ChatGPT는 의료 산업을 재편하지는 않지만 의사가 시간을 절약하는 데 도움이 될 수 있습니다.

매주 보스턴에 있는 Beth Israel Deaconess Medical Center의 일반 심장학 과장인 Eli Gelfand는 쓰고 싶지 않은 편지를 쓰느라 많은 시간을 낭비합니다. 이 편지는 그의 치료 계획에 대한 이의에 대한 응답으로 보험 회사에 작성되었습니다. 질문은 심부전을 치료하는 신약, 흉통 환자의 CT 스캔에 대한 진단 의견 또는 심장 강직 증후군 환자를 구할 수 있다고 약속하는 실험적 처방에서 나올 수 있습니다. 하버드 의과대학 부교수인 겔판드는 "하지만 글을 쓰고 싶지 않더라도 상관없다. 결국 이 편지들은 생명을 구하려는 희망을 상징한다"고 한탄했다.

그래서 OpenAI의 ChatGPT가 뉴스를 장악했을 때. 부드럽고 지속적인 텍스트 생성 기능을 통해 Gelfand I는 시간을 절약할 수 있는 좋은 기회도 보았습니다. 그는 진단 및 약물 권장사항에 대한 몇 가지 기본 정보를 로봇에 제출하고(단, 환자 이름은 생략) 참고문헌과 함께 항의서를 작성하도록 요청했습니다.

ChatGPT는 실제로 사용 가능한 문자를 분류했으며 이러한 유형의 출력은 대량 생산도 가능합니다. 일부 인용문에는 오류가 있을 수 있지만 Gelfand는 편지의 내용이 "기본적으로 큰 변경이 필요하지 않다"고 말했습니다. 더 중요한 것은 이제 결과를 얻는 데 1분밖에 걸리지 않는다는 점입니다. 이는 직접 작성하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

Gelfand는 ChatGPT를 사용하여 약 30개의 항소 편지를 작성했으며 그 중 대부분이 보험 회사의 승인을 받았다고 말했습니다. 그러나 그는 ChatGPT나 그 기본 AI 모델이 미국 의료 산업 전체를 빠르게 재편할 수 있을 것이라고는 결코 상상하지 못했습니다. "기본적으로 내 삶을 좀 더 편하게 만들고 환자에게 필요한 약물을 더 빨리 제공하는 것입니다. 이것은 애초에 존재해서는 안 되는 문제를 해결하는 유연한 솔루션일 뿐입니다."

이 "있어야 하는 문제" '존재하지 않는다'는 말은 바로 미국이 세계 어느 나라보다 의료 관리에 더 많은 돈을 지출한다는 것입니다. 2019년 미국의 총 의료 지출은 3조 8천억 달러에 이르렀고, 약 4분의 1은 Gelfand가 불만을 제기한 건강 보험 불만과 같은 행정 문제에 지출되었습니다. 이 금액 중 약 2,650억 달러는 "순수 폐기물", 즉 미국 의료 시스템의 구식 기술을 지원하기 위한 불필요한 지출인 것으로 추산됩니다. Gelfand는 챗봇을 통해 직접 불만 편지의 디지털 버전을 생성할 수 있지만 내용을 팩스로 보험 회사에 전달해야 합니다. 이는 또한 가장 현실적인 과제를 드러냅니다. 오늘날 가장 발전된 AI 배경 도구는 1960년대 레거시 시스템으로 인해 발생한 문제를 직접 해결할 수 없습니다.

"레거시" 스레드 자르기

Doximity는 샌프란시스코의 소셜 네트워크 플랫폼입니다. 회사의 공동 창립자이자 최고 전략 책임자인 Natee Gross는 팩스 기계가 단시간에 사라지지 않을 것이라고 말했습니다. 미국 내 2백만 명의 의사와 기타 의료 전문가가 여전히 이 "구식" 기술을 사용하고 있으므로 Doximity는 새로운 프로세스 도구를 출시했습니다. DocsGPT 챗봇은 의사가 다양한 편지와 증명서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있으며 네트워크 팩스 장비에 직접 연결할 수 있습니다.

Gross는 "우리의 디자인 철학은 의사가 새로운 디지털 표준과 최대한 쉽게 상호 작용할 수 있도록 하는 동시에 의료 시스템에서 실제로 사용되는 다양한 기존 도구와도 역호환되도록 하는 것입니다."라고 설명했습니다.

Doximity는 많은 사랑을 받고 있습니다. '의사의 링크드인'으로 불리는 이 앱은 현재 시장 가치가 63억 달러에 달하며, 대부분의 수익(2022회계연도 3억 4,400만 달러)이 제약회사 및 의료 시스템을 위한 제품 프로모션 및 모집 쇼케이스에서 발생합니다. 동시에 의사에게 "비용 절감 및 효율성 향상", 즉 행정 업무 부담을 완화할 수 있는 일련의 도구를 제공합니다. Gross는 제품의 기본 버전은 완전히 무료이지만 기업 통합에는 유료 프로그램을 구매해야 한다고 말했습니다.

의료 시스템은 계속해서 팩스기를 사용할 것이며, 아이러니하게도 팩스기와 데이터를 공유하는 것은 호환되지 않는 소프트웨어 시스템을 지원하는 것보다 덜 어렵습니다.

DocsGPT는 ChatGPT를 기반으로 하지만 익명의 보험 불만 편지와 같은 의료 데이터에 대한 교육을 받았습니다. 의사는 이 도구를 사용하여 환자 추천, 보험 이의 제기, 동료에게 보내는 감사 메모, 수술 후 지침, 심지어 사망 진단서까지 포함한 서신 초안을 작성할 수 있습니다. 또한 다른 의사들의 이력 검색을 바탕으로 엄선된 조언 라이브러리를 정리하고 있으며, 의료 전문가가 아니라는 점을 빠르게 강조합니다. 각 응답이 생성되기 전에 DocsGPT는 사용자에게 "콘텐츠가 정확한지 확인하기 위해 보내기 전에 편집하십시오"라는 면책조항을 표시합니다.

이달 초 실적 발표에서 회사 공동 창업자이자 CEO인 Jeff Tangney는 Doximity가 어떻게 DocsGPT를 수익화할 계획인지에 대한 질문을 받았습니다. "농담으로 설명하자면, 지금까지 우리가 가장 고민하는 것은 제조물책임을 어떻게 구별하느냐 하는 것이지, 아직은 이익을 고려할 때가 아닙니다

."

Robot vs. Robot

DocsGPT를 이용하면 의사의 시간을 많이 절약할 수 있지만, 보험사에 팩스나 전화로만 연락이 가능하기 때문에 환자의 의료보험 급여 범위를 확인하거나 수술 승인을 받기까지 여전히 며칠이 걸립니다. . 현재, 진료실이나 병원에서는 여전히 보험사와 통화할 전담 인력을 배치해야 하고, 보험사 역시 전담 인력을 배치해 환자 개개인의 의료보험 내역을 수동으로 확인하기 위해 상시 화면을 지켜보고 있다.

이러한 시스템은 보험회사와 의사에게 큰 부담을 줄 뿐만 아니라 많은 시간과 인력을 낭비하게 됩니다. 대화형 AI 스타트업 인피니터스 시스템즈(Infinitus Systems)의 공동 창업자이자 CEO인 안킷 제인(Ankit Jain)은 "전체 과정이 느릴 뿐만 아니라 매우 지저분하고 번거롭다. 우리가 접촉한 한 보험사는 32통의 팩스를 하나씩 붙여달라고 요청했다"고 말했다. ."

인피니투스는 2019년 창립 이후 총 5천만 달러가 넘는 자금을 모금했습니다. 자인은 의료보험 세부사항과 승인 업무에 끝없이 얽매이지 않고, 병원과 보험사가 진정으로 소중한 정보를 교환할 수 있는 새로운 미래를 열어가고자 합니다.

Infinitus를 창립하기 전 Jain은 Google에서 근무했으며 Google의 AI 펀드 Gradient Ventures를 공동 창립했습니다. 그가 보기에 가장 큰 문제는 모든 의사, 모든 보험 회사, 모든 의료 시스템이 서로 다른 형식으로 정보를 기록하고 있다는 것입니다. 오랜 의료업계 종사자와 달리 AI는 이러한 형식을 빠르게 이해할 수 있습니다. Infinitus는 자체 모델을 구축하며 OpenAI 기술에 의존하지 않습니다. 하지만 Jain도 둘의 기본 전제는 같다고 인정했습니다. "빅 언어 모델의 역할은 지금까지의 방대한 데이터를 흡수하고 소화한 후 문자 메시지와 개념 사이의 올바른 연결을 추출하는 능력을 익히는 것입니다." , 이 대화는 여전히 일방적으로 진행되고 있습니다. Infinitus는 대규모 언어 모델을 사용하여 EVA Lightyear를 구축했습니다. 의료보험 내역 확인 및 사전 승인을 위해 의사를 대신해 보험사에 100만 건 이상의 통화를 한 로봇이다. 그는 미래를 내다보며 EVA가 더 이상 전화 반대편에서 인간과 대화할 필요가 없고 진정한 로봇 대 로봇이 되기를 바라고 있습니다.

“물론 제가 말하고 싶은 것은 로봇이 여전히 영어로 의사소통을 하거나 자동으로 팩스를 교환하지 않는다는 것입니다. 이것이 진정한 디지털 고속도로입니다. , 상대방은 병원의 빠른 검토, 빠른 승인 및 즉각적인 응답을 받을 수 있습니다. "

아직 "크롤링" 단계입니다

Jain은 엔드투엔드 자동화 전환에 대해 상당히 낙관적이지만 실제 적용에서는 챗봇 및 기타 유형의 AI 기반 기술 여전히 큰 장애물에 직면해 있습니다. ChatGPT의 경우 인간과 같은 응답 능력을 유지하려면 종종 최신 정보로 재교육을 받아야 합니다.

Stanford Health Care의 최고 데이터 과학자인 Nigam Shah는 이렇게 말했습니다. “의사가 사실을 만들어내는 것을 우리는 그것을 '거짓말'이라고 부릅니다. AI 모델이 사실을 조작할 때 우리는 이를 설명하기 위해 '환각'이라는 이상한 단어를 사용한다. "

ChatGPT에서 사용하는 훈련 데이터는 늦어도 2021년까지만 사용되며 그 이후로 정기적으로 업데이트되지 않았습니다. 의료 분야는 끊임없이 변화하고 새로운 지침, 약물 및 장비가 끊임없이 출시되므로 오래된 데이터는 Shah는 잘못된 답변을 정확하게 감지하면서 새로운 정보로 모델을 정기적으로 재교육하는 시스템이 없으면 아직 의료 분야에서 생성 AI가 널리 채택될 가능성을 보지 못했다고 말했습니다. 진위성과 정확성을 효율적으로 검증합니다. "

또 다른 위험은 의사가 좋은 의도가 있든 없든 ChatGPT에 보호된 건강 정보를 포함한다는 것입니다. 법률 회사인 Moses Singer의 파트너인 Linda Malek는 익명화와 암호화가 환자 데이터를 보호하는 두 가지 방법이지만, 하지만 이것만으로는 아직 충분하지 않습니다. “ChatGPT에 저장된 데이터의 민감도를 낮추려고 해도 AI가 정보 콘텐츠를 성공적으로 복원하는 것은 전적으로 가능합니다. ChatGPT는 또한 사이버 범죄의 특별한 표적이 되었으며 랜섬웨어와 같은 다양한 사이버 공격을 구현하는 데 사용될 수도 있습니다. "

많은 잠재적 위험에도 불구하고 생성 AI의 눈부신 성과는 여전히 많은 사용자를 끌어 모으고 있습니다. 올해 1월 조사에서 연구원들은 ChatGPT가 특별한 교육 없이도 이미 "확실한 정확도"를 달성할 수 있다는 사실을 발견했습니다. 학위”를 통과했습니다. 미국 의사 면허 시험 (ChatGPT 외에도 Google의 Flan-PaLM 및 중국의 AI 로봇 Xiaoyi도 국가 의사 면허 시험에 합격했습니다.)

Bessemer Venture의 파트너이자 브라운 대학의 의대생인 Morgan Cheatham은 이렇게 믿습니다. Cheatham의 견해에 따르면 이러한 결과는 ChatGPT 대규모 언어 모델이 "의료 애플리케이션에 특정 가치가 있음"을 보여줍니다. 그러나 그는 또한 추가 적용을 인정했습니다. 기는 것부터 걷고, 마지막으로 달리는 것까지

가 필요합니다.

현재 생성 AI는 적어도 한 가지 일을 할 수 있습니다. 즉, 의사가 시간과 에너지를 절약하고 환자를 돌보는 데 전념하도록 돕는 것입니다. Beth Israel Deaconess Medical Center의 비뇨기과 전문의이자 환자 교육 스타트업 Wellprept의 공동 창업자인 David Canes는 “제가 의사가 된 이유는 환자와 직접 소통하는 느낌을 좋아하기 때문입니다. 그런데 지금은 이 놀라운 느낌이 있습니다. 수천 번의 마우스 클릭과 키보드 스트로크로 인해 찢어졌습니다.

Canes는 "저위험 통신"을 위해 ChatGPT를 사용할 계획이며 끝없는 엄격한 규제를 보다 효율적으로 처리할 수 있기를 희망한다고 말했습니다.

“환자를 진단하고 치료하는 데 모든 시간을 보낼 수 있다면 그것은 나에게 완벽한 경험이 될 것입니다. 그때와 마찬가지로 지금도 이 느낌을 좋아합니다. 새로운 시대 우리는 또한 기술이 의료 분야의 최악의 측면을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다.”

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