치료에서 예방에 이르는 의료 혁신

Steve Monaghan이 중국 광저우의 Roche Efficiency Days (RED) 2018: REDefining perspectives에서 의료 및 검사실 의학 리더에게 전달한 전체 프레젠테이션. 전 세계 많은 국가의 국가 의료 시스템이 붕괴 위기에 처해 있습니다. 한 가지 간단한 문제 때문인데 바로 증가하는 격차입니다. 의료 비용은 인구 고령화로 인해 6~9%로 증가하고 있습니다. 소득은 인구 고령화와 자동화로 인해 증가하지 않거나 줄어들고 있습니다. 의료는 점점 더 배타적이 되어가고 있습니다. 우리의 현재 궤도는 지속 가능하지 않습니다. 사회적, 정치적으로 그렇습니다. 그 방정식을 바꿀 가망은 인공지능에 있습니다. 기술의 세 가지 필수적인 법칙인 무어의 법칙, 메트카프의 법칙, 크라이더의 법칙은 거의 모든 노력 분야에서 타의 추종을 불허하는 발견을 이끌고 있습니다. 의학도 예외는 아닙니다. 데이터의 폭발적인 증가는 진단, 유전체학, 제약 및 의학에서 전례 없는 학습을 가능하게 하고 있습니다. 간단히 말해서, 기계는 인간이 아닌 것을 평가할 수 있게 되었습니다. Google과 같은 회사는 의료 결과를 예측하기 위해 최대 46억 개의 데이터 포인트를 사용하고 있습니다. 이 인사이트는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이제 진단은 소비자의 손에 들어가고 있습니다. 오늘날에는 달에 사람을 보내는 것과 동일한 컴퓨팅 파워가 주머니 속에 있습니다. 이것은 위협이자 기회입니다. 어느 쪽이든 이를 멈출 수 없습니다. 문제는 이러한 개발을 사용하여 적시에 목표를 달성하고 적절한 비용 처리를 수행하는 방법입니다. 의료 접근의 궤적을 제외에서 포함으로 변경하려면, 효율성과 품질을 동시에 높이려면 의료 서비스의 비즈니스 모델을 재고해야 합니다. 시간은 계속 흐릅니다.