국내외 과학기술 정책에 대한 간략한 정보
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헬스케어 분야 AI 스마트 솔루션의 확장 원문보기 1
- 국가 국제기구
- 생성기관 WEF
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2023-06-26
- 등록일 2023-07-18
- 권호 244
○ 지난 10여 년 동안 AI 및 머신 러닝의 헬스케어 분야 활용에 대한 기대가 높아졌으나, 이해관계자 간 다자적 협력은 충분하지 않았음
- AI의 성공적 활용을 위해서는 서비스 및 기술 제공자, 환자, 정책가, 그리고 기업가들이 통일된 시각을 공유하는 것이 중요함
○ 오늘날 글로벌 보건의료분야는 정신건강 및 만성 질환의 부담 증가가 개인의 웰빙과 신체 건강의 악화로 이어지면서 빠른 수요 증가로 인한 시스템 과부화를 경험하고 있음
- 의료 비효율성, 인력 부족, 의료진 과로 등이 헬스케어 서비스 공급에 압박으로 작용함
- 위의 악순환으로 인해 글로벌 헬스케어 지출은 2022년 12조 달러에 달할 것으로 예상됨
- 헬스케어의 AI 활용은 기대 효과성은 높으나 사용하는 집단에 대한 신뢰문제로 상대적으로 도입 속도가 느린 편이었으며, 해당 보고서는 책임감있는 AI 활용을 위한 다양한 방안을 모색하고자 함
○ 보고서 주요 내용
- 헬스케어 분야 AI 도입의 주요 동인: 의료 데이터의 빠른 증가, 의료 서비스 제공자의 부족, AI 기술의 발전
- 지속적 다자간 협력의 주요 사례: AI 기반 진단 및 위험 계층과, 임상 시험 최적화, 발병 정보 및 예측
- 관리, 업무 및 교육 솔루션, 자동화된 분류 프로세스, 공급망 및 제조, 신약 개발 등의 영역 또한 다자적 협력의 잠재력이 클 수 있음
- 헬스케어 분야 AI의 효과를 극대화하기 위해서는 1) 데이터가 충분하고, 활용가능하며, 대표성 있어야 하고, 2) 설계가 투명하고 포용적이어야 하며, 3) 적용은 끊김이 없고 확장가능해야 함
- AI의 성공적 활용을 위해서는 서비스 및 기술 제공자, 환자, 정책가, 그리고 기업가들이 통일된 시각을 공유하는 것이 중요함
○ 오늘날 글로벌 보건의료분야는 정신건강 및 만성 질환의 부담 증가가 개인의 웰빙과 신체 건강의 악화로 이어지면서 빠른 수요 증가로 인한 시스템 과부화를 경험하고 있음
- 의료 비효율성, 인력 부족, 의료진 과로 등이 헬스케어 서비스 공급에 압박으로 작용함
- 위의 악순환으로 인해 글로벌 헬스케어 지출은 2022년 12조 달러에 달할 것으로 예상됨
- 헬스케어의 AI 활용은 기대 효과성은 높으나 사용하는 집단에 대한 신뢰문제로 상대적으로 도입 속도가 느린 편이었으며, 해당 보고서는 책임감있는 AI 활용을 위한 다양한 방안을 모색하고자 함
○ 보고서 주요 내용
- 헬스케어 분야 AI 도입의 주요 동인: 의료 데이터의 빠른 증가, 의료 서비스 제공자의 부족, AI 기술의 발전
- 지속적 다자간 협력의 주요 사례: AI 기반 진단 및 위험 계층과, 임상 시험 최적화, 발병 정보 및 예측
- 관리, 업무 및 교육 솔루션, 자동화된 분류 프로세스, 공급망 및 제조, 신약 개발 등의 영역 또한 다자적 협력의 잠재력이 클 수 있음
- 헬스케어 분야 AI의 효과를 극대화하기 위해서는 1) 데이터가 충분하고, 활용가능하며, 대표성 있어야 하고, 2) 설계가 투명하고 포용적이어야 하며, 3) 적용은 끊김이 없고 확장가능해야 함
