아태지역 헬스케어 리더, 환자 치료의 질과 적시성 향상 위해 AI및 데이터 통합에 주목

서울, 대한민국 – 헬스 테크놀로지 분야 선도 기업 로열 필립스(Royal Philips, 필립스)가 ‘더 많은 사람들을 위한 더 나은 케어 제공’(Better care for more people)을 주제로 한 미래건강지수2024 보고서(Future Health Index 2024)를 발표했다.

제9회 필립스 ‘미래 건강 지수’ 연례 보고서에 따르면, 세계 각국의 헬스케어 리더들은 인력 부족과 재정적 부담 등 의료 환경의 과제를 해결하기 위해 ‘워크플로우 우선순위 지정’, ‘데이터 통합’, ‘AI 기반 혁신’으로 조직의 운영 효율성을 높이는 데 중점을 두고 있다. 올해는 호주, 인도네시아, 싱가포르 등 아시아태평양 국가를 포함한 전 세계 14개국의 헬스케어 리더 약 3,000명을 대상으로 조사를 실시했다.

필립스 아태지역 헬스 시스템즈 사업부 세일즈 총괄 사장 마크 버비(Dr. Mark Burby, Vice President of Health Systems for Philips APAC)는 “긴 대기 시간과 인력 부족으로 사람들이 필요할 때 적절한 치료를 받기 어려워하고 있지만, 동시에 헬스케어 리더들이 더 많은 사람들에게 더 나은 치료를 제공하기 위해 혁신적이고 신중한 변화를 추구하는 모습을 볼 수 있다”라며, “헬스케어 리더들은 데이터 통합의 잠재력을 최대한 활용하려는 의지를 보이고 있으며, 중요한 의사결정과 효율성 향상을 위해 AI 구현의 다음 단계를 기대하고 있다”고 말했다.

인력 부족과 재정 부담이 환자 치료에 있어 해결해야 할 중대한 과제로 인식

아태지역 헬스케어 리더의 71%는 인력 부족으로 인해 환자 치료가 지연될 것을 우려하고 있다. 또한, 그들 중 92%는 재정적 부담이 의료기관이 적시에 고품질 치료를 제공하는 능력에 영향을 미친다고 강조했으며, 이 중 59%는 현재의 재정 전략으로써 조직의 운영효율성을 개선하고 있다고 말했다. 이와 같은 추세는 싱가포르(64%), 인도네시아(57%), 호주(56%) 등 다른 국가들에서도 일관되게 나타나고 있다.

전 세계적으로 늘어나고 있는 환자 수에 대응하는 동시에 치료 품질을 유지하기 위해서는 생산성 향상과 인력 부족 문제를 해결하는 방법의 일환으로, 가능한 업무를 자동화(automation)하는 것에 의료계는 초점을 맞추고 있다. 이 과정에서 ‘워크플로우 우선순위 선정’이 가장 큰 기회 요소로 평가되고 있으며 아태지역 헬스케어 리더의 약 45%는 이미 워크플로우의 최적화를 구현했다고 답했다.

데이터 통합으로 효율성과 치료 품질을 향상할 수 있다는 기대감 높아

아태지역 헬스케어 리더들은 다양한 출처의 데이터를 의미 있는 방식으로 통합하는 방식이 환자 치료를 개선할 수 있는 광범위한 기회로 보고 있다. 이들은 데이터 기반 인사이트를 통해 치료 계획 및 케어 경로 최적화(36%), 근거 기반의 최선의 사례 도출(36%), 환자 수요 예측 및 관리(36%), 환자 안전 사고 예측 및 예방(33%), 병원 재입원율 감소(33%), 진단 및 선택적 치료 절차 대기 목록 단축(31%) 등 다양한 이점을 기대하고 있다.

그럼에도 아태지역 헬스케어 리더의 93%는 최소 1건 이상의 데이터 통합 문제를 경험했다고 보고했다. 이러한 문제는 적시에 고품질 치료를 제공하는 과정에서 영향을 미친다. 구체적으로는 오류 발생 위험 증가, 환자 안전 및 치료 품질 저하(36%), 의료 제공자 및 부서 간의 협력 부족(33%), 비효율성으로 인한 운영 비용 증가(32%), 데이터 접근 및 통합으로 인한 지연으로 환자 돌봄 시간 감소(31%), 예방적 치료나 조기 개입 기회 상실(31%) 등이 포함된다.

아태지역 헬스케어 리더의 67%는 데이터 통합의 이점을 완전히 실현하기 위해 양질의 데이터가 중요하다고 강조했다. 이들은 데이터 정확성 향상(36%), 데이터 보안/프라이버시 강화(34%), 환자가 자신의 건강 데이터에 완전히 접근할 수 있도록 권한 부여(34%), 플랫폼 간 및 의료 환경 간 상호운용성 개선(31%)을 데이터 처리 시 개선해야 할 주요 영역으로 지목했다.

임상의사결정 지원에서 AI의 활용도가 높아지고 있으며, 생성형 AI에 대한 관심도 상승

이번 보고서에 따르면, 아시아태평양 지역에서 임상의사결정 지원하기 위한 AI의 성공적인 도입이 확인되고 있으며, 헬스케어 리더들이 AI를 점점 더 많이 채택하고 있다. 조사 결과에 따르면, 이들은 향후 3년 동안 예방 치료(91%), 의료 관리(90%), 병원 내 환자 모니터링(89%), 치료 계획(89%), 원격 환자 모니터링(87%), 임상 커멘드센터(83%), 영상의학(79%), 병리학(79%) 등 다양한 치료 분야에서 임상의사결정 지원을 위해 AI를 도입하려는 계획이 있다.

아시아태평양 지역에서 AI의 다음 단계로, 생성형 AI의 도입이 급격히 확산되고 있으며, 헬스케어 리더들은 텍스트, 이미지, 데이터와 같은 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 알고리즘의 장점을 인식하고 있다. 이러한 기술은 환자 데이터를 활용하여 새로운 효율성과 인사이트를 제공함으로써 환자 치료에 기여할 수 있다. 아태지역 헬스케어 리더의 36%는 생성형 AI 기술에 투자하고 있으며, 이들 중 62%는 향후 3년 이내 해당 기술에 투자할 계획을 가지고 있다. 이는 인도네시아(74%), 싱가포르(64%), 호주(49%)의 관심도와 비슷한 수준이다. 전반적으로 아태지역에서의 생성형 AI에 대한 관심은 전 세계 헬스케어 리더들이 현재 투자 중인 비율(29%)과 향후 3년 내 투자 계획(56%)보다 높다.

AI가 헬스케어 분야에서 활용될 수 있는 가능성에 대한 기대감은 높지만, 아태지역 헬스케어 리더의 95%는 AI 응용 프로그램에서 데이터 세트의 특정 요소가 누락되거나, 과소 또는 과대하게 해석되는 ‘데이터 편향성(Data bias)’이 의료 불평등을 심화시킬 수 있다고 우려하고 있다. 또한, 예상치 않은 결과의 도출을 피하기 위해 AI 기술은 책임감 있게 구현되어야 한다는 공통된 인식이 있다. 데이터 편향성 위험을 완화하기 위한 전략으로 헬스케어 전문가를 위한 AI의 투명성 및 해석 가능성 향상(45%), 데이터 및 AI에서의 직원 다양성 보장(43%), AI에 대한 지속적인 교육 및 훈련(40%), 데이터 및 AI의 윤리적 사용을 위한 정책 시행(39%)이 제시되었다. 이러한 목표는 부서 간 협력과 연대 구축을 통해 달성할 수 있다.

필립스 아태지역 헬스 시스템즈 사업부 세일즈 총괄 사장 마크 버비는 “더 나은 치료를 더 많은 사람들에게 제공하는 미래는 데이터의 원활한 통합과 임상 치료에서 스마트한 AI적용을 통해 실현 가능하다. 이를 통해 헬스케어 제공자들의 워크플로우와 생산성을 향상시킬 수 있다”라며, “필립스는 AI와 인포메틱스 분야의 경험과 역량을 활용하고 지역 파트너와 협업하여 영상진단, 인터벤션(중재적 시술) 및 모니터링 분야에서 혁신을 선도하고 있다”고 말했다.

한편, 필립스는 아시아태평양 지역 파트너와 협력하여 새로운 비즈니스 모델을 개발하고 장기적인 전략적 파트너십을 통해 혁신적인 치료 전달(care delivery) 체계를 모색하고 있다. 필립스는 서비스, 업그레이드, 지속가능한 혁신, 실무 및 교육이 디지털 전환의 장기적인 성공에서 핵심 요소라고 인식하고 있으며, 헬스케어 제공자들이 직면한 특정 문제를 해결하고 디지털 전환의 가능성을 최대한으로 활용할 수 있도록 통합적이고 포괄적인 시스템, 스마트 장치, 소프트웨어, 서비스를 제공하고 있다.

미래건강지수 조사 방법에 대한 자세한 내용과 보고서 전문은 공식 홈페이지에서 확인할 수 있다.

(https://www.philips.com/a-w/about/news/future-health-index/reports/2024/better-care-for-more-people)

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필립스 미래건강지수 2024 APAC 보고서 다운로드 링크:

https://www.philips.com/c-dam/assets/corporate/global/future-health-index/report-pages/experience-transformation/2024/sg/philips-future-health-index-2024-report-better-care-for-more-people-sg.pdf

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