시대의 도전 속에서 혁신의 전환점

베트남에서는 많은 대형 병원이 AI를 건강 검진, 치료 및 의료 시스템 관리에 적극적으로 적용하여 초기에는 긍정적인 결과를 가져왔고, 서비스 품질을 개선하고 진단 및 치료 프로세스를 최적화하는 데 기여했습니다.

그러나 강력한 개발 잠재력과 함께, 의료 분야에서 AI를 적용하는 것은 지속 가능하고 안전한 진료 및 치료 개발을 보장하는 데 많은 과제를 안겨줍니다.

AI Modus V Synaptive 로봇은 탐아인 종합병원의 의사들이 극히 작은 절개를 통해 밀리미터 단위의 정밀도로 수술을 수행하는 데 도움을 줍니다.

수술실의 혁명

불과 몇 년 전만 해도 베트남에서는 진료 및 치료에 인공지능(AI)을 적용하는 것이 생소했습니다. 하지만 이제 AI는 접수, 영상 진단, 수술부터 운영 관리에 이르기까지 병원 전반에 걸쳐 점점 더 널리 활용되고 있습니다. AI는 단순한 보조 기술을 넘어 현대 의료의 중요한 부분으로 자리 잡고 있으며, 의사가 더 빠르고 정확한 결정을 내리고 환자를 더욱 효과적으로 치료할 수 있도록 돕고 있습니다.

예를 들어, 매일 많은 환자를 받는 프렌드십 병원에서는 진단 및 치료, 특히 진단 영상 분야의 필요성이 증가하고 있습니다. 인공지능을 적용하여 의사들은 고해상도 컴퓨터 단층촬영(CT)과 자기공명영상(MRI)에서 얻은 방대한 양의 이미지를 빠르게 처리할 수 있습니다. AI는 육안으로 작고 깊거나 보기 어려운 병변을 정확하게 감지하여 진단 시간을 단축하고 병변을 놓칠 위험을 최소화합니다.

우정병원 원장인 응우옌 테 안 박사는 AI 기술 적용이 진료 및 치료의 질을 향상시킬 뿐만 아니라 의료 분야의 혁신과 디지털 전환에 대한 요구를 충족한다고 말했습니다. 그는 현대 장비와 첨단 기술에 대한 투자가 특히 영상 진단 분야의 전문성을 강화하는 전략적 단계라고 강조했습니다. 본 병원은 첨단 기술 적용 분야의 선구자가 되어 환자에게 최고 품질의 안전하고 효과적인 의료 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.

AI는 진단뿐만 아니라 수술 분야에도 혁명을 일으키고 있습니다. 땀안 종합병원에서는 AI 통합 로봇 시스템을 척추 및 신경 수술에 최초로 적용하여 탁월한 치료 결과를 제공하고 있습니다. 과거에는 마비나 수술 후 합병증 위험 때문에 환자들을 괴롭혔던 추간판 탈출증, 좌골신경통, 척추 퇴행성 질환과 같은 복잡한 질환도 이제 거의 완벽한 정확도로 안전하게 치료할 수 있습니다.

땀안 종합병원 신경외과-척추과장 응우옌 득 안 박사에 따르면, 모더스 V 시냅티브 로봇, 키네보 900 미세수술용 안경, 뉴로 내비게이션 커브 시스템 등 AI가 통합된 위치 및 내비게이션 도구 덕분에 의사들은 밀리미터 단위의 정밀한 수술을 수행할 수 있습니다 . 이는 신경근을 최대한 보존하고 연조직 손상을 최소화하며 수술 후 회복 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 많은 환자들이 수술 후 1~2일 만에 걸을 수 있고, 며칠 만에 퇴원하여 빠르게 일상생활로 복귀할 수 있습니다.

많은 병원들이 전문적인 측면에만 집중하는 것이 아니라, AI를 활용하여 운영 및 관리를 최적화하고 있습니다. 베트남 국립 하노이 대학교 의학 및 약학대학 총장이자 의학 교수 협의회 의장인 레 응옥 탄(Le Ngoc Thanh) 교수는 AI가 병원 관리, 특히 전자 의료 기록 및 기록 처리 효율을 높이는 데 도움이 된다고 강조했습니다. 우수한 기술 인프라와 잘 훈련된 AI 사용자 팀을 통해 운영 효율성이 향상되고 의사와 간호사의 부담이 줄어들 것입니다. 또한, AI는 방대한 양의 데이터를 분석하여 의사의 진단 정확도와 정확성을 높일 수 있습니다. 앞으로도 AI는 지속적으로 발전하여 의료 분야에서 없어서는 안 될 중요한 요소가 될 것입니다.

미래에 수반되는 과제를 해독하다

초기 긍정적 결과는 주목할 만하지만, 의료 분야에 AI를 적용하는 여정은 지속가능성, 안전성, 그리고 효과성을 보장하기 위해 여전히 많은 과제를 안고 있습니다. 의료 전문가들에 따르면, 가장 큰 어려움 중 하나는 AI 알고리즘의 가장 중요한 "연료"인 데이터 문제입니다. 베트남의 많은 의료 시설에서 의료 기록은 여전히 단편화되고 표준화되지 않았으며, 대규모 시스템에 통합되지 않았습니다. 완전한 데이터가 없으면 AI 모델은 학습하고 예측 능력을 향상시킬 수 없습니다. 이는 특히 베트남 사람들의 질병 상황, 신체 상태, 유전자, 그리고 생활 습관에 맞춰 높은 정확도로 의료적 의사 결정을 지원하는 AI 시스템을 구축하려는 경우 큰 과제입니다.

또한, 베트남 의료 분야는 정보 기술과 의학, 이 두 분야에 대한 심층적인 전문 지식을 갖춘 전문가 팀이 아직 부족합니다. AI 구현은 단순히 소프트웨어를 설치하는 것만이 아니라 알고리즘, 임상 데이터, 그리고 의료 윤리에 대한 이해도 필요합니다. 반면, 병원 간, 특히 외딴 지역의 병원 간 구현 역량 격차는 의료 분야의 디지털 격차를 더욱 심화시킵니다.

간과할 수 없는 요소 중 하나는 기술 인프라입니다. 많은 의료 시설은 여전히 최신 진단 장비, 대용량 데이터 저장 서버 시스템, 또는 AI 솔루션을 통합할 만큼 강력한 네트워크 연결이 부족합니다. 따라서 하드웨어부터 소프트웨어까지 동기식 장비에 대한 투자가 시급히 필요합니다. 이는 테스트 구축뿐 아니라 광범위하고 장기적인 적용을 위해서도 필요합니다. 또한, 특히 민감한 정보인 환자 데이터의 보안은 테스트 중인 많은 소프트웨어 및 AI 플랫폼에서 명확하게 규정되어 있지 않습니다. 효과적인 데이터 보호 조치가 없다면 유출 또는 오용 위험이 매우 높습니다.

응우옌 트리 특 보건부 차관은 AI가 의사를 대체하는 것이 아니라 의료 서비스의 질 향상을 위한 보조적인 역할만 할 것이라고 거듭 강조했습니다. 따라서 보건 분야는 AI 개발 전략의 세 가지 축, 즉 법률 시스템 개선, 환자 데이터 보호, 그리고 AI 적용에 대한 윤리적 기준 구축에 집중해야 합니다. 모든 최종 진단 및 치료 결정은 전문적인 책임과 환자의 권리를 보장하기 위해 의사의 감독과 확인을 받아야 합니다.

앞으로 베트남 의료 분야는 의료 분야에서 AI 애플리케이션의 검사, 평가 및 허가를 규제하는 법적 문서 시스템 구축에 집중할 것입니다. 동시에 의사, 기술자, 의료 관리자를 위한 교육 프로그램에도 AI, 의료 데이터 및 사이버 보안 관련 내용을 통합해야 합니다. AI가 체계적으로 구축되고, 모니터링되며, 지속적으로 업데이트되고, 의료 윤리 원칙을 준수할 때에만 인공지능은 진정으로 안전하고 효과적인 지원 도구가 될 수 있습니다.

THU TRANG/Hanoi Moi 신문에 따르면

원본 기사 링크

출처: https://baovanhoa.vn/nhip-song-so/buoc-ngoat-doi-moi-giua-thach-thuc-thoi-dai-154482.html