COVID-19의 확산은 태국 공중 보건 시스템의 두 가지 주요 문제인 치료를 위한 긴 대기 시간을 드러냅니다. 그리고 의료진 부족 COVID-19의 전염병 상황이지만 이제 훨씬 나아졌습니다. 그러나 실제로 그러한 문제는 여전히 존재합니다. 암 및 관상 동맥 심장 질환과 같이 지속적으로 증가하는 이환율로부터 이는 고령자와 만성 비전염성 질환(NCD)의 증가에 따른 결과입니다.
유엔(UN)은 아시아 태평양 지역의 60세 이상 인구가 2020년 전체 인구의 13.6%에서 2020년까지 전체 인구의 25%로 증가할 것으로 예상합니다. 2050[1] 태국의 경우, 2022년에는 전체 인구의 19% 이상인 1,200만 명 이상의 노인 인구[2]가 있으며, 심혈관 질환, 암, 당뇨병과 같은 비전염성 질병(NCDs)의 비율도 지속적으로 증가하고 있습니다. 이는 전 세계 사망 원인의 74%를 차지합니다.[3] 인구 고령화와 비전염성 질병(NCD) 발생률 증가로 인해 환자 수와 의료 시스템에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 치료 대기 기간 연장 그 동안에 우리는 종종 치료 옵션에 대해 듣습니다. 그러나 조기진단과 사후관리의 중요성은 간과되어 왔다. 실제로 성공적인 치료는 종종 정확한 진단에서 시작됩니다. 그리고 병원이 환자를 효율적이고 정확하게 진단할 수 없다면 환자의 치료 대기 시간을 증가시킬 것입니다. 이로 인해 환자의 상태가 악화될 수 있습니다. 더 많은 유지 보수 비용 공중 보건 시스템 전체에 영향을 미침
태국의 암
태국에서는 연간 130,000건 이상의 암 발병 사례가 있으며 암은 연간 84,000명의 태국 환자의 사망 원인입니다[4]. 병원이 당면한 의료인력 부족을 보게 되고 상황이 더 악화될 수도 있다는 전망이다. 세계보건기구(WHO)는 2030년까지 동남아시아[5]에 470만 명의 의료 전문가가 부족할 것으로 예상하는 반면 태국에는 약 32,000명의 의사 또는 1인당 1:1985의 의사가 있으며[6] 의사의 분포는 여전히 집중되어 있습니다. 방콕과 주요 도시에서만 가능합니다.일부 지역에서는 인구당 의사 비율이 여전히 매우 부족합니다.우리는 이러한 공중 보건 문제에 무관심할 수 없습니다. 공중 보건 정책의 수립으로 이어짐 공중 보건 인력의 역량 강화를 위한 보건 정보 기술 전략(Health Information Technology Strategy), 보건부(2017 – 2026)[7] 등 다양한 계획의 이니셔티브를 포함합니다. 기술 홍보에 주력 이것은 장기적으로 이러한 문제를 해결하는 핵심으로 간주됩니다.
인공 지능은 새로운 가능성을 열어줍니다.
인공 지능의 잠재력 잠금 해제 진단 기술 업무 효율성을 높이고 비용을 절감인공 지능 또는 인공지능 기술이 공중보건 시스템에서 발생하는 문제를 해결하는 열쇠입니다. 의료진의 업무가 더 빠르고 자동화되도록 지원할 수 있기 때문입니다. 또한 대량의 데이터에서 파생된 환자 인사이트를 생성할 수 있습니다. 환자의 진단 및 치료 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. AI 기술이 적용된 MRI 장비로 진단하면 이미지 스캔 속도가 기존보다 최대 3배 빨라진다. 따라서 진단 시간 절약 업무 효율을 높이다 각 검사 비용을 줄일 수 있습니다. 결과적으로 궁극적으로 환자에게 도움이 됩니다. 또한 자동 진단이 가능합니다. 반복 단계 줄이기 심사 과정이 보통 30분 정도 소요된다고 상상한다면, AI 기술이 도와줄 때면 심사 시간은 단 10분이다. 즉, 최대 20분을 절약할 수 있으므로 환자가 더 빨리 진단을 받을 수 있습니다. 진료 대기시간 단축 그 결과 매일 더 많은 환자를 진단할 수 있습니다.
AI는 질병 관리를 향상시킵니다.
Philips (Thailand) Company Limited의 사장 겸 전무이사 Mr. Viroj Witthayaweroj는 다음과 같이 말했습니다.“AI 기술은 더 나은 질병 관리를 위한 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 더 빠르고 효율적인 진단 의료진의 부담을 덜어줄 것입니다. 더 나은 환자 관리 최근 열린 ECR(European Congress of Radiology) 방사선과 국제 회의에서 Philips는 인공 지능을 사용하는 솔루션을 발표했습니다. 또는 AI 기술을 사용하여 MRI 기계, 컴퓨터 단층 촬영(CT) 기계, X-레이 기계 및 스캐너와 같은 진단을 위한 필립스의 의료 장비를 통합합니다. 최첨단 필립스 시스템과 수상 경력에 빛나는 AI 기술을 갖춘 미래형 이미징 진단 솔루션입니다. 이렇게 하면 진단 속도가 빨라지고 이미지 품질이 더 선명해집니다. Leiden University Medical Center와 필립스의 협력 하에 라이덴 대학의 의료 센터입니다. 네덜란드 따라서 Philips는 AI 기술을 개발하여 스캔 속도를 높이고 MRI 스캔을 개선하여 스캔 시간을 5분 미만으로 줄이면서 더 나은 스캔 이미지를 얻습니다. 환자나 내장이 움직여도 이러한 통합은 이미 전 세계 병원에서 뛰어난 결과를 보여주었습니다.“AI 기술은 의료진의 업무량을 줄여 번아웃을 치료하는 데 도움이 될 수 있습니다. 결과적으로 직원 만족도와 유지율도 증가하고 AI 기술은 기존 작업도 처리할 수 있습니다. 많은 인력이 필요한 자동화되고 의료 인력의 의사 결정 지원에도 기여합니다. 이 모든 것이 작업 시간과 인력에 대한 부담을 줄여줍니다. 다른 작업을 할 때 결과적으로 의료진은 환자를 돌볼 시간이 더 많아질 것입니다. 따라서 의료진의 업무를 지원합니다. AI 기술을 통해 케어의 효율성을 높일 수 있습니다. 환자를 위한 좋은 경험 만들기 좋은 전반적인 건강 결과를 제공합니다.”라고 Mr. Viroj가 덧붙였습니다.
인공 지능 태국의 녹색 공중 보건 시스템 도우미.
환자 치료 프로세스를 개선하고 작업장에서 효율성을 높이는 것 외에도 인공 지능 또는 인공지능 기술도 친환경 공중보건 산업을 만드는 데 중요한 역할을 합니다. 특히 사전에 데이터 분석 및 추세 분석 분야에서.AI 기술은 추세를 분석하고 조기 경고를 제공할 수 있습니다. 의료 도구 및 장비가 손상되기 전에 수리가 필요한 경우. 엔지니어가 원격으로 작업하여 실시간으로 문제를 모니터링, 평가 및 해결할 수 있습니다. 이 프로세스는 환경 친화성을 만듭니다. 의료 장비 및 장치의 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다. 도구 및 장비의 낭비를 줄이는 데 도움이 됩니다. 지속가능하고 깨끗한 환경을 만들기 위해 건강을 만드는 데 도움이되는 대기 오염 등으로 인한 질병의 영향과 심각성을 줄일 수 있습니다.“AI 기술은 예방적 의료를 촉진합니다. 간병인이 증상을 모니터링하고 원격으로 환자를 돌볼 수 있도록 하는 온라인 증상 모니터링 또는 가상 치료. 외딴 지역에 있는 사람들을 도울 뿐만 아니라 의료 서비스에 대한 접근성 향상 그러나 그것은 또한 여행 경비와 시간을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 여행으로 발생하는 이산화탄소 배출량을 줄입니다. 흥미롭게도 Future Health Index 2022에 따르면 아시아 태평양 지역의 의료 리더 4명 중 1명이 지속 가능한 의료 접근 방식을 구현한다고 말했습니다. 필립스는 오늘날 최우선 과제로 의료 산업을 위한 지속 가능성 창출의 중요성을 인식하고 있습니다. 우리는 사회적 책임을 다합니다. 지속 가능성을 비즈니스의 일부로 만드는 것입니다. 세상에 미치는 영향을 최소화하기 위해 우리는 지속 가능성 원칙을 적용했습니다. (지속 가능성) 및 매출의료 분야에서 AI를 점점 더 많이 채택함에 따라 AI는 숙련된 사용자가 지원하는 경우에만 효과적일 수 있다는 점을 명심해야 합니다.