IT, 통신 등 시장 분석 및 컨설팅 기관인 IDC에서 병원 등의 관계자들을 대상으로 AI 도입에 대한 서베이를 진행였습니다. 이를 바탕으로 2020년도에 White Paper를 통해 자신들의 결과를 발표하였습니다.
미국,영국, 독일 3국에서 총 210 곳의 병원을 대상으로 서베이를 진행하였고 상대적으로 적은 샘플 사이즈인 것을 참고해야 합니다.
Key Takeaways
- 헬스케어 AI adoption을 위해선 양질의 데이터 및 이를 처리할 AI 전문가들의 확보가 필수적임
- 나라 별로 다른 AI maturity, AI사용에 대한 의사들의 성향 등을 정확하게 이해해야 함
- 헬스케어 분야에서 AI adoption을 선도하는 독일의 사례
확대되고 있는 헬스케어 AI Adoption
초창기에는 grant-funded clinical proof of concept 부분에서 AI를 많이 도입하였지만 현재는 mainstream clinic, operation 분야에서도 사용하고 있음
독일 : 헬스케어 AI Adoption 리더
독일이 미국과 영국을 앞서고 있는데 다음과 같은 이유가 영향을 미친 것으로 분석
- 1) 적극적인 펀딩과 2) 연구 등의 2차 사용 목적으로 하는 헬스케어 데이터를 공개하는 것에 대한 입법화를 통해 자국을 AI 연구와 혁신의 허브로 만드려는 독일 정부의 노력
- AI 사용을 통해 환자들의 만족도를 높이는 것이 최우선 과제인 독일 병원들의 경쟁
AI Adoption 방해 요소
나라마다 차이는 있지만 대체적으로 숙련된 AI 전문가 부족을 가장 큰 원인으로 꼽았음
AI Adoption을 성공시키기 위해 필요한 요소
AI 전문가와 충분한 트레이닝 데이터 확보와 그 데이터에 대한 신뢰 등을 성공요소로 인식함
헬스케어 AI 활용 우선순위(향후 3년)
나라 마다 AI를 활용하고자 하는 용도가 꽤 상이하며 이는 1) 각 나라별 AI maturity 2) 나라별 문화(AI 사용에 대한 의사들의 인식)의 차이가 영향을 준 것으로 판단함
서베이 응답자 정보
