AI가 의료 인건비 위기를 해결하는 방법

May 01, 2023

AI는 의료 분야에서 흥미로운 가능성을 창출하며 무서운 질병 진단, 호기심 많은 환자와의 의사소통, 급성 사건의 위험이 가장 높은 사람을 찾아내는 등 가장 섹시한 사용 사례에 집중하고 싶은 유혹을 느낍니다. 불행하게도 이러한 각각의 경우 실수로 인한 결과는 엄청날 수 있으며, 규제 기관의 요구 사항도 높으며, 오랫동안 확립된 워크플로가 깊이 뿌리박혀 있습니다. 이 필드는 천천히 변경됩니다.

훨씬 더 가까운 미래의 기회는 의료 시스템의 중요한 문제점인 인건비를 해결하는 데 있습니다. 이러한 비용은 업계 재정에 심각한 침식을 가져오고 있습니다. 병원에 서비스를 제공하는 대규모 구매 조직인 Premier는 지난해 병원 인건비 비율이 6.5% 증가한 반면, 메디케어 환급 비율은 2.7% 증가했다고 계산합니다. 점점 더 계약 노동으로 전환해야 하는 일부 분야에서는 그 격차가 더욱 심각합니다. 이 분야에서는 계약 간호사의 평균 시급이 시간당 64달러에서 132달러로 올랐음에도 불구하고 2020년부터 2023년까지 시간이 91% 증가한 것으로 추정됩니다. 그 결과, 채용에 대한 의료 시스템 지출은 전년 대비 27% 증가했습니다. 피로, 노화 등의 요인으로 인해 근로자들이 의료 서비스를 떠나는 비율이 높은 상황에서 업계는 남은 노동력을 더 잘 활용하고 유지하는 것이 필수적입니다. 그렇지 않으면 컨설팅 회사인 McKinsey는 임상 인건비가 2027년까지 연평균 11% 이상의 성장률로 계속 증가할 것으로 예상합니다. 이는 업계에 놀라운 일입니다.

McKinsey는 임상 인건비가 연평균 11% 이상 계속 증가할 것으로 예상합니다. ... [+] 성장률

간호사가 시간을 보내는 방식의 변화

간호사가 의료 시스템 인력의 절반 이상을 차지하는 경우가 많다는 점을 감안할 때 살펴봐야 할 주요 사항 중 하나는 간호사가 시간을 보내는 방식입니다. Permanente Journal에 게재된 연구에 따르면 의료-외과 간호사는 업무 시간의 35%를 문서화에 소비하고 21%를 진료 조정에 소비하는 것으로 나타났습니다. 이에 비해 환자 치료에는 19%의 시간이 걸렸고, 약물 투여에는 17%, 환자 평가에는 7%가 걸렸습니다. 그렇습니다. 간호사 시간의 절반 이상이 직접적인 환자 진료가 아닌 서류 작업과 의사소통에 소요되었습니다.

AI는 환자와의 만남 기록, 환자의 활력 징후 차트 작성, 건강 기록에 대한 업데이트 메모 초안 작성 등 다양한 방법으로 이러한 작업을 처리할 수 있습니다. 일부 선도적인 의료 IT 회사는 이미 ChatGPT에서 발견된 것과 유사한 생성 AI를 이러한 특정 사용 사례에 적용하기 위한 파일럿을 시작하고 있습니다. 이러한 파일럿의 성공은 노동의 필요성을 줄일 뿐만 아니라 간호사의 시간을 지루함에서 벗어나 애초에 간호사를 직업으로 이끈 활동 유형에 더 집중하게 할 것입니다.

일상적인 관리 개선

두 번째로 살펴볼 핵심 사항은 일선 직원을 관리하는 방식입니다. 라우디오(Laudio)는 이 분야를 겨냥한 AI 스타트업의 한 예이다. CEO이자 공동 창립자인 Russ Richmond에 따르면, 보다 효과적인 일선 관리를 통해 의료 시스템 직원 이직률을 연간 20-25% 줄이는 동시에 직원 참여 점수를 20% 이상 높일 수 있습니다.

어떻게? Richmond는 "근로자들이 기관 전체보다 주 관리자와 더 많이 연결된다는 증거가 많이 있습니다. 피로와 유지에 영향을 미치는 것은 바로 친화력 유대입니다."라고 말합니다. 회사는 관리자들이 더 나은 행동을 하도록 유도함으로써 이러한 유대감을 강화하는 것을 목표로 합니다.

AI가 사용되는 메커니즘입니다. Richmond는 "우리는 기존 HR 정보 시스템, 근태 관리 시스템, 근로자의 필요와 관심 사항에 대한 설문 조사, 관리자의 행동에 대한 데이터를 통합합니다. 그런 다음 일선 관리자가 매우 구체적인 방식으로 수행할 수 있는 작업을 추천할 수 있습니다. 예를 들어, 팀의 누군가가 7교대 중 마지막 5교대 동안 유일하게 경험이 풍부한 간호사인 것을 알게 되면 관리자에게 연락하여 그들이 어떻게 지내는지 확인하고 필요한 일정을 조정하도록 제안할 수 있습니다."

고객 우선, AI 둘째