인공 지능(AI) 스타트업 Woebot Health는 최근 정신 건강 위기를 모방한 문자 메시지에 대한 심각한 결함이 있는 일부 인공 봇 응답에 대해 뉴스를 만들었습니다. 시리즈 B 라운드에서 90만 달러를 모금한 Woebot은 위기 상황에서 사용할 수 없다고 응답했습니다. 회사 경영진은 완전히 합리적으로 생각하지 못하는 환자들이 일반적인 의사소통 방식을 사용하는 것을 중단하고 대체 시스템에 접근할 것을 인식하기를 비참하게 기대합니다.

의사는 치료를 위해 환자에게 가해지는 피해에 대해 책임을 져야 하지만, 이 분야에 진출하려는 스타트업 기업은 동일한 기준을 따르지 않습니다. 취약한 환자의 경우 설상가상으로 이러한 시스템에도 동일한 개인 정보 보호 표준이 적용되지 않습니다. AI 공간에 들어가서 환자와 직접 상호 작용하는 것은 특히 복잡합니다. 많은 환자가 일상적으로 911에 전화해야 하는 임계값 미만의 약화된 위기를 경험하고, 위기를 처리할 수 있는 봇이 준비되지 않아 환자가 경험하는 고통을 처리할 수 있는 장비가 제대로 갖춰져 있지 않을 가능성이 높기 때문입니다. 매일.

인위적이고 의도치 않게 환자 위기를 망칠 수 있는 위험에도 불구하고, 이 분야로 유인된 정신 건강 스타트업은 1.3년 상반기에 총 2022억 달러를 모금했습니다. 불행하게도 환자와 직접 소통하는 데 어려움이 많으며 AI는 아직 준비되지 않았습니다. 이 작업을 위해. 단어는 속어나 대체 의미로 사용될 수 있습니다. 문장의 의미는 환자의 병력, 문화적 가치관, 몸짓, 운율, 목소리 톤에 따라 달라질 수 있습니다. 또한 치료 세션에서 환자의 잠재의식적 동기를 고려하는 것이 중요합니다. 이는 AI에서는 쉽게 설명되지 않습니다.

인공 지능은 단어의 문자 그대로의 의미를 감지할 수 있지만, 인간 치료사가 할 수 있는 수준까지 말하지 않은 내용 뒤에 숨은 의미를 이해하는 것은 불가능합니다. 인간 치료사를 대체하는 데 어려움이 많다는 점을 감안할 때 인공 지능은 다른 방식으로 배후에서 영향을 미칠 가능성이 더 높습니다.

환자와 상호작용하기 위해 인공봇에 의존하는 데는 많은 어려움이 있지만 인공지능이 의사결정을 강화할 수 있는 영역은 여전히 ​​존재합니다. 건강 보험 회사는 이미 의료 서비스를 많이 활용하는 환자를 식별함으로써 비용 절감 측면에서 AI의 가치를 확인하고 있습니다. 처방 제공자는 최적으로 사용되지 않는 처방전의 중단을 장려하기 위해 불규칙한 처방전 리필에 대해 건강 보험 회사로부터 정기적으로 알림을 받습니다. 실제로 대형 보험 회사는 현재 알츠하이머병, 당뇨병, 심부전 및 만성 폐쇄성 폐질환(COPD)의 발병을 예측하기 위해 분석되고 있는 상당한 양의 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 사실은, AI는 이미 FDA 승인을 받았습니다. 현재 AI는 매우 구체적인 임상 문제에 적용될 때 빛을 발합니다. AI 시스템은 처음에는 임상 판단을 대체하기보다는 임상 판단을 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 이상적으로 AI는 일상적인 작업을 처리하고 모호하고 인간의 추가 조사가 필요한 작업에 대해 경고함으로써 임상의의 생산성을 향상시킵니다. 보험회사 Optum에 따르면 상위 3대 AI 애플리케이션은 웨어러블을 통한 데이터 모니터링, 임상 시험 가속화, 의료 코딩의 정확성 향상입니다. 현재 목표는 데이터의 양을 늘리는 것이 아니라 임상의가 의미 있고 실행 가능한 방식으로 데이터를 제시하는 것입니다.

인공 지능은 정보 제공자에게 유익한 팁과 경고를 제공하여 의사 결정을 강화하고 인적 오류를 줄이는 데 도움이 될 것입니다. 의료 행위는 컴퓨터에 맡겨질 수 있는 반복적인 작업으로 가득 차 있습니다. 예를 들어, AI의 일반적인 응용 분야 중 하나는 망막 이미지 평가로, 이를 통해 안과 의사는 더 보람 있는 다른 의학 분야에 집중할 수 있습니다. AI가 의료 분야에 진출함에 따라 임상의는 대체 여부에 대해 걱정할 것이 아니라 시간이 지남에 따라 진료가 어떻게 계속 발전할 것인지, 그리고 더 나은 방향으로 발전할 것인지에 대해 걱정해야 합니다.

제공자 공간에 AI를 적용할 때 어려운 점 중 하나는 의료 기록이 균일하게 구조화되지 않고 스타일이 제공자마다 매우 다양하다는 것입니다. 의료 기록에는 다음이 포함될 수 있습니다. 내재적 편향, 해당 진료의 가장 일반적인 환자 집단에 따라 다릅니다. AI 시스템에 입력된 편견은 편향된 결과를 낳습니다. 따라서 AI의 '무엇'이 적용에 있어 중요한 요소일 뿐만 아니라, AI가 어떻게 적용되고 그 결과가 어떻게 되는지 역시 AI가 미치는 영향에 있어서 매우 의미가 깊습니다. 임상의가 주의가 산만해지거나 다른 화면을 보는 데 익숙해진 순간에 나타나는 팁과 경고는 간과될 수 있습니다. AI의 사용자 경험은 최근 일부 획기적인 사례로 이어진 잘 알려진 현상인 경보 피로에 영향을 미칠 것입니다. 따라서 AI는 AI가 전달되는 매체와 그것이 제시되는 당시 사용자의 상태만큼만 영향력이 있습니다.

뉴스 가치가 있는 AI 실수로부터 우리가 배운 것이 있다면 AI를 인간과 동일한 개인 정보 보호 표준으로 간주하지 않을 수도 있지만 일반적인 인간 성능보다 더 높은 표준으로 유지한다는 것입니다. AI 시스템이 환자 한 명에게 해를 끼치는 것은 전혀 용납될 수 없습니다. 우리는 AI가 인간보다 더 나은 성능을 발휘할 뿐만 아니라 어떤 환자에게도 해를 끼치지 않을 것으로 기대합니다. 따라서 현재로서는 AI가 백그라운드에서 연금술 마법을 계속 작동하면서 건강 관리에 미치는 영향에 대해 조용히 책임을 질 것입니다.

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• 출처: https://www.dataversity.net/how-artificial-intelligence-will-first-find-its-way-into-mental-health/