와 생성형 AI(Generative Artificial Intelligence, GenAI)^**의 차이를 명확히 이해하고, 환자치료 개선과 의료비 절감을 목표로 한 전략 수립이 필요함
  ** 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 스스로 만들어내는 인공지능 기술
• 의료 데이터가 △병원 △보험사 △연구기관 등에 분산된 데이터 파편화 문제를 해결하기 위해 OMOP(Observational Medical Outcomes Partnership Common Data Model)^***와 같은 공통 데이터 모델을 적용하고, 설계 단계부터 보안과 개인정보 보호를 철저히 반영해야 함
  ***다양한 의료기관과 시스템에 흩어진 데이터를 표준화된 형식으로 통합해, 연구 및 AI 분석에 일관되게 활용할 수 있도록 지원하는 헬스케어 공통 데이터 모델
• 의료진과 직원들의 AI 수용성을 높이기 위해 맞춤형 교육과 변화 관리를 병행해야 하며, 준비가 부족할 경우 △환자 안전 △진료 연속성 △데이터 신뢰성 등에 심각한 위협이 될 수 있음
• 헬스케어산업과 AI의 통합은 의료 현장의 업무 효율성과 환자치료 품질을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있으며, 이를 위해 글로벌 헬스케어 업계는 윤리성과 데이터 품질을 핵심 가치로 삼고, 체계적이며 신중한 전략으로 AI 통합을 추진해야 함