의료 공급자를 위한 Microsoft AI
환자가 병원에 도착하기 전에 AI가 의료 전문가와 기업에 어떻게 도움을 줄 수 있는지 이미 설명했습니다. 이제 AI가 의료 서비스 공급자에게 어떻게 도움이 될 수 있는지 살펴보겠습니다.
Microsoft Azure 에코시스템
Azure Health Data Services를 사용하면 환자 데이터를 안전하게 관리할 수 있습니다. 의료 공급자를 위한 Microsoft AI 솔루션의 핵심인 강력한 에코시스템은 전자 건강 기록 및 디지털 이미징을 비롯한 다양한 형태의 의료 데이터와 원활하게 통합되도록 설계되었습니다.
EHR(전자 건강 기록)
EHR(전자 건강 기록)은 광범위한 중요한 의료 데이터를 포함하는 환자 정보의 포괄적인 리포지토리 역할을 합니다. 지역 또는 국가/지역 규모의 상호 운용성을 보장하기 위해 이러한 시스템은 HL7 ® FHIR(전자 의료 기록 교환) 표준과 같은 확립된 업계 표준을 준수합니다.
Microsoft Azure는 이러한 업계 표준을 구현하고 Azure 에코시스템을 외부 EHR 시스템과 연결하는 브리지 역할을 하는 Azure Health Data Services의 일부로 전용 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)를 제공합니다. Azure Health Data Services는 의료 데이터를 Azure 에코시스템으로 원활하게 가져와 고급 AI 기능을 활용할 수 있도록 하는 통로로서 이 에코시스템에서 중추적인 역할을 합니다. Azure Health Data Services를 통해 AI 기반 예측 분석을 EHR 데이터에 적용하여 만성 질환 발병 위험이 높은 환자를 식별할 수 있습니다. AI 모델은 과거 환자 데이터를 분석함으로써 잠재적인 상태 문제를 예측하고 의료 서비스 제공자가 예방 치료 전략에 적극적으로 개입할 수 있도록 지원합니다. 이 측정값은 입원율을 줄이고 환자 결과를 개선합니다. 또한 이러한 EHR 시스템은 고급 AI 기능을 사용하여 작업을 자동화하고 Teams 효율성을 향상시켜 Microsoft Teams와 원활하게 상호 작용합니다.
DICOM(Digital Imaging and Communications in Medicine) 이미지
현대 의료는 정밀한 진단 및 치료 계획을 위해 의료 이미징에 크게 의존합니다. DICOM 표준은 이러한 중요한 의료 이미지의 안전하고 표준화된 저장 및 교환을 가능하게 하는 데 중추적인 역할을 합니다. Azure Health Data Services 내에서는 향상된 진단 및 처리 계획을 위한 AI 사용 사례 채택을 촉진하는 DICOM 이미지에 대한 원활한 통합이 제공됩니다. DICOM 이미지 데이터와 통합된 AI 알고리즘은 X선이나 MRI 검사와 같은 의료 이미지의 변칙 징후를 자동으로 검색하고 분류할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 방사선 이미지에서 관심 영역을 정확하게 식별하고 강조할 수 있습니다. 방사선 전문의가 골절이나 종양과 같은 상태를 보다 효율적이고 정확하게 진단하는 데 도움을 주어 궁극적으로 환자 치료를 개선할 수 있습니다.
이 모든 의료 데이터는 전체 Microsoft 에코시스템에 쉽게 통합될 수 있습니다. 의료용 Microsoft Cloud는 의료 전문가의 요구에 맞게 Microsoft Azure, Microsoft Dynamics 365 및 Microsoft 365를 제공하므로 이러한 목적으로 고안되었습니다. 이 인프라는 환자 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 유지하는 데 필요한 제어 기능을 제공하도록 최적화되었습니다. 이 에코시스템을 기반으로 논의하고 있는 AI 사용 사례와 기능을 지원합니다.
Microsoft Copilot는 생산성을 향상시킵니다.
Microsoft 365 Copilot, Dynamics 365 Copilot, Microsoft Power BI, Microsoft Teams와 같은 솔루션은 AI를 적용하여 생산성을 개선합니다. 예를 들어, 이러한 제품은 전문가가 환자 보고서, 의학 연구 및 기타 관련 문서를 작성하고 편집하는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한, 의사소통을 더욱 효율적으로 만들어 의사에게 더 많은 환자 시간을 제공하는 데에도 도움이 됩니다. 예를 들어, 자동으로 이메일을 요약하고 응답 초안을 작성하며 간결한 모임 요약을 작성할 수 있습니다.
생성 AI를 사용하면 컨텍스트화된 상호 작용을 사용할 수 있습니다.
개선된 상호 작용의 이점을 활용할 수 있는 의료 시나리오는 다양합니다.
- 개인 설정 처리: Azure AI 서비스 및 Dynamics 365 Copilot은 AI를 사용하여 하이퍼 개인 설정을 제공합니다. 이 기능을 사용하면 환자에게 가장 적합한 것이 무엇인지에 대한 AI 기반 인사이트를 기반으로 환자에게 개인 설정 처리 계획을 제공할 수 있습니다.
- 더 나은 가상 도우미: 사용 가능한 많은 Microsoft 도구는 AI를 사용하여 대화형 형식으로 사용자를 지원합니다. 예를 들어, Azure OpenAI Services, Azure AI 서비스, Dynamics 365 Copilot, Power Virtual Agents 또는 Power Platform의 AI가 있습니다. 의료 전문가에게 이는 환자 기록, 의학 연구, 작동 데이터를 처리하고 정리하는 데 도움이 되는 솔루션입니다. 환자의 경우 의사와 상담하기 전에 상태 항목에 대해 더 깊은 질문을 할 수 있는 새로운 채팅 서비스를 제공합니다. 이 서비스를 통해 환자는 더 빠른 응답을 얻을 수 있으며 의사는 손쉽게 상담을 선별할 수 있습니다.
- 의사를 위한 온보딩 및 지원 센터: 이러한 애플리케이션은 의사가 가장 적절한 학습 재질, 프로토콜 및 환자 정보를 찾는 데 도움이 됩니다. Azure AI 서비스, 특히 Azure OpenAI Services는 이러한 솔루션을 강화할 수 있습니다.
AI가 자동화를 증폭합니다.
생성 AI를 포함한 차세대 AI는 문서 AI 기술을 한 단계 더 발전시키고 있습니다. 이러한 발전을 통해 더욱 스마트한 자동화가 가능해졌습니다.
- 의료 데이터 처리 및 구성: Azure AI 문서 인텔리전스, Azure OpenAI Services 및 Azure Cognitive Search는 환자 기록, 의료 연구 및 작동 데이터를 관리하는 데 도움이 됩니다.
- 장비 요구 사항 및 환자 입원율 예측: Azure Machine Learning, Microsoft Power BI 및 Azure OpenAI Services를 사용하여 예측 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 MRI 스캐너나 기타 디바이스가 오작동을 시작할 가능성이 있는 시기 또는 더 많은 환자를 받을 시기를 미리 알 수 있음을 의미합니다.
- 전체 의료 보고서 생성: Azure OpenAI Services, Microsoft Power BI 및 Azure Synapse Analytics를 사용하면 환자 결과, 처리 효율성 또는 운영 메트릭에 대한 보고서를 자동으로 만들 수 있습니다.
중요한 정보의 직관적인 검색
의료 전문가는 AI를 사용하여 이미 사용 가능한 정보에 대한 더 많은 인사이트를 가져올 수 있습니다. 예시:
- 환자 피드백, 의학 연구 및 상태 추세 분석: 의료 서비스 제공자는 Azure OpenAI Services를 사용하여 환자에게 효과가 있는 것과 그렇지 않은 것을 식별할 수 있습니다. 이러한 도구는 엄청난 양의 정보를 처리하므로 미묘한 추세를 쉽게 검색하고 공급자가 이에 따라 대응할 수 있도록 돕습니다(예: 새롭고 효과적인 처리법 검색).
- 클레임 관리 최적화: Azure OpenAI Services는 수동 클레임 및 거부된 클레임 문제와 원본에 대한 요약을 생성하여 솔루션을 결정함으로써 지불자 조직이 대량의 콘텐츠를 처리하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 생성 AI 모델은 복잡한 클레임에 대한 정보를 집계하여 처리 시간을 줄이고, 사전 권한 부여 요청에 대한 요약 및 결과를 자동 생성하며, 클레임 처리자가 항소 및 고충 문의에 대한 응답 초안을 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 게다가 이러한 모델을 사용하여 중복된 소유권 클레임을 검색할 수도 있습니다. 이 프로세스는 클레임 관리를 최적화하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 사기 행위를 검색하는 데에도 도움이 됩니다.
- 의사가 최신 정보를 얻을 수 있도록 지원합니다.: Azure OpenAI Services는 의사가 새롭고 적절한 의학 연구를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 이 정보를 요약하고 주요 인사이트를 추출할 수도 있습니다.
- 의사가 더 나은 진단을 가져오도록 지원: 이미지 스캐닝은 경우에 따라 제한될 수 있지만 AI는 이를 강화하여 의료 전문가에게 보다 명확한 정보를 제공할 수 있습니다. 어떤 경우에는 AI가 이미 실제 의사보다 더 나은 진단을 내리고 있습니다.2 의사가 이러한 AI 시스템을 사용하면 더 나은 진단이 가능해질 가능성이 있습니다.
- 문의 센터로 걸려온 통화 분석: Azure AI 서비스와 Microsoft Power BI는 AI 기반 분석을 통해 고객 센터를 강화할 수 있습니다. 이러한 제품을 사용하면 환자의 통화와 질문을 기록하고 분석하여 환자 환경과 만족도에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 더 나아가 Azure AI 서비스에서 다루는 감정 분석을 사용하여 환자 만족도, 처리 효과 및 공중 보건 인식을 측정할 수도 있습니다.
AI for Good
의료 서비스 제공자의 우선 순위는 항상 모든 사람에게 최고의 품질의 진료를 제공하는 것입니다. AI는 이 목표를 더 쉽게 만들 수 있습니다. 다음 섹션에서 강조하는 것처럼 AI는 의료 전문가가 환자와 더 나은 시간을 보내고 더 나은 진단 및 치료를 제공할 수 있도록 지원합니다. 또한 AI는 소외계층이 더 나은 의료 서비스를 받을 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이는 농촌 지역에 전문 지식을 제공하고 분산된 후속 조치 및 처리를 가능하게 합니다.
팁
이러한(또는 기타) AI 사용 사례 중 조직과 가장 관련이 있는 사례를 잠시 생각해 보세요.
다음으로, Zimmer Biomet과 Microsoft가 환자에게 더 나은 처리를 가능하게 하는 AI 솔루션을 구현하기 위해 어떻게 협력하고 있는지 살펴보겠습니다.