의료 분야에 AI가 필요한 이유

이러한 기술은 의료 분야를 포함한 다양한 산업에 이점을 줄 수 있습니다. 환자 치료부터 병원 운영 관리에 이르기까지 AI를 통해 광범위한 프로세스를 향상시킬 수 있는 것입니다. 그리고 이 기술을 채택하면 생산성 효율이 상당히 증가하는데, 이는 무언가를 대체하는 게 아닌 가능성이 있는 부분의 효율을 높입니다.

AI가 이미 의료 분야에 변화를 일으키고 있는 몇 가지 주요 사례를 소개합니다.

공급품 및 환자 추적

병원은 광범위하게 개방된 지역으로, 엄청난 수의 환자와 직원 및 방문객이 언제든지 내부를 오갈 수 있습니다. 이는 모든 환자와 직원에게 적절한 수준의 주의를 기울이면서 전체 부지를 모니터하는 게 어려울 수 있다는 의미이기도 합니다. AI는 사전 정의된 상황 및 이벤트를 자동으로 감지하고 경보를 울려 이러한 부담을 줄일 수 있습니다. 이 기술은 상황 인식에 큰 도움을 주면서 공격적이거나 일반적이지 않은 유형의 문제 행동을 보안 직원에게 실시간으로 경고할 수 있습니다.

예를 들어, Scene Intelligence의 발전으로 매우 정밀한 객체 추적이 가능해져 다양한 의료 시나리오에 매우 유용합니다. 실시간 객체 위치 추적은 부지 전반에서 사람과 장비를 추적할 수 있습니다. 이를 통해 폭력 위험이 있는 행동 건강 환자 또는 실종 가능성이 있는 정신 건강 환자를 포함한, 여기저기 돌아다닐 위험이 있는 환자를 추적할 수 있습니다. 환자가 바닥에 쓰러지거나 일정 시간 동안 움직이지 않을 경우, 간병인에게 즉시 경보를 보내 최적의 대응 시간을 보장할 수 있습니다. 객체 위치 추적은 배회자에게도 적용할 수 있어 궁극적으로 유아 납치와 같은 범죄 발생을 예방할 수 있습니다. 

의료 부서는 환자 대비 직원 수가 제한된 경향이 있습니다. AI는 워크플로우를 자동화하고 환자의 필요와 기타 긴급한 문제에 대처할 수 있는 시간을 더 많이 확보하는 데 필요합니다. 예를 들어, AI를 일반적인 워크플로우에 사용하면 실내에 사람이 얼마나 많이 있는지(응급실 혼잡도 또는 접수 데스크 대기 줄 감지에 유용함), 차량은 얼마나 있는지, 재고는 얼마가 남아 있는지를 추적할 수 있습니다. 즉, 누군가가 직접 확인해야 하는 대신 재고 임계값이 낮을 때 알림을 받을 수 있는 것입니다. 또한 개별 환자 또는 입원자의 추적에도 도움을 줍니다. 

특히 접근 제한 구역, 행동 건강 환자, 부지를 벗어나는 어린이 및 노인 등의 워크플로우에 유용한데, 환자와 입소자의 프라이버시를 존중하면서 착용 중인 상의 또는 바지 종류와 같은 객체 속성을 활용할 수 있기 때문입니다.

카메라가 필요하지만 모니터링에 대한 동의가 명시적으로 제공되지 않은 행동 건강 또는 응급실과 같은 구역에서는 AI를 사용하여 적절한 수준의 개인정보 보호 조치를 적용할 수 있습니다. Lee Health의 응급실에서는 카메라에 내장 AI를 사용하여 환자의 특징을 블러 처리하면서도 그 방에 얼마나 많은 사람이 있는지, 누군가가 바닥에 누워 있는지 등의 모습을 볼 수 있습니다. 

이 동적 마스킹은 또한 아동병원 및 요양원에서 환자가 서 있는지 누워 있는지 또는 기타 우려되는 방식으로 행동하는지 모니터하면서 사생활 침해에 대한 우려를 완화시킬 수 있습니다.

안전을 최우선으로 유지 

의료 시설 내에서는 여러 가지 일이 동시에 일어날 수 있기에, 직원이 모든 긴급 시나리오를 스스로 관리하기란 거의 불가능할 수 있습니다. 따라서 AI는 실시간으로 정보를 파악하고 긴급한 문제에 신속하게 대처할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

예를 들어, 낙상 감지 및 "침대 이탈" 감지와 같은 객체 위치 감지 기능을 사용하여 환자가 낙상 위험에 처한 것으로 간주될 때 경보를 울릴 수 있습니다. 이 기술은 환자의 골격 구조를 구축하여 개인 식별 정보(PII)를 수집할 필요 없이 환자의 낙상 여부를 식별할 수 있도록 합니다. 

동일한 기술을 사용하여 환자가 언제 침대에서 나왔는지, 얼마나 오래 침대에서 벗어났는지, 그리고 침대에서 떨어졌는지 또는 바닥에 떨어졌는지 식별할 수 있습니다. 이는 낙상 위험이 있다고 간주되는 환자가 위험한 행동을 할 때 대응 시간을 최소화하여 의료진이 낙상이 발생하기 전에 낙상을 방지하거나 부상이 발생한 경우 의료진에게 즉시 알립니다. 위스콘신의 한 의료 서비스 제공업체는 추락 예방 프로그램의 파일럿 과정에서 추락률을 80% 감소시켰습니다.

한편 사운드 감지 AI를 사용하면 기침을 자동으로 모니터할 수 있으며 기침의 속도와 심각도도 측정할 수 있습니다. 이 기술은 공격성, 원격 측정 및 생리학적 알람, 기타 경고 신호도 감지할 수 있습니다.

의료 환경의 예방적 모니터링 

• 차량 식별은 사람을 식별하는 것만큼 중요합니다. 번호판 인식 기능은 민감한 지역에 자주 머무르는 차량에 대한 유용한 데이터를 제공할 수 있습니다. 또한 병원 부지 훼손, 환자 또는 직원에 대한 폭행 또는 폭행 시도, 업무 외 시간의 침입 또는 운전 범죄(환자의 의지에 반하여 환자를 태우는 등)와 같은 범죄에 관련된 차량을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 모든 예는 병원 보안 및 법 집행에 귀중한 증거가 됩니다.
• 역방향 감지 기능은 객체 위치를 사용하여 단순히 차량을 식별하는 것 이상이 가능해집니다. 차량이 비정상적인 방식으로 부지 안으로 진입한 후 차량 도난이 발생하는 경우가 많습니다. 범죄자들은 때때로 사각지대로 들어가려고 정상적인 출입구를 피합니다. 운전자 행동이 비정상적이거나 불규칙한 경우를 감지하는 기능은 의료 직원이 의료 사고의 진행 시기를 확인하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
• 무기 감지 인텔리전스는 객체 위치를 통해 활성화되며 무기를 소지하고 있을 때 자동으로 식별하는 데도 도움이 됩니다. 의료 시설에서는 최악의 경우, 총기와 같은 무기를 병원 내부로 반입한 경우가 있을 수 있습니다. 건물 출입구 외부에서 AI 모델이 무기 소지 여부를 식별하면 이러한 사람이 건물에 들어가기 전에 보안팀에 경보를 보낼 수 있습니다. 적절한 절차를 마련하면 보안팀이 건물을 폐쇄하고 실시간으로 법 집행 기관에 신고할 수 있습니다.

의료 인력 지원

오늘날의 AI 기능은 의료 시설의 업무에 많은 도움을 줄 수 있습니다. 환자 모니터링을 개선하거나 보다 효율적으로 직원을 배치하는 등, 감시 시스템에 내장 인텔리전스를 추가하면 환자 치료 결과를 개선하고 보다 안전하고 효율적인 시설을 조성할 수 있습니다.

의료기관이 AI를 활용하기로 결정했다면 이러한 AI 사용이 거버넌스, 윤리 및 데이터 보호 정책과 일치하도록 해야 합니다.