1. 데이터 부족 : AI 알고리즘에는 학습하려면 많은 양의 고품질 데이터가 필요합니다. 건강 관리에서 데이터는 종종 개인 정보 보호 문제로 인해 단편화되고 불완전하며 액세스하기가 어렵습니다. 이로 인해 환자 결과를 정확하게 예측하거나 의료 데이터의 패턴을 식별 할 수있는 AI 모델을 개발하고 훈련시키는 것이 어려워집니다.
2. 규제 장애물 : 건강 관리에 사용되는 AI 시스템은 환자의 안전 및 개인 정보를 보장하기 위해 엄격한 규제 요구 사항을 충족해야합니다. 이 프로세스는 느리고 복잡 할 수 있으며, 이는 의료 환경에서 AI 기술의 개발 및 배치를 방해 할 수 있습니다.
3. 상호 운용성 부족 : 의료 시스템은 종종 다른 소프트웨어 플랫폼과 EHR (Electronic Health Records)을 사용하여 AI 시스템을 기존 인프라와 통합하기가 어렵습니다. 이는 AI 시스템이 환자 데이터에 액세스하고 분석하는 능력을 제한 할 수 있으며, 이는 정확한 진단 및 치료 권장 사항에 필수적입니다.
4. 윤리적 관심사 : 건강 관리에 AI를 사용하면 개인 정보, 편견 및 책임을 포함한 몇 가지 윤리적 우려가 제기됩니다. AI 시스템이 환자의 권리를 보호하기 위해 적절한 보호 수단을 갖춘 AI 시스템을 윤리적으로 사용하도록하는 것이 중요합니다.
5. 의료 별 전문 지식 부족 : 건강 관리를위한 AI 솔루션을 개발하려면 의료 개념과 임상 워크 플로에 대한 깊은 이해가 필요합니다. AI 시스템이 모범 사례 및 임상 표준에 맞는 방식으로 AI 시스템을 개발하고 사용하도록하는 데 의료 전문가 및 전문가와의 협력이 필수적입니다.
이러한 과제에도 불구하고 의료 분야에서 AI의 개발 및 구현에서 진전이 이루어지고 있습니다. 더 많은 데이터를 사용할 수있게되면서 규제 프레임 워크가 발전하고 의료 시스템이 더욱 상호 연결되어 AI가 의료 전달에 점점 더 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
