APAC(아시아태평양) 지역 병원의 생성형 AI: 2024년 업데이트 및 통계 

2024년, 아시아태평양(APAC) 지역의 병원들은 생성형 AI(GenAI)의 도입을 통해 의료 산업의 변화를 선도하고 있습니다. 이 기술은 병원 운영의 효율성을 높이고 환자 치료의 질을 향상시키며 인력 부족 문제를 완화하는 등 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, APAC 지역의 헬스케어 산업은 전 세계 평균을 훨씬 웃도는 AI 도입률과 높은 투자 의지를 보이며 주목받고 있습니다. 메이크봇은 이 블로그 포스트에서 APAC 병원의 생성형 AI 적용 현황과 그 영향력을 통해 우리나라 헬스케어 산업에 줄 수 있는 의미를 분석합니다

생성형 AI(GenAI)의 의료 분야 통합은 아시아-태평양(APAC) 지역 전역의 병원을 꾸준히 변화시키고 있으며, 새로운 효율성을 도입하고, 환자 치료를 향상시키며, 중요한 인력 부족 문제를 해결하고 있습니다. 

하지만 이 기술은 정확히 어떻게 적용되고 있으며, 그 영향력에 대해 수치는 무엇을 말해주고 있을까요?

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이걸 확인해 보세요! 닥터 AI: 의료 분야에서의 생성형 AI의 부상

APAC 병원의 생성형 AI 도입 증가 

생성형 AI는 빠르게 APAC 전역 병원의 핵심 도구가 되어가고 있습니다. 

이 지역 의료 서비스 제공자의 절반 가까이(49.6%)가 환자 상호작용, 지식 관리, 마케팅과 같은 용도로 GenAI에 투자할 계획을 가지고 있습니다. 

또한, 약 36%의 의료 리더들이 현재 GenAI 기술에 투자하고 있으며, 62%가 향후 3년 내 투자를 계획하고 있습니다—이는 전 세계 투자 평균인 29%보다 훨씬 높은 수치입니다. 

생성형 AI는 다양한 APAC 국가에서 주목할 만한 열정으로 도입되고 있습니다:

• 인도네시아: 74%의 의료 리더들이 GenAI 투자에 관심을 보입니다.
• 싱가포르: 64%의 의료 리더들이 GenAI 도입에 집중하고 있습니다.
• 호주: 49%가 의료 운영에 GenAI를 도입할 계획을 가지고 있습니다.

여기에서 제너레이티브 AI에 대해 자세히 알아보세요: 제너레이티브 AI 설명: 2024년 AI로 무엇이든 만들기

실제 영향: 업무 자동화 및 직원 생산성 

APAC 병원의 생성형 AI의 실제 적용은 시급한 운영상의 요구를 해결하고 있습니다. 

예를 들어, 대만의 치메이 의료센터의 AI 코파일럿은 약사들이 하루에 진료할 수 있는 환자 수를 15명에서 30명으로 늘려, 100%의 생산성 향상을 보여주었습니다. 

마찬가지로, 최근 설문조사에 따르면 APAC 의료 기관의 45%가 운영 효율화를 위해 AI를 통한 워크플로우 최적화를 구현했습니다. 

홍콩에서는 병원관리국(HA)이 하루 2,000장의 X-레이 영상을 분석하고 적시에 임상 보고서를 생성하는 등 중요한 작업을 수행하는 15개의 AI 모델을 구현했습니다. HA의 GenAI 

통합은 다음과 같은 고수요 영역에서 필수적이었습니다:

• 방사선과: 더 빠른 진단을 위한 79%의 AI 도입률
• 병리학: 79%의 의료 제공자가 병리학 워크플로우를 지원하기 위해 AI를 사용
• 임상 명령 센터: 실시간 환자 모니터링을 위한 83% 구현

이러한 기술들은 의료 전문가들이 업무량을 관리하고 환자 대기 시간을 줄이는 데 도움을 주고 있으며, APAC의 의료 리더 중 최대 92%가 시기적절하고 양질의 치료에 영향을 미치는 재정적 제약을 인정하고 있습니다.

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GenAI(생성형AI)의 재무 전망 및 경제적 이익 

APAC 의료 분야에서 GenAI의 경제적 영향은 상당하며, IDC는 2025년까지 이 지역 전체에서 연간 1,000억 달러의 절감을 전망하고 있습니다. 

이러한 절감은 임상의의 효율성 증가, 워크플로우 자동화, 전반적인 운영 개선을 통해 이루어질 것으로 예상됩니다. 

예를 들어 대만에서는 GenAI를 통해 약사와 간호사들이 행정 업무를 간소화할 수 있게 되어, 결과적으로 임상의 시간의 최대 10%를 절약할 수 있게 되었습니다—이는 의사가 권장 한도를 훨씬 초과하는 주당 평균 69시간을 일하는 시스템에서 매우 귀중한 자원입니다. 추가로:

• 480억 달러의 2024년 50억 달러에서 2030년까지 APAC 지역 전체의 생성형 AI 예상 수익 
• 의료 지출은 2030년까지 전 세계적으로 20% 이상 증가할 것으로 예상되며, AI 주도의 효율성이 의료 시스템의 재정적 부담을 일부 상쇄할 것으로 예상됩니다.

아태지역 병원의 GenAI에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요: AI 챗봇, GenAI, LLM으로 의료 서비스를 혁신하는 시장 성장

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인력 부족 해결 및 환자 치료 향상 

APAC 지역은 의료 인력 위기에 직면해 있습니다. 

인력 부족으로 인해 환자 치료에 영향을 미쳤으며, 71%의 의료 리더들이 인력 부족으로 인한 지연을 우려하고 있습니다. 생성형 AI는 반복적인 행정 업무를 대신하고 임상의들이 직접적인 환자 치료에 더 집중할 수 있게 함으로써 이러한 격차를 해소하는 데 도움을 주고 있습니다.

Royal Philips의 연구에 따르면 APAC 의료 시설의 91%가 현재 예방 치료를 위해 AI를 사용하고 있으며, 87%가 원격 환자 모니터링을 위해 이를 도입했습니다. GenAI를 통해 의료 제공자들은 임상 의사 결정 지원에서도 진전을 이루고 있습니다:

• 치료 계획: 개인 맞춤형 치료 전략을 위한 89%의 AI 도입률
• 약물 관리: 90%의 제공자가 약물 관리와 안전성 향상을 위해 AI를 구현
• 원내 환자 모니터링: 향상된 환자 감독을 위한 89%의 AI 도입률
  
  

윤리적 과제 해결 및 데이터 투명성 보장 

분명한 이점에도 불구하고, GenAI 도입에는 특히 데이터 편향성과 윤리적 고려사항에 관한 우려가 따릅니다. 

APAC의 의료 리더 중 최대 95%가 의도치 않게 건강 결과의 격차를 초래할 수 있는 AI 애플리케이션의 데이터 편향성을 우려하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 61%의 의료 기관이 데이터 윤리 요구사항을 구현하고 있으며, 14%는 이미 준수하고 있습니다. 

GenAI 애플리케이션이 계속 성장함에 따라 APAC 의료 제공자들은 환자와의 신뢰를 구축하기 위해 설명 가능성과 투명성에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어:

• 데이터 투명성 이니셔티브: APAC 제공자의 40% 이상이 데이터 보안과 개인정보 보호를 우선시하며, 현지 법률 준수의 필요성을 강조합니다.
• 환자 동의 관리: 여러 병원들이 환자들이 자신의 데이터를 더 잘 통제할 수 있도록 AI 시스템 내에 동의 프로토콜을 통합하고 있습니다.

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미래 전망: 의료 분야에서 확장되는 GenAI의 역할 

APAC 병원의 생성형 AI의 미래는 유망해 보입니다. 

병원들은 환자 경험과 치료 품질을 더욱 변화시킬 수 있는 새로운 응용 프로그램을 탐구하고 있습니다. 향후 트렌드는 다음과 같습니다:

향상된 임상 의사결정 지원

• GenAI 응용 프로그램이 진단에서 점점 더 많은 도움을 줄 것이며, APAC 병원들은 2026년까지 진단을 위한 AI 도입이 60% 증가할 것으로 전망됩니다.

환자 상호작용 개선

• 2027년까지 APAC 의료 기관의 60%가 후속 치료부터 예약 일정 관리까지 환자 상호작용을 초개인화하기 위해 GenAI를 사용할 계획입니다.

통합 환자 데이터 플랫폼

• 2028년까지 선진 APAC 경제의 의료 제공자 50%가 더 정확한 환자 여정 추적과 관리를 위한 디지털 플랫폼을 구현할 것으로 예상됩니다.
  
  

AI 애플리케이션으로 하나씩 변화하는 APAC 의료 

APAC 병원의 생성형 AI 도입은 단순한 기술적 진보가 아닌 의료 서비스가 제공되는 방식의 근본적인 변화입니다. 

데이터 편향성, 윤리, 비용과 관련된 과제가 남아있지만, 간소화된 워크플로우부터 향상된 환자 상호작용까지 이르는 이점들은 의료 분야에서 GenAI의 잠재력을 강조합니다. 

1,000억 달러의 예상 절감액과 급속히 증가하는 도입률을 고려할 때, 생성형 AI는 단순한 트렌드가 아닌 아시아-태평양 지역 의료의 미래라는 것이 분명합니다. 

APAC의 의료 시스템이 이러한 변화를 완전히 수용할 것인지, 아니면 남아있는 과제들이 광범위한 도입을 늦출 것인지는 시간만이 알려줄 것입니다. 하지만 한 가지는 확실합니다: 생성형 AI는 계속될 것이며, 환자 치료와 의료 효율성에 대한 그 영향은 이제 시작일 뿐입니다.

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