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의료 혁신: AI를 통한 저렴한 의료 접근성을 위한 Mandhir의 탐구~에 의해@jonstojanmedia
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의료 혁신: AI를 통한 저렴한 의료 접근성을 위한 Mandhir의 탐구

~에 의해 Jon Stojan Media5m2024/05/09
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너무 오래; 읽다

이 인터뷰에서는 Mandhir가 AI 기반 시스템을 통해 의료 서비스에 혁신을 일으키고 접근성 및 데이터 투명성 문제를 해결하는 방법에 대해 논의합니다.
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매년 전 세계 사람들은 기본적인 의료비를 감당할 수 없다는 사실을 깨닫습니다. 사실은,현재 미국 성인의 약 절반이 의료 비용을 감당하는 데 어려움을 겪고 있습니다. . 이는 높은 병원 치료 비용, 의약품 가격 투명성 부족과 같은 문제로 인해 발생하며, 이로 인해 계속해서 수백만 달러를 낭비하는 잘못된 시스템이 발생합니다.


그러나 Mandhir와 같은 업계 전문가들은 이러한 문제를 해결하려고 노력합니다. Elevance Health의 수석 수석 엔지니어인 Mandhir는 환자 데이터를 사용하여 사용자가 맞춤형 의료 서비스에 액세스할 수 있도록 돕는 고유한 AI 기반 시스템을 만드는 데 중요한 역할을 해왔습니다. 그는 또한 신체적 요인뿐만 아니라 사회적, 행동적, 정신적 요소도 고려하는 환자 치료에 대한 더 넓은 비전을 확립하기 위해 노력했습니다.


Mandhir의 작업과 그가 전 세계 수백만 명의 사람들에게 의료 비용을 보다 저렴하게 만들기 위해 어떻게 노력했는지 자세히 알아보세요.

의료 분야의 현재 과제

미국 의료 산업의 대부분의 문제는 투명성 부족에서 비롯됩니다. 현행 시스템 하에서 환자들은 병원비, 처방약, 보험 보장 등 청구서가 만기될 때까지 치료 비용 전체를 알 수 없습니다. 이로 인해 환자는 의료비를 깜짝 놀라게 하여 저축액을 빨리 탕진할 수 있습니다.


또한 대부분의 시설에는 의료 산업에서 매일 생성되는 막대한 양의 환자 데이터를 저장하고 정리할 수 있는 적절한 인프라가 없습니다. 이로 인해 서비스 제공자가 중요한 기록에 접근하기가 어려워지지만, 일관성이 없거나 불완전한 데이터를 얻을 수 있어 환자의 건강 문제를 전체적으로 파악하기가 더 어려워집니다.


데이터를 동기화하고 모든 것을 한곳에 유지하는 공급자 간의 통합 통신 시스템이 없으면 의사가 자신의 요구 사항을 부정확하게 평가하므로(좋은 데이터 부족으로 인해) 환자 치료에 어려움을 겪게 됩니다. 또한 상충되는 보고서와 불필요한 추가 비용으로 이어져 이미 가격과 품질의 격차가 만연한 의료 시스템에 크게 기여합니다.

투명성 옹호: 더 나은 의료 생태계를 위한 Mandhir의 헌신

Mandhir는 어렸을 때부터 의료 접근성의 중요성을 이해했습니다. 인도 펀자브(Punjab)의 외딴 마을에서 자란 그는 주변 가족들이 기본적인 의료 비용을 감당하기 위해 어려움을 겪고 심지어 재산을 팔기까지 하는 모습을 직접 목격했습니다. 미국으로 이주했을 때 그는 의료 분야의 많은 발전에 깊은 인상을 받았지만, 그 혁신에도 불구하고 의료 서비스가 거의 접근하기 어렵다는 사실에 더욱 놀랐습니다.


Punjab Technical University에서 기술 학사학위를 취득한 후 그는 인도에서 두 번째로 큰 IT 회사인 Infosys에서 기술 설계자로 13년 넘게 근무했습니다. 이 기간 동안 그는 미국 최대 의료 회사 중 하나인 Anthem의 청구 판결 시스템에 참여했으며 미국 의료 부문의 내부 업무에 대한 훌륭한 통찰력을 얻었습니다.


이 경험으로 인해 Mandhir는 현재 Elevance Health라고 불리는 Anthem에서 직접 일하게 되었습니다. 수석 수석 엔지니어로서 그는 수년 동안 자신의 지위와 재능을 활용하여 데이터 기반 의료 기술의 중요한 발전을 주도해 왔습니다.

Mandhir의 작업에서 AI 기반 데이터 시스템을 사용하여 환자 지원을 개선하는 방법

개인적인 경험에 뿌리를 둔 열정에 힘입어 Mandhir는 기계 학습 및 인공 지능과 같은 개념을 Elevance Health의 환자 데이터 시스템에 통합하여 의료의 단점을 해결하기 시작했습니다.


그가 더 나은 의료 시스템에 기여한 방법 중 일부는 다음과 같습니다.


  • 데이터 기반 의사결정 구현 : Mandhir는 환자 데이터를 기반으로 제공자를 위한 통찰력과 권장 사항을 생성하는 AI 기반 시스템을 만들었습니다. 이는 의사가 환자의 상황을 더 잘 이해하고 보다 개인화된 접근 방식을 사용하는 데 도움이 되었습니다. 그 결과 Elevance Health의 데이터 품질이 20% 향상되었습니다.


  • Health OS 플랫폼 구축 : Mandhir는 또한 환자의 건강 정보를 단일한 "평생" 환자 기록에 통합하는 가상 플랫폼인 Health Operating System(Health OS)의 개발을 주도했습니다. 이 시스템은 모든 관련 정보를 하나의 중앙 집중식 장소에 보관하여 각 제공업체에 대한 서류 작성과 같은 작업을 간소화합니다. 또한 이를 통해 의료 팀은 시스템의 통찰력을 바탕으로 시간이 지남에 따라 환자 치료를 더 잘 계획할 수 있습니다.


이러한 노력 덕분에 Mandhir는 의약품을 보다 저렴하게 만들기 위해 노력해 왔습니다. 예를 들어, 데이터 기반 건강 모니터링을 통해 얻은 통찰력을 통해 환자는 예방 치료를 더 일찍 시작하고 병원 입원과 같은 원치 않는 비용을 줄일 수 있습니다. 또한 의료 제공자가 환자의 건강 계획에 따라 비용을 보다 정확하게 계산하는 데 도움이 됩니다.

전체 건강: 의료 데이터에 대한 전체적인 접근 방식

환자 건강 기록의 품질을 개선하는 것은 환자가 양질의 의료 서비스에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 첫 번째 단계에 불과했습니다.


Mandhir는 의료에 대한 "전체 건강" 접근 방식에 맞게 기계 학습 시스템을 맞춤화했습니다. 전체 건강은 환자의 건강이 단순한 신체 상태 이상으로 구성되어 있음을 인식하는 사고방식입니다. 여기에는 정신적 웰빙, 행동 상태, 생활 상황과 같은 사회적 요인이 포함됩니다. 또한 이 철학에 따르면 환자의 의료 서비스 접근을 다룰 때 이러한 모든 요소를 고려해야 합니다.


이를 위해 Mandhir는 다양한 소스(예: 건강 기록, 설문 조사, 지역 사회 조직)에서 환자 데이터를 수집하고 환자의 건강 프로필 및 재정 상황에 대한 철저한 개요를 생성하는 도구인 전체 건강 지수(Whole Health Index) 개발을 지원했습니다.


이러한 전체적인 접근 방식은 환자와 의료 제공자 간의 의사소통을 강화하는 데 핵심이 되었습니다. 환자가 감당할 수 있는 것과 없는 것을 이해함으로써 양측은 비용 효율적이고 고품질의 치료 옵션을 찾기 위해 노력할 수 있습니다. 이는 의료 산업에 대한 환자의 신뢰를 구축할 뿐만 아니라 건강 결과도 향상시킵니다.

의료 제공의 격차를 해소하기 위한 Mandhir의 지속적인 노력

Mandhir는 AI와 같은 신흥 기술의 최신 개발을 포착하여 Health OS와 같은 플랫폼에서 데이터 보안과 개인 정보 보호를 강화하여 공급자와의 신뢰를 더욱 강화할 계획입니다. 그는 또한 전체 건강 접근 방식을 고정된 산업 표준으로 만들어 의료 시스템에 대한 대중의 인식을 바꾸는 것을 목표로 하고 있습니다. Mandhir는 또한 더 광범위한 사회적 변화로서 가격 공개 및 접근성을 옹호하기 위해 정책 입안자 및 이해관계자와 공개적인 대화를 유지합니다.


Mandhir는 의료가 특권이 아니라 권리여야 한다고 믿습니다. 그는 기술적 전문성, 의료 시스템에 대한 깊은 지식, 개인 생활 경험을 바탕으로 이 비전을 현실로 만드는 데 자신의 경력을 바쳤습니다.

이 이야기는 HackerNoon의 Brand As An Author 프로그램에 따라 Jon Stojan Media에 의해 배포되었습니다 . 여기에서 프로그램에 대해 자세히 알아보세요: https://business.hackernoon.com/brand-as-author