ChatGPT 및 지능형 자동화: 의료 서비스의 사고와 행동 자동화

2022년 11월에 출시된 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 선구적인 AI 기반 LLM(대규모 언어 모델)으로 언어 창의성에 혁신을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. ChatGPT에 글, 시, 연구 논문, 심지어 소프트웨어 코드 작성을 요청할 수 있습니다. 2021년 이후로 지식 기반이 제한되고 간혹 환각 현상(예: 존재하지 않는 문헌 참조)이 발생하는 등 몇 가지 한계가 있지만 몇 초 내에 합리적인 결과물을 생성합니다. 노력 없이도 자연스러운 인간 텍스트를 생성할 수 있는 잠재력 덕분에 ChatGPT는 가장 많은 주목을 받고 가장 빠르게 성장하는 소프트웨어가 되었습니다. ChatGPT를 사용하여 위대한 미국 소설을 시작하거나(적절한 예) 선생님에게 에세이 숙제를 제출한다고 상상해 보세요(논란의 여지가 있는 예).

의료 서비스 분야에서 ChatGPT는 RPA(로보틱 프로세스 자동화)와 함께 작동하여 프로세스를 간소화하고, 오류를 줄이며, 환자 치료 결과를 개선할 수 있습니다. 어떻게 이 둘이 시너지 효과를 낼 수 있을까요? ChatGPT가 두뇌라면 RPA는 팔과 다리입니다. 이 글에서는 ChatGPT가 소프트웨어 자동화와 함께 작동하여 한층 효율적이고 효과적이며 지속 가능한 의료 시스템을 구축하는 방법을 살펴봅니다.

데이터 처리

의료 기관은 매일 방대한 양의 데이터를 생성하고 처리합니다. 이 데이터에는 환자 정보, 병력, 치료 계획, 검사 결과, 재무 정보 등이 포함됩니다. 이러한 데이터 홍수를 관리하는 것은 어려운 작업일 수 있으며 인적 오류가 쉽게 발생할 수 있습니다. ChatGPT의 도움으로 의료 서비스 분야의 소프트웨어 자동화를 더욱 정확하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. ChatGPT의 NLP(자연어 처리) 기능을 통해 단어와 구문 뒤에 숨겨진 의미를 이해할 수 있습니다. 비정형 텍스트를 이해하고, 분류하고, 문맥을 파악하는 기능을 통해 자동화된 프로세스는 데이터 트랜잭션의 검색, 정렬, 처리, 저장, 보고의 정확도를 높일 수 있습니다.

데이터 입력

ChatGPT를 EHR(전자 건강 기록) 시스템에 통합하여 데이터 입력 프로세스를 인간화할 수 있습니다. EHR에서는 일반적으로 의료 서비스 제공자가 데이터를 수동으로 입력해야 하므로 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. ChatGPT를 사용하면 의료 서비스 제공자는 자연어를 사용하여 환자 정보를 입력할 수 있으며 모델은 이를 정형 데이터로 변환합니다. 이제 사람이 기계를 위해 번역하는 것이 아니라 기계가 사람을 이해합니다. 음성 인식 시스템은 이미 오래전부터 존재해왔지만 ChatGPT의 답변은 훨씬 더 심층적입니다.

임상 결정 지원

ChatGPT가 의료 소프트웨어 자동화에 통합될 수 있는 또 다른 분야는 환자 진단 및 치료입니다. 이 모델은 방대한 양의 지식을 학습할 수 있으므로 의료 서비스 제공자가 정확한 진단과 치료법을 추천하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 핵심어는 ‘진단’이 아니라 ‘지원’입니다. 향후 몇 년 동안 더 많은 연구와 경험을 쌓아 편향성 및 존재하지 않는 인용과 같은 현재의 까다로운 문제를 해결할 수 있다면 ChatGPT가 표준 의료 도구가 되는 것은 충분히 상상할 수 있는 일입니다. 의사와 간호사는 수년 동안 임상 의사 결정 지원 도구를 사용해 왔지만, 연구 및 의학적 합의의 세계뿐만 아니라 환자의 고유한 병력과 훨씬 더 큰 비의료 데이터의 세계를 활용하여 인사이트를 생성하는 것은 ChatGPT가 처음입니다. 이를 통해 잠재적으로 진단 지연을 줄이고 효율성을 높이며 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

환자 교육

또한 ChatGPT는 원격 진료 시스템 및 온라인 리소스에 통합되어 환자에게 기술 지원과 의료 정보 및 조언에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 원격 진료가 점점 인기를 얻고 있습니다. ChatGPT를 화상 채팅 및 원격 진료 시스템에 통합하면 환자는 자연어를 사용하여 자신의 건강에 대해 질문할 수 있으며, 모델은 정확한 최신 정보를 제공하면서 인간과 같은 방식으로 응답하게 됩니다.

환자 참여도

마지막으로 ChatGPT는 환자 참여도를 높일 수 있습니다. 인간과 같은 챗봇 또는 아바타는 NLP 기능과 무한한 인내심을 활용하여 정보를 요청하고 환자가 자신의 건강 상태, 치료 계획, 건강 보험에 대해 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 환자들은 의학적 질문의 답을 얻고 치료를 위한 자신의 주도적인 노력을 인정받고 싶어 합니다. 의인화(인간의 특성을 AI에 부여하는 것)를 통해 이 과정에서 환자들과 신뢰를 구축할 수 있습니다. 이에 따라 환자 만족도 및 의료 결과를 개선할 수 있습니다. 환자가 자신의 행동과 그 이유를 이해하면 의학적 요구 사항을 준수할 가능성이 높기 때문입니다. 무수한 요청으로 지친 의료 서비스 제공자가 어느 정도 안도감을 얻을 수 있다는 부수적인 이점도 있습니다. 의료 시스템의 경우, ChatGPT와 자동화를 결합하면 예측할 수 없는 수요와 노동력 부족에 직면하여 중요도가 높아진 지속 가능성 및 확장성이라는 문제를 해결할 수 있습니다.

ChatGPT와 RPA는 서로 결합했을 때 의료 서비스 제공 방식과 환자가 이를 받아들이는 방식을 크게 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 자동화는 이미 첫 단계로서 입증되었지만, ChatGPT 및 기타 새로운 AI 모델은 전례 없는 혼란 속에서 스스로를 재창조하고자 하는 업계의 의료 가치 사슬을 완성하는 데 도움이 될 것입니다.