인공 지능(AI)은 의료 결과를 개선하는 강력한 도구로 등장했습니다. 그것은 개별 환자들의 진단과 치료를 혁신적으로 변화시킬뿐만 아니라 이제는 보다 넓은 공중 보건 문제에도 대처할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.
의료 기관들은 사회적 건강 결정 요소(SDOH)에 집중함으로써 AI가 건강 격차를 해소하는 능력을 점차적으로 탐구해오고 있습니다. 경제적 안정, 교육 접근성, 이웃과 건축 환경, 사회와 지역 컨텍스트와 같은 이런 결정 요소들은 개인의 건강 결과를 형성하는 데 상당한 역할을 합니다.
AI를 활용하여 의료 기관들은 의사의 메모나 건강 기록과 같은 구조화되지 않은 정보를 분석함으로써 건강 결과에 영향을 미치는 의료가 아닌 요인들을 식별하고 대응할 수 있습니다. 청구 자료와 SDOH를 결합하는 예측 모델은 위험 계층화를 개선하고 위험군 대상 교정 개입을 안내하는 데 성공적인 모습을 보여주고 있습니다.
자주 물어보는 질문
건강 격차란 무엇인가요?
건강 격차는 서로 다른 인구 통계군 사이의 건강 결과 차이를 지칭합니다. 이러한 격차가 빈곤과 인종 차별과 같은 체계적인 사회적 상황에 의해 촉발될 때 건강 격차가 되는 것입니다. 이러한 불평등은 사람들이 어떻게 살고 노화하는지에 영향을 주는 다양한 SDOH로 매핑될 수 있습니다.
SDOH를 선별하는 것이 왜 중요한가요?
SDOH를 선별함으로써 의료 제공자와 기관은 환자들의 건강에 기여하는 숨겨진 요인들을 식별할 수 있습니다. 이러한 사회적 결정 요소를 이해함으로써 의료 제공자들은 특정 요구를 충족시키기 위한 치료를 맞춤화하고 환자를 적절한 사회 서비스로 연결하며 충족되지 않은 사회적 요구를 해결할 수 있습니다. 성공적인 이니셔티브 사례로는 약속된 약속을 환자들이 진료실로 이송하도록 하는 차량 공유 프로그램과 심각하게 공해된 지역에 HEPA 필터를 무료로 제공하는 것이 있습니다.
AI가 어떻게 도와주나요?
AI 모델은 연속적으로 처리된 데이터를 기반으로 복잡한 작업을 수행하고 결정을 내리도록 컴퓨터를 활성화하는 수학적 프레임워크나 알고리즘입니다. 연구에 따르면 AI 모델은 의사들이 사용하는 질환의 국제 분류(ICD) 코드의 캡처 능력을 능가하여 텍스트 기반 의사 메모에서 SDOH 데이터를 효과적으로 찾아내고 조직화할 수 있음이 입증되었습니다.
AI 모델은 또한 다양한 소스에서 데이터를 추출하여 SDOH 요인을 포함해 위험군으로 식별하는 위험 계층화 모델 개발에도 기여합니다. 이러한 초기 식별은 치료 관리 자원의 효율적 할당을 가능하게 합니다.
질문이 있습니까?
안전한 프로세스와 정책을 구하는 것은 중요합니다. 인간의 편견이 AI 알고리즘에 존재하는 것이 주요 우려 사항 중 하나입니다. 이러한 편견이 인종 차별과 계급 제도를 유지할 수 있는데 이것이 건강 관리 분야에서 규제를 받을 때 증폭되는 것이 중요합니다. 명시적으로 환자로부터 그들의 데이터 사용에 대한 동의를 받는 것을 포함한 윤리 절차와 정책은 이러한 편견을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
에 접근하는 것도 중요한 문제입니다. 미국 및 전 세계의 저소득층은 AI 모델에서 많은 혜택을 얻을 수 있지만 그들에게 접근할 수 없는 경우가 있습니다. 이처럼 원금 부족한 의료 기관들에게는 구현 및 유지 비용과 기술 인프라 요구 사항이 장벽이 될 수 있습니다. 비용을 저감하고 효과성을 유지하는 혁신이 필요합니다.
게다가 AI 모델은 지역, 연령, 성별, 의약사력에 대한 차이를 인정하고 대응할 수 있어야 합니다. 프로그래밍 및 기록 단계에서 다양한 데이터를 통합하는 것은 데이터 변화의 위험과 모델의 적용성을 향상시킬 수 있습니다.
결론적으로 AI는 건강 격차를 해소하고 공중 보건 결과를 개선킴으로써 의료 분야를 변화시킬 잠재력을 갖고 있습니다. 그러나 AI가 모든 사람에게 혜택을 제공하기 위해 편견, 접근 장벽 및 데이터 제한과 관계된 위험을 탐색하는 것이 중요합니다.
The source of the article is from the blog crasel.tk