지능형 자동화로 연간 수백만 명의 생명을 구할 수 있음

지능형 자동화*(IA)는 비즈니스를 혁신하고 비용을 절감하는 방법 그 이상입니다. 또한 수백만 명의 생명을 구하고 건강한 기대 수명을 늘릴 수 있는 잠재력이 있다고 믿습니다. 지능형 자동화는 의료 진단 및 연구에 적용하여 불필요한 사망을 예방할 수 있습니다. 또한 전 세계적으로 보다 평등한 의료 서비스를 제공합니다.

 *지능형 자동화를 처음 접하는 경우 이전 UiPath 기사부터 시작하는 것이 좋습니다. 지능형 자동화 시대에 대해 알아야 할 사항 .

진단 및 연구를 통한 사망 예방

전 세계 사망자의 70% 이상 심혈관 질환, 암, 당뇨병 및 호흡기 질환과 같은 만성 비전염성 질환으로 인해 발생합니다.

이러한 질병의 중요한 특징은 질병이 조기에 발견되면 회복률이 더 높다는 것입니다. 기계 학습(ML)을 활용하여 IA는 스캔 및 기타 의료 데이터(예:혈압)를 분석하여 빠르고 신뢰할 수 있는 진단을 생성함으로써 생명을 구할 수 있습니다.

당연히 ML은 사람이 몇 시간이 걸리는 폐 또는 유방 스캔을 몇 분 또는 몇 초 만에 처리할 수 있습니다. 하지만 더 놀라운 점은 암을 식별할 때 의사보다 장점이 있다는 것입니다.

이러한 질병의 또 다른 공통 요소는 연구를 통해 치료법을 찾을 수 있는 가능성입니다. ML은 의학 연구의 혁신(예:분자 조합 시뮬레이션)을 도울 뿐만 아니라 임상 시험의 문서화 및 확인을 자동화하고 인간 연구자가 더 높은 수준의 인지 작업을 수행할 수 있도록 하고 연구 프로세스가 더 빠르고 효율적입니다.

의료 과실로 인한 사망 예방

의료 오류는 슬프고 종종 간과되는 현대 의료의 요소입니다. 미국(미국)에서는 의료 오류로 인해 연간 250,000명이 넘는 사망자가 발생하며, 이는 심장병과 암을 제외한 다른 단일 요인보다 높은 수치입니다.

2006년, 암에서 회복 중인 두 살짜리 Emily Jerry는 약국 기술자가 권장 농도의 20배에 달하는 정맥 식염수를 투여한 후 비극적으로 사망했습니다. Emily의 아버지는 다음과 같이 썼습니다. “의료진은 헌신적이고 돌보는 사람들이지만 인간입니다. 그리고 인간은 실수를 합니다.”

IA는 전문가와 함께 처방전을 다시 확인하고 의사의 지시 또는 의료 모범 사례와 불일치하는 사항을 식별할 수 있습니다. 자동화는 피곤하거나 산만하지 않으므로 모든 사람에게 발생하지만 의료 분야에서 재앙적인 결과를 초래할 수 있는 집중력 저하에 취약하지 않습니다.

IA는 또한 실시간으로 환자의 건강을 모니터링할 수 있습니다. 소프트웨어 로봇은 환자의 혈압, 심박수 또는 기타 활력 징후를 기반으로 응급 상황을 간호사나 의사에게 알릴 수 있습니다. 심장마비, 뇌졸중 또는 패혈증을 미리 예측하는 패턴도 감지할 수 있어 인명을 구하고 의사와 간호사의 데이터 수집 시간을 확보할 수 있습니다.

개발도상국에서 예방 가능한 원인으로 인한 사망 감소

부와 자원의 세계적 불균형은 개발도상국의 많은 사람들이 부유한 국가에서는 쉽게 예방할 수 있는 질병으로 사망한다는 것을 의미합니다. 이것은 주로 의료에 대한 부적절한 접근 때문입니다. 세계보건기구(WHO)에 따르면 전 세계적으로 430만 명의 의료 전문가가 부족합니다.

IA 기술은 스마트폰에 액세스할 수 있는 모든 사람에게 의료 서비스를 제공할 수 있습니다. 이는 다른 인프라와 기술이 부족한 지역에서도 사람들의 비율이 증가하고 있습니다. 애플리케이션은 환자와 의사를 원격으로 연결할 수 있으며 진단 도구는 디지털 사진을 기반으로 피부 상태, 화상 및 만성 상처를 진단하여 부분적으로 의사를 대신할 수 있습니다.

교통사고 사망자 감소

도로 사고는 영구적인 장애나 사망을 초래할 수 있습니다. 인적 오류는 대부분의 도로 사고에서 발생하는 요소이며 자율 주행 자동차 또는 IA 보조 운전 기술이 이 요소를 줄이거나 제거하여 인명을 구할 가능성이 있습니다. 미국 교통부의 연구에 따르면 교통 사고의 94%가 사람의 실수로 인해 발생하는 것으로 추산됩니다.

완전 자율 주행 자동차가 표준이 되기 전에 IA는 인간 운전자를 지원하고 더 안전하게 운전하도록 도울 수 있습니다. 자동차는 이미 내부 카메라를 사용하여 운전자를 모니터링하고 졸음이 올 때를 감지하고 운전자에게 알릴 수 있는 키트로 증강될 수 있습니다. 자동 센서는 또한 인간 운전자의 시야를 증대시켜 예상치 못한 장애물을 경고하는 데 사용할 수 있습니다. 크루즈 컨트롤 및 보조 주차는 인간 운전자와 협력하여 보다 안전하게 운전할 수 있도록 하는 IA 기술의 일반적인 예입니다.

결론

IA의 이점을 수용하려는 의료 기관은 해당 업계에서 가장 일반적인 사용 사례부터 시작해야 합니다. 

• 자동화된 워크플로 및 코그너티브 에이전트의 지원을 통한 신규 환자 온보딩 및 예약 일정

• 환자 건강 모니터링, 병실의 카메라 및 센서 활용

• ML이 지원하는 의학적 진단 및 약물 발견 

• 인력 수준 예측 및 실시간 조정 프로세스 

• 인보이스 및 클레임 관리 자동화

• 실시간 및 연중무휴 커뮤니케이션을 통한 환자 경험 개선 

이러한 작고 일상적인 프로세스로 시작한 다음 거기에서 앞으로 구축하면 처음부터 루틴과 프로세스를 더 쉽게 만드는 방식으로 IA를 수용할 수 있습니다.

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전반적으로 내 연구와 전문 지식을 바탕으로 IA 기술이 조기 사망을 10-30% 줄일 수 있다고 믿습니다. 2017년으로 돌아가보면 전 세계적으로 연간 총 사망자가 5,600만 명에서 20% 감소했다면 매년 1,400만 명의 생명을 구했다는 의미였을 것입니다. 이는 스위스와 싱가포르 인구에 해당합니다.

저는 최근 Ian Barkin 및 UiPath와 합류하여 자동화가 더 큰 사회적 영향을 위해 사용될 수 있는 방법에 대해 논의했습니다. Automation for Good 웨비나 시리즈의 첫 번째 에피소드를 놓쳤다면 주문형 녹화를 따라잡을 수 있습니다.

이 기사의 내용은 Amazon 베스트셀러 책에서 영감을 받았습니다. 지능형 자동화 .