의료 분야에서 다양성이 중요한 이유와 기술이 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

의료는 모든 사람에게 영향을 미칩니다. 그렇다면 이 업계의 인력이 환자의 다양성을 반영한다는 것은 의미가 있습니다. 불행하게도 의료 분야의 다양성은 아직 갈 길이 멀습니다.

다양성, 형평성, 포용성(DEI) 관행은 모든 부문에서 중요합니다. 그러나 의료 분야에서는 이러한 포함 또는 포함의 부족으로 인한 영향이 대부분보다 더 큰 영향을 미칩니다.

의료 분야의 다양성의 중요성

미국의과대학협회(AAMC)에 따르면, 전체 레지던트 의사의 48.8% 흰색이다. 히스패닉은 8.1%, 흑인은 6.1%에 불과합니다. 이는 전체 인력의 인구 통계를 반영하지 않으며, 이러한 전문가의 환자의 다양성은 더욱 적습니다.

하지만 이러한 수치를 개선하는 것은 다양한 배경을 가진 사람들에게 동등한 직업 기회를 제공하는 것 이상입니다. 의료 산업에는 다양성이 필요합니다. 오랜 편견과 역사적 차별의 지속적인 영향으로 인해 진료 기준이 고르지 않게 되었기 때문입니다.

의료 시스템 흑인 환자를 과소진단하는 경향이 있음 , 치료 속도를 늦추고 전문 서비스를 의뢰할 가능성이 줄어듭니다. 역사 전반에 걸쳐 편견과 차별로 인해 발생하는 유사한 지식 격차와 경향으로 인해 다른 인구통계학적 그룹에서도 유사한 불균형이 발생합니다.

보다 다양한 인력이 마침내 이러한 추세를 종식시킬 수 있습니다. 흑인과 여성 의사는 백인 남성 의사와 마찬가지로 흑인과 여성 환자에 대해 동일한 암묵적 편견을 보일 가능성이 적습니다.

기술이 의료 분야의 다양성을 향상시키는 방법

더욱 다양한 의료 인력을 확보하는 길은 쉽지 않지만 기술이 도움이 될 수 있습니다. 의료 기관이 새로운 기술을 사용하여 더 나은 DEI 관행을 추진할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

채용 시 편견과 장벽 제거

의료 다양성은 보다 포용적인 채용에서 시작됩니다. 인공지능(AI) 채용의 다양성을 높일 수 있습니다. 여러 가지 방법으로.

첫째, AI는 지원자의 이력서를 분석하여 선천적인 인간 편견을 유발할 수 있는 이름이나 성별과 같은 요소를 고려하지 않고 이상적인 후보자를 강조할 수 있습니다. 지원하지 않았지만 잠재력을 보이는 전문가를 찾기 위해 채용 사이트를 검색할 수도 있습니다. 이렇게 하면 의료 기관은 수동 프로세스보다 더 광범위하고 다양한 인재 풀에 접근할 수 있습니다.

AI는 또한 전통적인 자격을 살펴봄으로써 다양성을 촉진할 수도 있습니다. 역사적으로 차별받는 집단에 속한 사람들은 다른 사람들과 동일한 교육이나 경험이 부족하여 채용 담당자의 시선을 사로잡지 못할 수 있습니다. AI 채용 알고리즘은 보다 포괄적인 채용을 가능하게 하기 위해 경험보다는 잠재력을 검색하여 더 넓은 범위의 요소를 고려할 수 있습니다.

원격 협업 활성화

기술은 또한 다양한 분야의 사람들과 더 쉽게 협력할 수 있도록 함으로써 다양성을 촉진할 수 있습니다. 원격 의료 플랫폼, 사물 인터넷(IoT) 장치 및 유사한 혁신을 통해 의료 전문가는 물리적 거리에도 불구하고 협업할 수 있습니다. 결과적으로 병원은 누구도 이동할 필요 없이 글로벌 인력을 확보할 수 있습니다.

많은 조직에는 현지 인재 풀이 다양하지 않기 때문에 다양성이 부족합니다. 다른 도시, 주, 심지어 국가 출신의 사람들이 이러한 회사에서 일할 수 있다면 그러한 장벽이 제거됩니다. 원격 및 하이브리드 작업으로의 이러한 전환은 마찬가지로 소외 계층의 고용 옵션을 확대합니다.

의료 분야의 모든 업무가 원격으로 수행 가능한 것은 아닙니다. 아직, 의료 전문가의 45% 최소한 일부 작업을 원격으로 수행할 수 있으며 이는 모든 작업의 평균보다 약간 낮을 뿐입니다. 원격 제어 수술 로봇과 같은 혁신이 보편화됨에 따라 원격 작업도 더욱 실용적이 될 것입니다.

교육 프로그램 개인화

의료 기관은 또한 다양성을 높이기 위해 온보딩 및 교육을 재고해야 합니다. 기술은 각 근로자의 고유한 요구에 맞게 경력 개발 프로그램을 맞춤화함으로써 도움을 줄 수 있습니다.

다양한 채용이란 역사적 장벽으로 인해 동일한 수준의 경험을 갖고 있지 않은 일부 직원을 수용하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 그냥 방사선학 리더의 13% 여성이기 때문에 병원이 리더십 경험을 위해 더 많은 남성을 승진시키거나 고용하는 순환을 만들고 있습니다. 이 문제에 대한 답은 내부의 전문성을 높이는 것이고, 맞춤형 교육이 이를 가능하게 합니다.

AI는 직원의 교육, 기술 및 경험에 더 적합하도록 교육 프로그램을 재구성할 수 있습니다. 유사한 도구를 사용하면 직원이 새로운 기술을 습득함에 따라 경력 개발 리소스를 조정할 수 있습니다. 이러한 개인화를 통해 학습 속도가 빨라지고 여성과 소수자가 더 짧은 시간에 필요한 전문 지식을 얻을 수 있습니다.

직원 피드백 강화

다양성을 조성하는 것은 공정하고 공평한 직장을 만들어 다양한 배경을 가진 직원들이 안전하고 존중받는다는 느낌을 받는 것과도 관련이 있습니다. 기술은 의료 전문가가 자신의 의견을 더 쉽게 표현할 수 있도록 함으로써 이러한 형평성을 가능하게 합니다.

클라우드 플랫폼은 직원 피드백을 수집하고 분석하는 데 이상적인 도구를 제공합니다. 직원들은 익명을 유지하면서 편안하게 양식을 작성할 수 있으므로 정직함에 따른 결과에 대한 두려움이 사라집니다. 관리 측면에서 이러한 도구는 리더가 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 데이터를 집계하고 시각화할 수 있습니다.

더 많은 직원이 자신의 견해를 표현하고 경영진이 이를 더 명확하게 볼 수 있게 되면 조직이 어떻게 변화해야 하는지를 더 쉽게 알 수 있습니다. 이상 전체 직원의 절반 최근 자리를 떠난 사람은 무례한 느낌을 이유로 꼽았습니다. 기술을 통해 더 많은 의사소통을 촉진하면 이러한 감정을 극복하고 직원들에게 리더가 자신에게 관심을 갖고 있음을 보여줄 수 있습니다.

다양성 및 포용 목표 추적

직원이 권장하는 변경 사항을 구현한 후 병원은 데이터 분석을 통해 해당 변경 사항이 미치는 영향을 추적할 수 있습니다. 지속적인 모니터링 효과적인 DEI 이니셔티브에 필수적입니다. , 이는 이러한 변경사항이 얼마나 영향력이 있는지를 보여줍니다.

클라우드 솔루션은 워크플로우 전반의 데이터와 직원 피드백을 결합하여 전체 조직의 DEI에 대한 단일 관점을 제공할 수 있습니다. AI는 더 나아가 이 정보를 통해 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 의료 리더는 어떤 변화가 효과적이었고 어떤 조정이 필요한지 더 쉽게 확인할 수 있습니다.

시간이 지나면서 예측 분석을 통해 잠재적인 변화의 유효성을 판단하여 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 결과적으로 의료 기관은 시행착오를 줄이고 DEI를 개선할 수 있습니다. 직장이 더욱 공정해짐에 따라 더욱 다양한 인재를 유치하게 될 것입니다.

새로운 기술은 더 나은 의료 서비스로 가는 관문이 될 수 있음 DEI

의료 산업이 필요한 다양성을 육성하는 데는 시간이 걸릴 것입니다. 그 길이 아무리 멀고 험난하더라도 현대 기술이 없었다면 훨씬 더 어려웠을 것입니다. AI, 클라우드 컴퓨팅, IoT 및 이와 유사한 혁신은 보다 효과적인 DEI 프로그램을 위한 길을 열어줍니다.

이러한 변화는 어디에서나 유익하지만 의료 분야에서는 생명을 구합니다. 의료 기관이 이 기술을 수용하면 더 적은 시간과 노력으로 더욱 다양하고 포용적이 될 것입니다. 결과적으로 모든 종족 그룹에 대한 진료의 질이 향상될 것입니다.