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2024년에는 APAC의 의료 분야에서 genAI가 천천히 꾸준히 보급된다

생성 AI가 제공하는 것보다 더 나은 효율성과 지원을 약속한 최신 도구는 없습니다. 작년에는 건강 관리를 포함한 업계가 선행자 이익을 얻는 추세에 빠르게 뛰어 들었습니다. 응용 프로그램은 문서화부터 임상 의사 결정 지원, 심지어 의료에 이르기까지 다양합니다. 로봇과의 조합.

한편, genAI에 대한 열정 올해도 계속 올라갈 것이다 – 정부도 투자하고 이 새로운 가운데 벌어지는 공간채용의 속도가 느려질 가능성이 높다고 Ubie의 CEO 인 쿠보 코타 씨는 말합니다.

우리는 그를 인터뷰하고 아시아 태평양 지역과 미국의 파트너가 genAI를 어떻게 받아들이고 있는지, 2024년에 이 경향은 어디로 향하는지, 그리고 의료 관계자가 genAI의 헤아릴 수 없는 가치를 어떻게 효과적으로 끌어낼 수 있는지에 대해 이야기했습니다.

Q : 생성 AI는 파트너에게 어떻게 받아 들여지고 있으며 거기에서 어떤 이점을 얻고 있습니까?

대답: 일본의 파트너, 특히 혁신적인 파트너는 genAI가 업무 효율성에 영향을 미칠 수 있음을 이해하기 때문에 일반적으로 genAI에 관심이 있습니다. 그들은 ChatGPT 또는 Med-PaLM에서 실행되는 genAI 플랫폼을 클리닉에서 사용하는 데 관심이 있지만 Ubie와 같은 클라우드 기반 서비스를 도입하지 않는 한 대부분의 의료 기관은 인터넷에 액세스합니다. 할 수 없습니다.

genAI를 성공적으로 사용할 수 있다고 해도 사용자가 실제 사용 사례를 생각하기 어렵기 때문에 기술에 익숙한 사용자만이 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.그래서 지금이 있습니다. 소프트웨어 공급업체에 대한 시장 수요는 genAI를 결합하여 실제 임상 워크플로우에 통합할 수 있는 유스 케이스를 제공하는 것입니다.

우리의 제품에 genAI를 채택하고 통합하는 것은 성공적이며 현재 클리닉과 병원에서 사용되고 있습니다. 최근 LLM (대규모 언어 모델)을 사용하여 환자의 증상과 자유 응답에 대한 답변을 요약하는 기능을 출시했습니다. 의사는 환자의 상태를 신속하게 이해할 수 있으므로 환자와 마주하는 시간을 늘릴 수 있습니다. 파일럿 테스트 중, 의사의 90%가 앞으로도 이 기능을 사용할 생각이라고 말했다. 이것은 솔루션이 접근 가능하고 의사에게 긍정적 인 영향을 미치는 경우 채택됨을 나타냅니다.

아직도 시스템, 보안, 노동 습관 등 완전한 도입에는 다양한 장벽이 있습니다만, Ubie는 이미 크게 보급되어 있어 현재는 일본의 47 도도부현, 1,700 이상의 의료 기관에 도입되고 있습니다.

Q : genAI가 일본과 미국에서 어떻게 받아 들여지고 있는지에 대한 문화 등에 차이가 있습니까?

대답: 네, 큰 차이가 있습니다. 문화적인 것도 있지만, 대부분은 의료 제도에 의한 것이다. 두 가지 주요 요인은 일본의 법정 의료 보험 제도가 국민 모두 보험을 제공하고 있다고 환자 데이터가 미국보다 일본이 더 집중 관리되고 있다는 것입니다.

국민 모두 보험 덕분에 일본인은 컨디션이 나빠지면 의사에게 가는 것이 장려되고 있습니다. 미국에서는 의사의 진찰을 받을지 여부의 결정은 보험 적용 범위, 자기 부담금 및 자기 부담금에 크게 영향을 받습니다. 이러한 이유로 미국 환자는 일반적으로 증상이 매우 심각하지 않은 한 자신의 건강을 관리하는 것을 피합니다. 따라서 미국 시장을 고려할 때 상환이 중요한 고려 사항입니다.

AI의 관점에서 볼 때 일본에서는 데이터가 중앙 집중화되어 AI 도입이 더욱 확장 가능합니다. 하이테크 기업은 대규모 데이터베이스를 제공하는 정부 데이터에 액세스하는 노력을 가속화하고 있다. 일본에서는 대부분의 병원이 인터넷에 액세스할 수 없기 때문에 병원에서 genAI 도입의 가장 큰 장애 중 하나는 네트워크입니다.

전반적으로 일본에서는 미국에 비해 건강 관리 분야의 AI 사용이 적기 때문에 의사 결정자는 소음과 혼란을 줄여야합니다. 하지만 이렇게 하면 선택사항이 제한되고 최첨단 기술의 도입이 지연될 수 있습니다.

Q: 아시아와 미국 주변의 헬스케어에서 생성 AI의 도입은 올해 2024년과 향후 몇 년간 어떻게 될 것이라고 생각합니까? 과대 선전은 계속됩니까?

대답: 이 과대 선전은 2024년 이후에도 계속될 것입니다만, 도입은 느린 페이스에 머무를 것입니다. 이는 genAI가 의료 분야에 걸쳐 안전하고 효과적인 영향을 미칠 수 있음을 여전히 입증했기 때문입니다. 환자 관리에 직접적인 영향을 미치는 사람들에게는 세심한 주의를 기울입니다. 기술이 의료를 개선 할 수 있음을 알고 있지만 예상대로 작동하지 않으면 의료 시스템의 속도가 느려지고 비용이 많이 들고 소비자의 충성도가 떨어지고 최악의 경우 환자 결과에 영향을 미칩니다. 줄 수 있습니다.

아시아 전역과 미국에서 도입의 가장 중요한 측면은 규제와 규제입니다. 문화적 장벽. 개발자는 현지 법률 및 규정에서 AI 엔진이 어떻게 작동하는지 염두에 두어야 합니다. 프라이버시는 기업이 필요로 하는 최초의 주요 분야 중 하나이며, 그 후 환자에게 직접 제공하는 의료 시스템, 병원 시스템, 의약품 등 다양한 의료 시스템, 물론 환자의 권리에 적응하기 위해 된다.

문화적인 관점에서 보면 많이 있습니다. Ubie가 직면한 과제 중 하나는 어떻게 적응하는가 하는 것이었습니다. 다른 문화적 배경. 많은 LLM은 강력한 번역 기능을 갖추고 있지만 지역마다 취향과 요구가 다릅니다. Ubie는 싱가포르와 미국에서 플랫폼을 시작했을 때 이를 직접 경험했습니다. 직접 번역을 미세 조정할 뿐만 아니라 환자의 취향에 맞게 UI를 조정해야 했습니다. 그 유일한 방법은 사용자의 의견을 듣는 것입니다. 따라서 많은 기술 관계자가 향후 1년간 실험, 데이터 수집 및 맞춤설정에 중점을 둘 것으로 예상하고 있습니다.

마지막으로 세계적인 관점에서 보면 genAI를 의료를 구하기 위해 오는 한 장 바위로 보는 것은 그만두십시오. 이것은 각각 특정 기능을 가진 다양한 정밀 기계의 집합입니다. 그것은 다목적 해결책이 아닙니다.

궁극적으로 채택되는 시스템의 성공과 신뢰는 현실 세계에서의 결과와 입증된 정밀도를 기반으로 합니다. 진정으로 유익한 시스템은 현재 인간 벤치마크를 일관되게 재현하거나 능가하거나 효율성을 향상시켜야 합니다.

Q : 앞으로 genAI가 건강 관리의 어느 영역에서 가치를 가져올 수 있다고 생각합니까?

대답: 우리가 그것을 꿈꾸고 개발할 수 있는 능력이 있는 한, AI는 어디에나 갈 수 있습니다. 우리는 이미 인공 지능이 임상 시험, 문서 작성, 환자와의 상호 작용 등에 영향을 미친다는 것을 알고 있습니다. GenAI는 데이터 분석에도 도움이 되며 통찰력 생성 및 조사 민주화를 지원합니다. 그러나 가치와 성공을 가져오는지 여부는 개발자의 지식과 사용자의 의지에 크게 의존합니다.

시스템의 능력과 인텔리전스가 차별화 요인이 된다. ChatGPT와 같은 엔진을 고려할 때 제품은 그 위에 있는 스킨 이상이어야 합니다. genAI의 가능성을 진정으로 즐길 수 있는 것은 기술과 헬스케어의 특정 분야를 깊이 이해하고 있는 사람뿐입니다.

개발자는 머신러닝이 새로운 입력에 얼마나 적응하는지, AI가 적절한 변경을 얼마나 정확하게 구현하는지 물어볼 필요가 있습니다. 모델이 취약합니까? 적절한 피드백 루프가 배치 되었습니까? 새로운 규칙과 변경 사항을 대규모 의료 시스템에 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니까?

사용자의 관점에서 볼 때 내부적으로 받아들여지지 않으면 도구에서 무엇을 할 수 있는지는 중요하지 않으므로 변경 관리가 매우 중요합니다. 그런 다음 직원에게 실제로 시스템을 사용해야합니다. 도구를 배우거나 사용하는 시간, 인내, 에너지가 없기 때문에 많은 도구의 효과는 제한적입니다. 이는 기업이 새로운 시장에 진입할 때 문화의 차이와 새로운 기술에 대한 생각을 고려해야 하는 또 다른 분야입니다.

도입 가능한 시스템이 무엇이든, 진정한 척도는 환자가 어떻게 도움이 되는지, 의료 시스템, 의료 제공자 및 환자 모두에서 신뢰를 얻는 방법입니다. 할까 하는 것이 됩니다.

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