디지털 혁신: 의료 시스템의 투자 우선순위

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디지털 혁신: 의료 시스템의 투자 우선순위

2024년 6월 7일| 기사

작성자: Jack Eastburn , Jen Fowkes 및칼 켈너
브래드 스완슨 과 함께

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새로운 설문 조사에 따르면 전 세계적으로 의료 시스템 경영진은 디지털과 AI 혁신이 많은 과제를 극복하는 데 중요하다고 생각하지만 75%는 투자가 부족할 수 있다고 답했습니다.

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기사(8페이지)

전 세계의 의료 시스템은 비용 상승, 임상 인력 부족, 더 많은 치료가 필요한 인구 노령화(예: 만성 질환 치료), 비전통적 기업과의 경쟁 심화 등 수많은 과제에 직면해 있습니다.1동시에 소비자는 엔드투엔드 진료 여정 전반에 걸쳐 새로운 기능(예: 디지털 예약 및 원격 의료)과 의료 시스템의 더 나은 경험을 기대하고 있습니다.2이에 따라 의료 시스템은 소비자 요구를 충족하고 인력 문제를 해결하며 비용을 절감하고 전반적인 의료 품질을 향상시키기 위해 디지털 및 AI 혁신에 점점 더 중점을 두고 있습니다.삼그러나 미래의 지속 가능성을 위한 이러한 노력의 중요성을 인정함에도 불구하고 많은 의료 시스템 경영진은 자신의 조직이 여전히 충분한 투자를 하지 않고 있다고 말합니다.

AI, 기존 머신러닝, 딥러닝을 통해 의료 지출에서 최대 3,600억 달러의 순 절감 효과가 있을 것으로 예상됩니다.

AI, 기존 머신 러닝, 딥 러닝을 통해 의료 지출에서 2,000억~3,600억 달러의 순 절감 효과가 있을 것으로 예상됩니다.4하지만 의료 시스템이 이러한 기회를 포착하기 위해 투자하고 있습니까? 우리는 최근 200명의 글로벌 의료 시스템 임원을 대상으로 디지털 투자 우선순위와 진행 상황에 대해 설문조사를 실시했습니다.5응답자의 75%는 조직이 디지털 및 분석 혁신에 높은 우선순위를 두고 있지만 이 영역에 대한 충분한 리소스나 계획이 부족하다고 답했습니다.

우선순위 증가

다른 산업과 마찬가지로 기술적 역할(예: 최고정보책임자(CIO) 또는 최고기술책임자(CTO)) 및 비기술적 역할(예: CEO 또는 CFO) 모두에서 설문조사에 참여한 의료 시스템 임원의 대다수(거의 90%)가 디지털 AI 혁신은 조직의 최우선 과제입니다. 동시에 응답자의 75%는 필요한 자원을 충분히 계획하거나 할당하지 않았기 때문에 조직이 아직 해당 우선순위를 이행할 수 없다고 답했습니다.

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의료 시스템 디지털 투자 우선순위 영역 및 예상 영향

의료 시스템 경영진의 경우 현재 투자 우선순위가 가장 큰 영향을 미칠 수 있다고 믿는 영역과 항상 일치하는 것은 아닙니다. 가상 건강 및 디지털 정문을 포함한 일부 영역에서는 응답자의 약 70%가 가장 큰 영향을 기대하는 것으로 나타났습니다.1AI 등 다른 영역에서는 응답자의 88%가 잠재적인 영향이 크다고 답했습니다.2그러나 응답자의 약 20%는 향후 2년 동안 투자할 계획이 없다고 답했습니다. 강력하고 현대적인 데이터 및 분석 플랫폼에 대한 투자가 없으면 치료 격차 해소, 적시 진료 의뢰 개선, 수술실 처리량 최적화 등 이러한 기능에 의존하는 영역에서 가치 창출이 지연될 수 있습니다.

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큰 역풍과 느린 진행

현재 거시경제적 상황과 의료 시스템에 대한 비용 압박 증가를 고려할 때, 대부분의 응답자는 모든 디지털 및 AI 관심 범주에 걸쳐 대규모 투자에 대한 주요 장애물로 예산 제약을 식별했습니다(51%의 응답자가 이 장애물을 상위 3개 장애물 중 하나로 꼽았습니다). 예를 들어, 디지털 정문을 구축하는 의료 시스템에는 최신 생성 AI(gen AI) 기능에 동시에 투자할 리소스가 부족할 수 있습니다.

응답자들은 (예산 제약 다음으로) 두 번째로 큰 문제로 레거시 시스템의 문제를 꼽았습니다. 핵심 기술 현대화는 디지털 약속을 이행하는 데 핵심입니다.1그러나 의료 시스템은 일반적으로 해결하기 어려운 소규모 단일 시스템 세트에 의존해 왔습니다.

추가적으로 높은 순위를 차지한 과제로는 데이터 품질(33%), 기술 인재 및 채용(30%), 신기술 채택 및 확장 준비 상태(34%) 등이 있습니다.

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디지털 투자 만족도

디지털 우선순위에 투자한 대부분의 의료 시스템 임원(72%)은 모든 투자 영역에서 만족감을 나타냈습니다. 로봇공학과 고급 분석에 투자한다고 답한 상대적으로 적은 응답자 중에서 만족도는 각각 82%와 81%로 훨씬 더 높았습니다. 투자가 높은 수준의 만족도를 가져오고 경영진의 75%가 아직 디지털 혁신 목표를 달성할 수 없다고 보고한 점(위에서 언급한 바와 같이)을 고려하면 의료 시스템은 디지털 프로그램을 확장하는 데 실패할 수 있습니다.

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의료 시스템이 할 수 있는 일과 다른 산업으로부터 배울 수 있는 방법

디지털 및 AI 혁신의 목표는 조직의 운영 방식을 근본적으로 재편하고 지속적인 혁신을 통해 실질적인 비즈니스 가치(예: 환자 확보 및 경험, 임상 결과, 운영 효율성, 인력 경험 및 유지)를 촉진하는 역량을 구축하는 것입니다. 의료 시스템에 디지털 가치를 제공하려면 투자와 새로운 업무 방식이 필요합니다.

파트너십 구축. 규모는 가치 창출에 매우 중요합니다. 그러나 대규모 시스템의 정의는 지난 몇 년 동안 변경되었습니다. 오늘날 수익 기준 상위 20위권 시스템이 되려면 130억 달러 이상이 필요하며, 많은 시스템이 무기적 성장을 통해 현재 위치에 도달했습니다.6파트너십(합작 투자 및 제휴)은 새로운 기능에 접근하고 시장 출시 속도를 높이며 자본, 규모 및 운영 효율성을 달성할 수 있는 유망한 방법을 제공할 수 있습니다.7

기성 솔루션을 뛰어넘어 보세요. 역사에 따르면 전자 건강 기록(EHR)과 같은 기술을 손상된 프로세스와 임상 워크플로우 위에 배치하는 것은 가치로 이어지지 않습니다. 의료 기술의 가치를 실현하려면 조직 전반에 걸쳐 임상 워크플로우와 치료 모델을 재구성(및 표준화)해야 합니다. 예를 들어, 기술 지원을 통해 보다 적절한 위임이 가능하도록 워크플로를 최적화하면 12시간 교대 시 순 시간을 15~30% 절약할 수 있습니다. 이는 최대 300,000명의 입원환자 간호사의 간호 인력 격차를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.8

현대화를 위해 클라우드를 사용합니다. 의료 시스템은 데이터 가용성과 품질을 높이기 위해 정의된 데이터 제품을 갖춘 클라우드 기반 데이터 환경을 점점 더 구축하고 있습니다. 또한 의료 시스템은 여러 다른 애플리케이션과 경험을 통합하여 이해관계자와 시스템의 상호 작용을 단순화하는 클라우드 호스팅 최종 사용자 중심 플랫폼(예: 환자 또는 임상의 앱)을 사용할 수 있습니다.

다르게 운영됩니다. 다르게 운영하려면 구조(더 단순하고 권한이 부여된 다기능 팀), 인재(새로운 기술 세트 및 완전히 헌신적인 팀), 작업 방식(결과 지향, 민첩한 자금 조달 및 프로젝트가 아닌 제품 관리) 및 기술( 모듈식 아키텍처, 클라우드 기반 데이터 시스템, 모놀리식 EHR에 대한 의존도 감소)를 제공합니다. 이러한 변화로 인해 일부 의료 시스템은 6개월 이내에 실질적인 가치를 느끼기 시작했습니다. 디지털 문화를 구축하면 시간이 지남에 따라 혁신이 성공하는 데 도움이 됩니다.9

Gen AI를 조심스럽게 받아들입니다. Gen AI는 치료의 연속성과 임상 운영부터 계약 및 기업 기능에 이르기까지 모든 것에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 의료 시스템 임원과 환자는 특히 환자 치료 및 개인 정보 보호와 관련하여 AI의 위험에 대해 우려하고 있습니다. 이러한 위험을 관리하려면 비즈니스 지향적인 법률 및 위험 관리 팀을 AI 및 데이터 과학 팀과 함께 배치해야 합니다.10조직은 또한 충분한 정보를 바탕으로 위험 우선순위 지정 전략을 구현할 수도 있습니다.

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디지털 및 AI 투자는 의료 시스템이 직면한 많은 과제를 해결할 수 있는 기회를 제공합니다. 성공적인 의료 시스템은 기존 인프라를 업그레이드하는 등 장벽을 제거하는 동시에 잠재적 영향이 가장 큰 영역에 투자할 것입니다. 디지털 및 분석 기능에 성공적으로 투자하는 의료 시스템은 상당한 이점을 얻을 수 있으며 2000억 달러에서 3600억 달러 규모의 기회를 통해 이익을 얻을 수 있습니다.11

저자 소개

Jack Eastburn은 McKinsey 남부 캘리포니아 사무소의 파트너입니다. Jen Fowkes 는 워싱턴 DC 사무실의 파트너입니다. Karl Kellner는 뉴욕 사무소의 수석 파트너입니다. Brad Swanson은 덴버 사무실의 컨설턴트입니다.

저자들은 이 기사에 기여한 David Bueno, Camilo Gutierrez, Dae-Hee Lee, Audrey Manicor, Lois Schonberger 및 Tim Zoph에게 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.