임상 결과와 관련하여 AI 분석을 통해 인적 오류의 위험 없이 더 빠르고 깊이 있게 정보를 분석할 수 있습니다(예: 종양이나 질병의 전조 증상 감지). 의료진이 이러한 결과물을 활용하여 치료 방식을 개선하고, 이는 결과 개선으로 이어질 수 있습니다. AI의 처리 성능은 개별 사례로 국한되지 않습니다. 전 세계에서 정보를 취합하여 생명을 살리는 치료와 의학적 혁신으로 이어질 수 있는 실행 가능한 인사이트를 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 신종 코로나 바이러스 팬데믹 기간에 AI를 활용하여 새로운 변이를 분석하고, 인간의 연구와 평가보다 빠르게 효과적인 새로운 치료를 찾을 수 있었습니다. 과거에도 AI는 유전자 지도 작성 및 기타 선구적인 유전체 연구에서 중요한 역할을 했습니다.
효율적인 운영을 위해 AI가 수술과 같은 절차를 간소화하고 생산성을 높일 기회를 식별할 수 있습니다. 결과적으로 AI는 IT와 의료 관리자가 사전에 실수를 방지하고 문제를 해결하며 운영 비용을 절감할 수 있도록 가시성을 강화하여 의사 결정을 개선하는 데 도움을 줍니다. 환자의 치료 결과 개선과 유사하게 AI를 통해 의료진이 더 많은 환자 기록을 더 빠르게 살펴보거나 환자를 더 효율적으로 치료하는 방식을 찾아 치료 방식을 개선할 수 있습니다. NPL의 도움으로 AI가 임상 노트(예: 구조화되지 않은 데이터)를 조사하고 분류한 다음 임상 절차를 최적화하는 데 활용할 수 있습니다.
AI는 의료 조직이 개선된 보안 및 안전을 계속 준수하는 데에도 도움이 됩니다. 개인의 의료 정보를 부적절하게 이용하는 것을 줄이는 것 외에도 AI는 직원들이 관련 시설과 환자를 모니터링할 수 있도록 IVA(지능형 동영상 분석)를 지원합니다. 스마트 병원은 IVA와 스마트 센서를 사용하여 의료 장비 및 마스크와 같은 물체를 인식할 수 있습니다.
의사와 환자의 얼굴을 식별하여 매칭하고, 심지어 체온 상승도 감지합니다. 이러한 자료는 고위험 환자를 판단하고 실행 가능한 성과를 도출하는 데 활용됩니다.
