건강 관리에서 AI를 사용할 때이 8 가지 실수를 피하십시오

신약을 개발하는 모든 제약 회사는 강렬한 규제 지침을 충족하고 수천 페이지의 임상 연구 보고서 및 안전 요약을 제출하여 약물을 시장에 내놓는 데 더 가까이 다가 가야합니다.

이 채취 과정을 신속하게하기 위해 제약 회사는 큰 언어 모델을 활용하여 이러한 컨텐츠를 만드는 데 도움이된다고 상상해보십시오. 팀은 조종사를 수행하여 더 작고 덜 복잡한 데이터 세트에서 LLM을 테스트합니다. 이 조종사는 인간의 루프 접근 방식을 사용하여 인간 검토 자에게 주로 속도, 기본 형식에 초점을 맞추고 초기 정확성을 보장합니다. 초기 결과는 유망합니다. 스피드는 극적으로 향상되며 초안은 잘 조직 된 것으로 보입니다.

그러나 조종사는 중요한 결함을 놓치고있다. 인간 검토 자의 관여에도 불구하고 LLM은 여전히 ​​복잡한 작업 동안 상황에 민감한 임상 해석으로 어려움을 겪고있다. 파일럿 리뷰 중에 오류는 사소한 것처럼 보이며 팀에 의해 쉽게 고정되어 잘못된 보안 감각으로 이어집니다. 그러나 전체 제출을 돕기 위해 모델이 확장되면 이러한 문제는 복합적입니다. 중요한 검토 회의에서 여러 섹션에 구식 참조가 포함되어 있으며, 주요 임상 데이터는 소규모 테스트 중에 명백하지 않은 방식으로 잘못 해석됩니다. 조종사가 LLM의 규제 문서의 전체 범위와 복잡성을 처리 할 수있는 능력을 철저히 스트레스 테스트하지 않았기 때문에 감독이 발생합니다.

결과? 몇 주 동안의 재 작업, 제출 지연 및 잠재적 규제 처벌은 모두 불충분 한 검증과 LLM 기능의 과대 평가로 인한 것입니다.

이 시나리오는 단순한 가설이 아닙니다. 제약, 의료 기기 및 환자 치료를 포함한 의료 산업은 모두 AI, 특히 LLM에 대한 의존도를 높였습니다. 그러나 New Tech는이 예에서 보여 주듯이 엄청난 약속을 가져 오지만 위험이 증가하고 있습니다. AI가 올바르게 통합되고 검증되지 않으면 타임 라인뿐만 아니라 규정 준수, 환자 안전 및 기술에 대한 신뢰를 위태롭게 할 수 있습니다.

의료 산업 조직 내에서 엄격한 검증 프로세스, 여러 수준의 데이터 검토 및 확립 된 규제 지침을 준수해야한다는 것은 사실이지만 LLM의 통합은 이해하고 해결해야 할 새롭고 독특한 과제를 제시합니다.

LLM을 워크 플로우로 구현하려고 할 때 의료 조직이 만나는 일반적인 함정과 의료 분야의 AI에 대한보다 안전하고 효과적인 미래를 구축하기 위해이를 해결하는 방법을 살펴 보겠습니다.

도메인 전문 지식 통합이없는 AI에 대한 과잉

함정 : 제약 회사 또는 의료 기업이 의사 결정 프로세스를 간소화하기 위해 LLM을 배치 할 때, AI가 고삐를 취하도록하는 유혹은 강력해질 수 있습니다. LLM은 인간보다 많은 양의 데이터를 훨씬 더 빨리 처리 할 수 ​​있습니다. 그러나 데이터 처리와 관련하여 엔터프라이즈 수준의 의사 결정에는 여러 이해 관계자, 상황에 맞는 뉘앙스 및 단순한 속도 이상이 필요한 규제 고려 사항이 포함됩니다.

엄격한 검증 프레임 워크를 사용하더라도 인간 도메인 전문 지식이없는 AI에 대한 과잉 스레드는 특히 건강 관리와 같은 고위산 업계에서 중요한 실수가 될 수 있습니다. 예를 들어, 종양학에 혁명을위한 비전 도구 인 IMB의 Watson은 편견과 신뢰할 수없는 것으로 판명되었습니다. 시스템이 개별 환자 사례의 뉘앙스와 치료 선택과 관련된 인간 감정의 복잡성을 이해하지 못했기 때문에 전문가 종양 전문의의 결정에 부응하지 못했습니다.

학습 한 교훈 : 여기서 핵심 교훈은 AI 시스템이 특히 의학에서 인간의 전문 지식을 대체하지 말아야한다는 것입니다. 의료 기관은 AI 통합을위한 하이브리드 모델을 채택해야합니다. 이 모델은 AI의 장점, 패턴 인식 및 대규모 데이터 세트의 처리 강점에 대해 AI를 활용하는 동시에 인간은 상황에 맞는 이해, 규제 지식 및 비판적 사고가 필요한 작업을 위해 루프에 유지합니다.

단편화 된 시스템에서 해결되지 않은 데이터 품질 문제

함정 : 의료 및 제약에서 가장 큰 운영 문제 중 하나는 데이터의 단편화 된 특성입니다. 임상 시험의 환자 기록에서 규제 제출을위한 운영 데이터 세트 또는 상용 시스템 데이터에 이르기까지 정보는 종종 다양한 형식과 표준을 사용하는 다양한 시스템에 저장됩니다.

몇 가지를 나열하기 위해 : 임상 데이터 교환 표준 컨소시엄 임상 데이터 조직을위한 컨소시엄, 건강 데이터 교환의 상호 운용성을위한 건강 수준 7 및 의료 응용 프로그램에서 표준화 된 데이터 공유를위한 빠른 의료 상호 운용성 리소스.

LLM은 적절한 데이터 조화와 이러한 표준 준수없이 부정확하거나 불완전한 출력을 생성 할 수 있으며, 이는 의사 결정에 부정적인 영향을 미칩니다.

학습 한 교훈 : 신뢰할 수있는 AI 출력을 보장하기 위해 엄격한 데이터 관리 전략을 세워야합니다. 여기에는 데이터 표준화, 변환 및 규제 데이터 형식에 대한 적합성이 포함됩니다. 엔터프라이즈 레벨 데이터 거버넌스 프로토콜 및 데이터 상호 운용성 솔루션은 LLM이 균일 한 데이터로 작동하여 오해의 위험을 더욱 줄일 수 있도록 도와줍니다.

민감한 의료 데이터를 처리 할 때 윤리 및 규정 준수 위험

함정: 병력 및 치료 기록은 보호 된 건강 정보 (PHI)로 간주됩니다. 조직은 무단 액세스, 부적절한 동의 또는 약한 보안을 통해 그러한 데이터가 잘못 취급되면 PHI를 LLM에 입력하면 윤리 및 규정 준수 위험에 대한 우려를 높이면 상당한 법적 벌금 및 평판 손상을 위험에 빠뜨립니다.

학습 : 의료 환경 내에서 LLM은 환자의 동의, 데이터 보안 및 준수를 우선시하는 강력한 데이터 거버넌스 프레임 워크를 가져야합니다. 여기에는 데이터 암호화, 데이터 익명화 및 식별 제거 기술을 구현하고 모든 AI 관련 프로젝트를 검토하기 위해 데이터 윤리위원회가 요구됩니다.

기존 조직 워크 플로와의 통합이 좋지 않습니다

함정: AI 모델이 기존 워크 플로에 통합 할 계획이 거의 없으면 운영을 방해하고 생산성을 늦추고 의도 된 이점을 제공하지 못할 수 있습니다. 예를 들어, AI 시스템이 환자 데이터를 성공적으로 분석하고 시험 프로토콜을 최적화하려면 AI 통합 전에 배열 및 전달 해야하는 광범위한 직원 재교육이 필요할 수 있습니다.

배운 교훈 : 조직은 워크 플로 호환성의 우선 순위를 정하고 LLM을 배포 할 때 엔터프라이즈 의사 결정 구조와 조정해야합니다. 조직은 LLM이 다른 시스템, 프로세스 및 직원과 상호 작용할 주요 영역을 식별해야합니다. 모듈 식 통합을 채택하고 직원이 마찰을 크게 줄이고 사용자 채택을 개선하기 위해 완전히 새로운 시스템을 배우지 않고도 직원이 AI와 상호 작용할 수있는 사용자 친화적 인 인터페이스를 만드는 것이 가장 좋습니다.

부적절한 모델 유효성 검사 및 모니터링 후

함정: LLM은 모든 기계 학습 모델과 마찬가지로 시간이 지남에 따라 “모델 드리프트”를 경험할 수 있습니다. 기본 데이터 또는 의료 지식 연령에 따라 출력이 덜 정확 해지는 곳입니다. 예를 들어, COVID-19 Pandemic 동안 개발 된 예측 모델은 위기 후 시나리오에 잘 동화되는 데 어려움을 겪을 수 있으며, 교육을받은 데이터를 기반으로 출력을 계속 제공하여 부적절한 치료 권장 사항을 초래합니다.

배운 교훈 : 의료 기관은 이미 지속적인 데이터 검토 및 규제 표준 준수를 가지고 있지만 LLM을 배치하려면 진화하는 데이터 및 의료 지식과의 조정을 보장하기 위해 추가 모델 모니터링 계층이 필요합니다. 의료 기관은 강력한 고용 후 모니터링 및 모델 검증 프로세스를 설정해야합니다. 여기에는 LLM의 출력이 새로운 데이터에 대해 정기적으로 검토되고 진화하는 의료 지식에 대해 지속적인 피드백 루프를 설정하는 것이 포함됩니다. 실시간 검증, 일반 모델 재교육 및 지속적인 학습 시스템을 구현하는 것이 중요한 작동 단계입니다.

규제 및 준수 요구 사항을 무시합니다

함정: AI 시스템에는 고수 해야하는 의료 규정의 미로가 있습니다. FDA의 GMLP (Good Machine Learning Practice)에서 정보 보안을위한 ISO/IEC 27001 표준 및 유럽 연합 내 데이터 개인 정보 보호를위한 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)에 이르기까지. 이러한 표준을 무시하면 비용이 많이 드는 지연, 제출 비 승인 또는 법적 처벌로 이어질 수 있습니다.

배운 교훈 : 규제 준수는 AI 설계 및 개발의 모든 단계에 포함되어야합니다. 여기에는 LLM 워크 플로 자체에 규정 준수 검사기를 구축하고, 자세한 감사 트레일을 유지하며, 인간 검토자가 LLM이 특정 결론에 도달하는 방법을 이해할 수있는 설명 가능한 AI 기술 우선 순위를 정하는 것이 포함됩니다.

이해 관계자에게 AI 기능을 과도하게 제공합니다

함정: AI의 잠재력을 과대 평가하는 것은 기대에 대한 명확한 가드 레일없이 환멸, 비즈니스 목표와의 오정렬 및 자원을 낭비 할 수 있습니다.

배운 교훈 : LLM이 할 수 있고 할 수없는 일에 대한 현실적인 기대는 모든 이해 관계자가 공유하고 이해해야합니다. 여기에는 엔터프라이즈 의사 결정, 규제 준수 및 운영 통합의 복잡성을 고려하는 것이 포함됩니다. 단계적 구현 전략을 채택하면 AI는 테스트 기능을 점차적으로 입증하고 측정 가능한 용어로 성공을 정의하는 명확한 KPI 및 메트릭을 설정할 수 있습니다.

모델 개발에서 사용자 정의의 필요성을 무시합니다

함정: 상용 AI 모델은 의료 기관의 특정 요구를 충족시킬 수 없습니다. 그들의 구현은 표준 이하의 결과와 정확도를 줄일 수있을뿐만 아니라 환자 안전을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다. 예를 들어, MIT의 연구에 따르면 AI 모델은 더 다양한 인구의 이미지를 분석 할 때 한 인구 통계 그룹의 이미지에 대해 주로 교육을받은 것으로 나타 났으며, 진단 누락 및 환자에게 잠재적 인 피해를 입히는 것으로 나타났습니다.

배운 교훈 : 사용자 정의는 의료 환경에서 LLM을 성공적으로 배포하는 유일한 방법입니다. 여기에는 전문 데이터 세트로 LLM을 미세 조정하고 확립 된 조직 프로세스에 맞게 모델의 워크 플로를 조정하는 것이 포함됩니다. AI 전문가와 의료 전문가 간의 협력은 광범위하고 시행 가능한 출력 검증 프로세스를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

결론

의료에 LLM을 사용하면 운영을 변화시키고 조직이 새로운 수준의 효율성과 통찰력을 누릴 수 있음이 분명합니다. 그러나 이러한 성공은 각 조직이 제시하는 사려 깊은 계획 및 현명한 실행에 달려 있습니다. AI에 대한 과잉 통합, 인력 교육 부족 및 부적절한 커스터마이즈는 의료 산업이 피해야하는 일반적인 함정입니다. 이러한 의료 산업은 이러한 의료 산업에서 AI 배포가 실질적인 가치를 제공 할 수 있도록 할 수 있습니다.