![pageSearch](/themes/hestia/images/page-search.webp)
생성 AI
![Aug 12, 2023](/themes/hestia/images/news-details-icon1.webp)
지난 11월 OpenAI는 사용자와 대화할 수 있는 생성적 인공지능(AI) 도구인 ChatGPT를 공개했습니다. 세상은 하룻밤 사이에 바뀌었습니다. AI는 이전에 볼 수 없었던 수준으로 조직과 개인 사용자가 갑자기 사용할 수 있게 되었고, 업계 전반의 리더들이 이 혁신적인 기술의 의미와 유용성을 고려하게 되었습니다.
AI 애플리케이션은 의료 시스템, 서비스 제공자, 환자의 의료 경험에 혁명을 일으키고 있습니다.
생성적 AI(Generative AI)는 LLM(대형 언어 모델)을 활용하는 고급 형태의 기계 학습으로, 애플리케이션에 사용자 프롬프트나 질문에 응답하여 콘텐츠를 생성할 수 있는 고유한 기능을 제공합니다. 과거의 AI 모델은 머신러닝을 활용하여 특정 작업을 수행했지만, 생성적 AI는 원시 데이터에서 정보를 얻은 패턴과 관계를 바탕으로 다양한 영역에 걸쳐 새로운 콘텐츠를 생성하는 알고리즘을 사용합니다.
지나치게 단순한 일반화에서 생성 AI는 통계적 가정을 통해 정보를 얻은 데이터를 사용하여 가장 가능성 있는 응답을 생성합니다. “Bill Frist는 누구입니까?”에서 무엇이든 입력할 수 있습니다. "내슈빌 3일간 방문 계획을 세우세요." 이들 각각과 그 사이의 모든 것에 대해 논리적이고 맞춤화된 결과를 받게 됩니다. 정말 놀랍습니다.
ChatGPT가 출시된 이후 Google의 Bard 및 Microsoft의 OpenAI GPT-4와 같은 여러 다른 생성 AI 도구가 공개되었으며 모두 전통적으로 인간 지능이 필요한 작업을 수행합니다. 이러한 유형의 기술이 다양한 비즈니스 모델에 포함되면 그 의미와 잠재력은 엄청납니다. 의료 분야만큼 이것이 사실인 곳은 없습니다.
인간의 사고와 역량을 보완하는 도구로서 기존 AI와 생성 AI 모두 다양한 메커니즘을 통해 의료 서비스 제공을 개선할 수 있는 기회를 갖고 있습니다. 아래 예는 최근 향상된 기존 AI 모델과 새로운 생성 AI 애플리케이션이 의료 혁신을 주도하는 방식을 보여줍니다.
향상된 진단 기능:AI는 서비스 제공자가 보다 빠르고 정확하게 진단을 내릴 수 있도록 돕는 역할을 하고 있습니다. AI 기술은 인간보다 더 빠르고 정확하게 이상 징후를 찾아내고 암을 발견할 수 있다. 실제로 FDA가 최초의 자율 AI 기반 진단 의료 도구를 승인한 것은 5년 전이었습니다. Digital Diagnostics가 개발한 이 향상된 형태의 AI는 조기에 발견하지 않으면 회복 불가능한 실명을 유발하는 당뇨병성 망막증을 감지합니다.
의약품 개발 및 접근:생명공학 산업은 향상된 AI 기술과 혁신, 특히 의약품 개발에 자연스럽게 적합합니다. 향상된 AI는 연구 및 설계 프로세스를 촉진할 뿐만 아니라 약물 시뮬레이션 및 테스트를 개선합니다. 역사적으로 약물 개발 과정은 길고 비용이 많이 들었지만 AI 기술은 임상 전달 시간을 단축하고 약물 개발의 전체 비용을 절감하며 생명을 구하고 생명을 개선하는 의약품이 필요한 환자에게 더 빨리 도달할 수 있도록 하는 데 큰 잠재력을 보여주었습니다. .
관리 효율성: 생성적 AI는 행정 업무 간소화와 시간 소모적인 백오피스 기능 측면에서 의료 부문에 가장 즉각적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 행정적 지출과 낭비는 미국 의료 부문의 큰 문제입니다. 올해 초 발표된 보건 문제 보고서에 따르면 총 의료비 지출의 15~30%가 관리 비용에 속했으며 그 중 최소 절반은 비효율적이거나 낭비적인 것으로 나타났습니다. 최근 추정에 따르면 의료 시스템 내에서 AI 도구를 채택하면 미국 의료 산업에서 연간 2,000억 달러에서 3,600억 달러를 절약할 수 있습니다. 이는 비용을 절감하고 낭비적인 지출을 제한할 수 있는 엄청난 기회입니다. Frist Cressey Ventures의 두 회사인 Carta Healthcare 및 CodaMetrix와 같은 젊은 신흥 기업은 이 분야에서 AI 기능을 활용하고 있습니다. 예를 들어, Carta의 "Atlas" 제품은 의료 기록에서 데이터를 가져와 임상 레지스트리를 채우며, 이를 통해 진료소 직원이 데이터 가용성과 정확성을 높이면서 다른 작업에 집중할 수 있게 해줍니다. 그리고 CodaMetrix는 AI 기반 자율 코딩을 사용하여 의료 시스템의 수익 주기 환급 모델 중 가장 비용이 많이 드는 구성 요소 중 하나를 재구성하는 데 주력하고 있습니다.