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2024년 7월 25일| 기사
에 의해제시카 램
Greg Israelstam , Rahul Agarwal 및 Shashank Bhasker 와 함께
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설문 조사에 참여한 의료 분야 리더들은 조직에서 생성적 AI를 사용하여 의료 관계자의 작업 및 운영 방식을 개선하기를 원하지만, 일부는 여전히 기다리고 보는 접근 방식을 취하고 있다고 답했습니다.
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생성적 AI(gen AI)의 혁신적 힘은 시간이 지남에 따라 의료 산업을 재편할 가능성이 높으며, 조직들은 조치를 취하기 시작했습니다. 2024년 1분기 설문 조사에서 지불자, 제공자, 의료 서비스 및 기술(HST) 그룹을 포함한 의료 기관 응답자의 70% 이상이 gen AI 기능을 추구 중이거나 이미 구현했다고 말했습니다(사이드바 "연구 방법론" 참조).
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연구 방법론
100명의 미국 의료계 리더를 대상으로 한 2024년 1분기 설문 조사는 3월에 실시되었으며, 2023년 12월에 실시된 100명의 미국 리더를 대상으로 한 2023년 4분기 설문 조사 이후에 실시되었습니다. 두 설문 조사에서 이러한 집단의 응답을 살펴보면 몇 가지 주제가 나타납니다.
통합과 의도
2024년 1분기 설문 조사에서 대부분의 응답자는 조직에서 이미 Gen AI 도구를 사용하고 있거나 테스트 중이라고 답했습니다. 설문에 참여한 대부분의 응답자는 Gen AI의 개념 증명 단계에 있으며, 이해 관계자가 수익, 위험, 전략적 우선순위, 거버넌스, 성숙도 및 기타 요소 간의 균형을 고려하고 있습니다. 그러나 업계가 AI를 사용하는 데 대한 일반적인 관심에도 불구하고 Gen AI를 추진할 계획이 없거나 기다리고 보는 접근 방식을 유지하고 있는 응답자의 비율이 여전히 일정합니다.
저희는 장애인이 저희 웹사이트에 동등하게 접근할 수 있도록 노력합니다. 이 콘텐츠에 대한 정보가 필요하시면 기꺼이 도와드리겠습니다. 다음 주소로 이메일을 보내주세요: McKinsey_Website_Accessibility@mckinsey.com
파트너 또는 개척자
Gen AI를 구현하는 설문 조사 대상자 중 59%는 이미 타사 공급업체와 협력하여 맞춤형 솔루션을 개발하고 있으며, 24%는 자체적으로 솔루션을 구축할 계획이라고 보고하는 반면, 기성형 Gen AI 제품을 구매할 것으로 예상하는 사람은 17%에 불과합니다. Gen AI를 아직 구현하지 않은 사람 중 41%는 Gen AI 제품을 구매할 의향이 있다고 말했는데, 이는 이 집단의 위험에 대한 우려(57%는 위험 고려 사항 때문에 Gen AI를 추구하지 않음)와 기술 요구(29%)에 따른 것일 수 있습니다.
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Gen AI의 ROI
모든 투자와 마찬가지로 이해 관계자가 Gen AI가 약속하는 가치를 실현할 수 있는 것이 중요합니다. 측정 가능한 긍정적 영향은 지속적이고 확장된 사용과 투자를 위한 강력한 강화 역할을 합니다. Gen AI를 구현한 응답자의 수는 적지만, 구현한 응답자 중 대부분은 아직 ROI를 계산하지 않았거나 측정 가능한 결과를 기다리고 있습니다. 그러나 Gen AI 솔루션을 구현한 사람의 약 60%는 이미 긍정적인 ROI를 보고 있거나 기대하고 있습니다.
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Gen AI의 광범위한 범위
Gen AI는 환자 경험을 근본적으로 개선하고 운영을 간소화할 수 있는 분야에서 엄청난 가치를 창출할 수 있습니다. 특히, 대부분 응답자는 임상의와 임상 생산성을 Gen AI가 가장 높은 가치를 가질 수 있는 분야로 봅니다. 또한, 환자와 회원의 참여와 경험, 행정 효율성과 효과성, 치료 및 제공의 질을 개선하는 응용 분야에서 Gen AI의 잠재력에 대한 기대는 Gen AI에 대한 관심이 임상적 용도를 넘어 전반적인 환자 치료 상호 작용을 개선하는 분야로 확산되고 있음을 나타냅니다.
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확장을 위한 장애물
설문 조사에 참여한 리더들이 직면한 스케일업 과제 목록의 맨 위에는 위험 우려와 고려 사항이 올랐는데, 이는 지불자, 제공자 또는 HST 회사에서 일하는지 여부와 무관합니다. 이는 기술의 검증되지 않은 특성, 역량 구축에 필요한 투자, 규정에 대한 불확실성 때문일 가능성이 큽니다. 이는 규제 준수와 치료의 우수성을 보장하기 위해 개인 정보 보호에서 임상 결과에 이르기까지 다양한 위험 문제를 해결하기 위한 거버넌스와 완화 전략의 중요성을 보여줍니다. 응답자들이 지적한 위험 다음으로 가장 흔한 장애물은 역량, 데이터 및 기술 인프라 부족, 가치 증명 부족입니다. 이는 의료 기관이 Gen AI 솔루션을 배포하고 해당 역량을 검증할 기술적 준비가 부족함을 보여줍니다.
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가장 인기 있는 통찰력
Gen AI가 2022년 말에 세계 무대에 진출한 이후, 우리는 이제 의료 산업이 이 기술을 사용하기 위한 전략을 보다 적극적으로 고려하는 것을 봅니다. 이러한 설문 조사는 규모가 작고 모든 의료 이해 관계자에 대한 철저한 견해를 나타내지는 않지만 Gen AI의 잠재력에 대한 초기 통찰력을 제공하기 위한 것입니다. 설문 조사 결과에서 알 수 있듯이 많은 의료 리더가 전략적 파트너십을 통해 부분적으로 가능해진 이 기술을 보다 광범위하게 채택하기 위한 계획을 추진하기 시작했습니다 . 비즈니스 전반에 걸친 기술 구현 및 통합과 관련된 복잡성을 감안할 때, 교차 기능 협업을 통해 조직은 기성형 솔루션을 구매하는 것과 비교하여 유연하고 사용자 정의 가능한 Gen AI 솔루션을 구축하는 이점을 활용하면서 외부 인재를 영입할 수 있습니다. 그러나 조직의 기술 성숙도 또는 사용 사례가 얼마나 간단한지에 따라 공개적으로 사용 가능한 Gen AI 제품을 구매하면 기술의 가치 제안을 활용할 수 있는 실행 가능한 대안을 제공할 수 있습니다. 직접 구매하는 것이 합리적일 수 있으며, 특히 고객 서비스 애플리케이션과 같이 더 빨리 성숙된 기능적 용도의 경우 더욱 그렇습니다.
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McKinsey의 AI인 QuantumBlack에 대하여
Gen AI 배포가 진행됨에 따라, 설문 조사에 참여한 많은 리더들은 조직이 이 기술을 사용하여 임상적으로 인접한 애플리케이션을 지원하는 데 처음에 집중하고 있으며, 임상 및 행정 효율성과 환자/회원 참여가 Gen AI에서 가장 많은 이익을 얻을 것으로 여겨지는 영역으로 부상하고 있다고 공유합니다. 그러나 조직이 거버넌스와 위험 관리에서 강력한 역량을 개발함에 따라 핵심 임상 애플리케이션에도 추가로 집중하여 전반적인 환자/회원 경험을 더욱 개선할 것으로 예상합니다.
Gen AI의 약속에도 불구하고 책임 있는 사용으로 가는 길에는 장애물이 없는 것은 아닙니다 . 부정확한 출력 및 편향과 같은 위험은 환자를 다룰 때 의료 분야에서 특히 중요합니다 . 조직이 이 새로운 기술을 워크플로에 도입함에 따라 많은 설문 조사에 응한 의료 리더의 최우선 과제는 AI 위험인 듯합니다. 위험은 사전에 완화해야 하며, 이는 위험을 예상, 식별 및 관리하기 위한 거버넌스 프로세스, 프레임워크 및 가드레일을 수립하는 데 집중하는 것으로 시작됩니다. 이를 통해 의료 기관은 Gen AI를 사용하여 윤리나 안전을 해치지 않으면서 규제 기대치에 따라 혜택을 실현할 수 있습니다.
저자에 관하여
제시카 램은 맥킨지 뉴욕 사무소의 파트너입니다. 그렉 이스라엘스탬 은 시카고 사무소의 컨설턴트이고, 샤샹크 바스커 는 전문 준회원 파트너입니다. 라훌 아가왈은 뉴저지 사무소의 수석 전문가입니다.
저자는 이 논문에 기여한 Anna Dirksen, Valen Piotrowski, Xuan Chai에게 감사드리고 싶습니다.
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