'이것은 유행이 아닙니다': 행동 건강이 생성 ​​AI에서 실행될 수 없는 이유

Chris Larson이 제안한 DALL-E

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생성 AI는 행동 건강을 위해 등장했습니다. 이제 질문은 이것입니다: 업계는 이에 대해 무엇을 할 것인가?

기술에 대한 미래 지향적인 사고와 혁신적인 접근 방식은 행동 건강 산업이 가장 시급한 과제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 조기 채택을 통해 업계는 생성 AI 개발 및 구현 전반에서 의미 있는 역할을 수행할 수 있습니다. 최첨단 기술을 수용하면 행동 건강 서비스 제공자가 새로운 기술을 채택하는 데 더디게 편애하는 데 도움이 될 수도 있습니다.

"[신기술]이 모두 예상대로 작동하지는 않지만 충분히 일찍 수용하면 제품의 모양과 느낌, 작동 방식에 대해 더 많은 발언권을 갖게 된다는 사실을 발견했습니다. " Gaudenzia의 CEO인 Dale Klatzker는 BHB에 말했습니다. "무언가가 완전히 구워졌을 때보다 더 많은 방법으로 기꺼이 파트너와 함께 이러한 일을 조정할 수 있습니다. 할 의향이 적습니다."

1968년에 설립된 펜실베이니아주 노리스타운에 본사를 둔 Gaudenzia는 펜실베니아와 메릴랜드에서 가장 큰 비영리 중독 치료 제공업체입니다. 또한 델라웨어에서도 운영되고 있으며 워싱턴 DC에 계열사를 두고 있습니다. 6월 30일에 종료된 2022 회계연도에 1억 1400만 달러의 수익을 올렸습니다.

Klatzker에 따르면 이 조직은 건강의 사회적 결정 요인을 해결하는 데 있어 초기에 저소득층 주택을 개발했지만 기술 채택 속도는 느렸습니다.

Gaudenzia는 5년 전에 전자 건강 기록(EHR)을 출시했습니다. 행동 건강 분야에서 EHR 활용도가 낮다는 점을 고려하면 이는 상당한 수준입니다.

예를 들어, 전자 건강 기록(EHR) 사용에 관한 한 연구에서 행동 건강 전문가의 55%는 전자 건강 기록을 사용한 적이 없습니다. 다른 연구에 따르면 정신병원의 47%가 EHR을 사용하고 있으며 의료 시스템과 연계된 대규모 시설에서는 인증된 EHR을 채택할 가능성이 더 높은 것으로 나타났습니다.

다른 의료 부문의 테이블 스테이크인 EHR은 다양한 행동 건강 부문에서 채택률이 훨씬 더 낮습니다.

Medicaid를 이용하는 민간 정신 건강 기관의 약 37%가 전자 건강 기록(EHR)을 사용합니다. 또한 Medicaid 및 MACPAC(CHIP Payment and Access Commission)의 보고서에 따르면 Medicaid를 수락하는 민간 약물 사용 장애 치료 제공자의 32%가 EHR을 사용합니다.

약 2년 반 전, Gaudenzia는 Eleos라는 AI 도구 제공업체와 계약을 맺었습니다. Eleos는 문어와 음성 언어를 이해하고 인코딩할 수 있는 기술인 자연어 처리와 생성 AI를 사용하여 치료 세션에서 통찰력을 끌어냅니다. 이는 문서화를 자동화하고 특정 치료 개입의 존재 여부와 품질을 추적합니다.

이전 기능은 조직의 기술 여정에서 매우 중요한 시기에 나타났습니다. Gaudenzia는 아직 EHR 문서화 관행을 표준화하지 않았습니다. 임상의를 위해 신속하고 지속적으로 이를 수행하는 Eleos 도구를 채택하고 출시함으로써 "놀라울 정도로 강력한" 솔루션을 제시했습니다.

Klatzker는 "우리 직원들은 이에 크게 의존하게 되었습니다."라고 말했습니다. "차트 작성 시간이 30~40% 절약됩니다."

오늘날 혁신을 지향하는 수많은 행동 건강 조직에서는 생성 AI 도구를 사용하고 있습니다. 행동 건강 부문에서 그 위치에 대한 문제는 그것이 자리를 잡을 것인지 여부가 아닙니다. 오히려 그것이 어떻게 사용될 것인지, 임상 실습에 얼마나 깊이 침투할 것인지가 중요합니다.

생성적 AI는 아직 초기 단계지만, 그 정교함은 다른 기술의 가속화를 빠르게 개선하고 지원하여 이러한 유형의 서비스의 성능과 가용성이 반복적으로 성장할 것입니다.

디지털 원격 의료 스타트업인 Cerebral의 CEO인 David Mou는 BHB에 "이것은 유행이 아닙니다."라고 말했습니다. "이건 정말 정말 현실이에요."

영세 기업과 자금이 부족한 비영리 단체로 가득한 업계의 단편화된 특성은 생성 AI 확산에 또 다른 장벽을 제시하지만, 이는 또한 현금이 부족한 조직이 자체 개발한 기술 도구를 개발하는 데 도움이 되는 도구가 될 수도 있습니다. .