의료용 ChatGPT: 싱가포르 NUHS, AI를 통해 임상가 생산성 향상

의료용 ChatGPT: 싱가포르 NUHS, AI 활용하여 임상의 생산성 향상
- 싱가포르의 NUHS는 의료 제공자의 행정 업무 부담을 줄이기 위해 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델 (LLM) 을 출시했습니다.
- RUSSELL-GPT라는 AI 모델은 NUHS가 새로 구축한 슈퍼컴퓨터 위에 구축되었습니다.
- UNC Health와 Microsoft도 임상의의 부담을 줄이기 위해 유사한 도구를 개발하기 시작했습니다.
싱가포르 국립대학보건시스템(NUHS)은 임상가의 생산성을 향상시키기 위해 인공지능 기술을 활용하고 있습니다. 이 목표의 핵심에는 의료 제공자를 위해 맞춤화된 새로 출시된 GPT가 있습니다.
월요일 보도에 따르면 NUHS가 의료 제공자가 환자의 사례 기록을 몇 초 만에 요약할 수 있도록 도와주는 ChatGPT 유사 도구를 출시했다고 합니다. “RUSSELL-GPT”라고 불리는 이 대규모 언어 모델(LLM)은 요약본을 바탕으로 의사들을 위한 일관된 추천서도 작성할 수 있습니다.
보고서에 따르면 RUSSELL-GPT는 의료 상태 및 임상 실무 지침과 관련된 질문과 답변을 제공하도록 특별히 훈련되었습니다. 이 AI 모델은 이미 NUHS의 환자 궤적 예측 AI 모델에서 사용되어 역사적 데이터로부터 개별 환자의 의료 여정을 분석하고 있습니다.
“정확한 지역 의료 지식을 종합하고 의사 및 간호사의 행정 업무를 줄이는 것부터, 이 LLM은 의료 종사자와 환자 모두에게 혜택을 가져다줄 것입니다.”라고 NUHS의 부교수이자 그룹 CTO인 Ngiam Kee Yuan은 말했습니다.
NUHS, 의료 워크플로우를 원활하게 하기 위해 ChatGPT 유사 도구 구축
새로운 AI 도구는 reportedly 7월에 완전히 가동된 NUHS의 페타바이트 규모 Prescience 슈퍼컴퓨팅 인프라 위에 구축된 것으로 알려졌습니다. 이 슈퍼컴퓨팅 시설은 또한 SMILE AI라는 또 다른 AI 기반 3D 치아 차트 모델을 호스팅하고 있으며, 이는 입안 내 치아 상태를 보여줄 수 있습니다.
AI에서의 슈퍼컴퓨터 사용 사례에 대해 NSCC의 전략, 계획 및 참여 담당 이사인 Bernard Tan은 다음과 같이 말했습니다.
“NUHS 슈퍼컴퓨터의 출시 시기는 [g]enerative AI에 대한 전례 없는 관심과 특히 이러한 AI 기반 기술을 구동하는 데 필요한 컴퓨팅 자원에 대한 전 세계적 수요 부족으로 인해 적절합니다.”
NUHS는 현재 RUSSELL-GPT의 사용 사례를 확장하기 위해 클러스터 전반에 점진적으로 배포하는 것을 모색하고 있습니다. 향후 이 의료 기관은 요로 감염과 같은 일반적인 건강 상태의 중증도와 궤적을 분석하고 예측하는 데 이 도구를 사용할 의도인 것으로 알려졌습니다.
RUSSELL-GPT는 이제 의료 실무자에게 도움을 제공하도록 설계된 대규모 언어 모델의 짧은 목록에 추가되었습니다.
6월, Cryptopolitan은 UNC Health가 Epic 및 Microsoft와 협력하여 임상가의 번아웃을 줄이고 환자-의료 제공자 관계를 강화하기 위해 LLM을 시범 운영 중이라고 보도했습니다. 이 AI 도구는 임상가가 환자 커뮤니케이션에 대한 응답을 작성하는 것을 돕는 등 다양한 기능을 통해 이를 달성합니다.
지난달 싱가포르의 통합 의료 정보 시스템 은 생성형 AI를 활용한 스마트 애플리케이션 구축을 위해 Microsoft와 업무 협약을 체결했으며, 그중 하나는 작업을 자동화하고 임상가 워크플로우를 변화시킬 수 있는 GPT를 포함하고 있습니다.
의료 분야 AI 모델의 문제점
인공지능은 의료 부문 및 그 이상에서 막대한 혜택을 제공할 것으로 믿어집니다. LLM의 개발은 이 기술의 가장 활발히 탐구된 응용 분야 중 하나일 뿐입니다. 그러나 유망한 사용 사례에도 불구하고, 일부 연구자들은 AI 생성 의료 정보가 일부 위험을 초래할 수 있음을 발견했습니다.
MIT 연구진 은 AI 모델이 특히 소외된 하위 집단에게 의료 진단 및 치료에서 불평등과 편향을 악화시킬 잠재력이 있다는 사실을 최근 밝혀냈습니다. 편향은 특정 개인이나 집단의 대우 방식에 영향을 미칠 수 있습니다.
분석 과정에서 연구자들은 AI 모델에서 편향을 유발하는 네 가지 유형의 하위 집단 변화를 발견했습니다. 여기에는 허위 상관관계, 속성 불균형, 클래스 불균형 및 속성 일반화가 포함됩니다. 연구팀에 따르면 의료 분야에서 AI 모델의 형평성을 달성하기 위해서는 이러한 변화를 해결해야 합니다.
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이비아м 와야스
이비암 와야스는 2019 년부터 암호화폐 뉴스 분야를 취재해 왔습니다. 그는 나이지리아 국립오픈대학교에서 컴퓨터공학을 전공했으며, 코인포마니아, 암호화폐 뉴스 오스트레일리아, 알코인버즈 등 다양한 암호화폐 뉴스 플랫폼에 기고했습니다. 컴퓨터공학 배경을 바탕으로 현재 암호화폐, 로봇공학, 장수 관련 뉴스를 집중적으로 다루고 있습니다.
















