인공지능(AI) 증가에 적응하기
간호사와 노동조합 대표 등 의료 전문가들은 인공지능(AI)에 대한 보다 심층적인 이해를 도모하고, 잠재적인 혜택과 함께 함정에도 주목해야 합니다. 건강 및 사회 서비스 노동조합 지도자 에스킬드 훗스테드트는 최근 코뮈날콘페란센(Kommunalkonferansen)에서 AI에 대한 토론을 강조하며 잠재적인 앞날의 업무인 AI의 역할에 대해 토론에 참여했습니다.
보건 서비스는 증진기술과 방사선학과 같은 분야에서 기술활용을 통해 AI를 점차 통합하고 있습니다. 이러한 구현은 해당 지역의 건강 관청에서 철저히 테스트되고 있으며, 이는 노르웨이 보건국(2022)의 “보건 서비스에서의 인공지능” 보고서에서 언급된 추세를 반영합니다.
건강 서비스에서 안전하고 통제된 AI 사용 보장하기
의료 분야에서의 AI 적용에 대한 대화는 지속되고 있으며 일부 보건 노동자들은 그 사용에 대한 우려를 표명하고 있습니다. AI의 구현은 환자 진단이 정확하고 보건 노동자가 AI 기능을 통제하는 것을 보장하는 신중하게 구조화된 프레임워크 내에서 이루어져야 합니다.
코뮈날콘페란센에서 기존의 건강 관리 서비스 개선을 위한 AI의 역할을 토론한 중심자인 노르웨이 보건국 자문관 힐데 로베트과 디지털화 및 행정부포함국장 도마스 노벌이 AI의 적용에 대한 공중 참여와 기술의 적용에 대한 신뢰 구축의 중요성을 강조했습니다.
AI는 도구일뿐, 대체물이 아닙니다
Iren Luther는 건강 및 사회 서비스 노동조합 회장으로서 AI 시스템 개발을 위한 협력과 입력 증대를 촉구합니다. 의료 전문가들은 엔지니어들에게 제어를 전적으로 넘기지 않도록 이과정의 선두에 있어야 합니다. AI의 지원 도구로서의 증가하는 존재에도 불구하고, 루터는 AI가 인간의 관심 보다는 보완역할로의 역할을 주장합니다.
앞으로의 의료 인력은 실천에서 AI를 어떻게 활용할지 교육받아야합니다. 고령화로 인한 직원 필요 증가를 고려할 때, AI가 일부 업무를 해소하여 직원들이 인간의 손길이 필요한 치료와 간호에 집중할 수 있도록 할 수 있습니다.
중요한 질문들
의료 업무에 AI를 통합하는 데 관련된 주요 도전 과제는 무엇인가요?
주요 도전에는 기술 통합, 데이터 개인정보 보호와 환자 기밀 유지, 기존 업무직원을 위한 방해 관리, AI 결정의 법적 및 윤리적 영향, 그리고 인간 중심적 치료 방법 유지가 포함됩니다.
의료 분야에서 AI 주변의 몇 가지 논란 점은 무엇인가요?
이러한 논란은 주로 직업 이전의 위험, 임상 의사 결정을 내리는 데 AI의 신뢰성, AI 알고리즘 내의 편견, AI 도구가 결론에 도달하는 방법에 대한 불투명성 등을 중심으로 합니다.
장점
– AI는 대량의 데이터를 분석하여 더 나은 및 빠른 진단을 할 수 있습니다.
– 의료 직원들의 업무 부담을 줄여 루틴 업무를 자동화함으로써 그들이 인간적 요소를 필요로하는 복잡한 경우에 집중할 수 있습니다.
– AI는 24시간 365일 제공되어 지속적인 건강 서비스 지원을 제공할 수 있습니다.
– 전문의에게는 바로 알려지지 않은 추세 및 상관 관계를 식별할 수 있습니다.
단점
– AI는 현재 업무직원의 위험을 만들 수 있음으로 현재 직원직업에 위험을 만들 수 있습니다.
– AI는 인간의 전문가의 세심한 이해를 누락할 수 있으므로 선택적으로 감독되지 않을 경우에 잘못될 수 있습니다.
– AI 알고리즘 내에 편견이 내재할 수 있어서 환자의 불평등한 치료를 유도할 수 있습니다.
– 저코스트의 AI 개발 및 실시행 비용은 많은 낮은 자원을 활용하는 상태에서 채택의 장벽이 될 수 있습니다.
주제와 관련된 추가 사실
– 전 세계적으로 IBM 왓슨과 같은 AI 도구가 암 등과 같은 질병을 더 정확하게 식별하고 신속하게 진단하는데 사용되고 있습니다.
– AI는 개인 유전적 구성을 고려한 맞춤형 의학 전략을 개발하는 데 사용되고 있습니다.
– 챗봇 또는 가상 건강 보조 도구 형태의 AI는 환자에게 건강 관련 문의에 즉감적인 대답을 제공하고 환자를 더 잘 관리할 수 있게 합니다.
관련 링크
– 건강 분야에서 AI의 통합에 관한 정보는 세계 보건 기구(WHO)에서 확인할 수 있습니다.: WHO.
– AI의 잠재력과 의료 분야에서의 윤리에 대한 통찰은 해스팅스 센터(The Hastings Center)에서 찾을 수 있습니다: The Hastings Center.
– 의료 분야에 대한 AI의 발견 및 지속적인 연구는 국립 보건 연구소(NIH)에서 탐색할 수 있습니다.: NIH.
의료 전문가들은 AI의 통합으로 불려온 변화하는 경향에 적응해야합니다. 지속적인 교육, 윤리적 고려 사항 및 법적 프레임워크는 기술 발전과 수반되는 우려와 도전을 극복하여 건강 서비스를 향상시킬 때 중요할 것입니다.
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