테크놀로지는 환자돌봄에 필요한 결정적 인간적 기술을 (대체가 아니라) 증강한다 (Acad Med, 2021)

테크놀로지는 환자돌봄에 필요한 결정적 인간적 기술을 (대체가 아니라) 증강한다 (Acad Med, 2021)
Technology Can Augment, but Not Replace, Critical Human Skills Needed for Patient Care 
James Alrassi, MD, Peter J. Katsufrakis, MD, MBA, and Latha Chandran, MD, MPH

 

 

기술은 의료 분야에서 놀라운 발전을 이루었지만 때로는 바람직하지 않은 영향을 미치기도 합니다. 특히 인공지능(AI) 영역에서 기술 혁신의 엄청난 가치를 인정하면서도, 우리는 의료진 및 의료진들이 일하는 시스템이 진화하는 데 있어 인간적 특성과 행동, 즉 인간의 핵심적인 기술이 중요하다는 점을 강조합니다. 
Technology has enabled astonishing advances in medical practice, sometimes with associated undesirable effects. While acknowledging the immense value of technological innovation in medical practice, particularly in the realm of artificial intelligence (AI), we highlight the importance of humanistic characteristics and behaviors—critical human skills—for practitioners and the systems in which they work evolve.

의료 행위의 현재 상태
Current State of Medical Practice

최근 수십 년 동안 의료 관행의 변화는 많은 개선을 가져왔지만, 그 대가가 없는 것은 아닙니다. 의료 관행에 영향을 미치는 사회적 변화도 마찬가지입니다. 먼저 몇 가지 변화와 그에 따른 과제를 검토하여 이후 논의의 맥락을 설정합니다. 
Changes to the practice of medicine in recent decades have yielded many improvements, but not without costs. The same can be said for societal changes that impinge on medical practice. To begin, we review some of the changes and resulting challenges to set the context for the subsequent discussion.

미국에서 전자 의료 기록(EMR)이 도입되면서 장점과 함께 단점도 생겨났습니다. EMR은 의료 문서화와 의료 서비스 제공에 큰 변화를 가져왔지만, 의료비 청구에 최적화된 시스템은 국민 건강을 관리하거나 중요한 의사 결정을 지원하는 데 있어 약속한 잠재력을 달성하지 못했습니다.1 EMR의 이질성으로 인해 대량의 환자 데이터를 분석하는 것은 기술적으로 어려운 일입니다. 그럼에도 불구하고 EMR 데이터베이스에서 의료 서비스 결과가 수집되고 있습니다. 이러한 품질 지표는 환급과 연계되어 가치 기반 지불로의 진화를 뒷받침하고 있습니다.2 그러나 EMR은 의사의 번아웃 증가와도 관련이 있습니다. 의사들은 종종 저녁에 집에서 몇 시간 동안 하루 동안 입력한 내용을 완료하기 위해 고군분투합니다. 가정의학과 의사들을 대상으로 이벤트 로깅 기록의 데이터를 분석한 3년간의 연구에 따르면 참가자들은 하루의 절반 이상을 EMR 작업에 소비했으며, 이 작업의 거의 4분의 1이 근무 시간 이후에 발생했습니다.3 4개의 다른 전문과를 대상으로 한 또 다른 연구에 따르면 의사들은 매일 밤 1~2시간을 EMR 관련 업무에 소비합니다.4 EMR 및 사무 업무에 대한 의료진의 불만은 높은 번아웃 및 우울증 비율과 관련이 있습니다.5 번아웃은 의료진에게 부정적인 영향 외에도 환자에게 해로울 수 있는 잠재력이 있습니다.6  
The introduction of the electronic medical record (EMR) in the United States has engendered benefits as well as drawbacks. EMRs have vastly changed health care documentation and delivery, but systems optimized to bill for sick care have not achieved the promised potential to manage population health or assist in critical decision making.1 The heterogeneity of EMRs makes analyzing large amounts of patient data technically challenging. Nonetheless, health care outcomes are being collected from EMR databases. These quality metrics are being tied to reimbursements, supporting the evolution toward value-based payments.2 However, the EMR has also been linked to growing physician burnout. Physicians often struggle for hours in the evening at home to complete the day’s entries. A 3-year study of family physicians that entailed the analysis of data from event-logging records showed that participants spent more than half of their days working on an EMR and almost a quarter of this work occurred after office hours.3 Another study involving 4 different specialties indicated that doctors spend 1 to 2 hours nightly on EMR-related tasks.4 Health care provider dissatisfaction with the EMR and clerical tasks correlate with high rates of burnout and depression.5 In addition to the adverse effects on health care practitioners, burnout has the potential to harm patients.6

다른 시스템 변화도 여러 가지 이점과 비용을 가져왔습니다. 수직적으로 통합된 의료 시스템이 점점 더 보편화되고 있으며, 영리 기업에서만 볼 수 있었던 인수합병이 이제는 의료계에서도 일상적으로 이루어지고 있습니다.7,8 의사의 역할은 의료 행위와 함께 빠르게 진화하고 있습니다. 환자 치료는 과거 환자 정보의 유일한 저장소였던 의사 한 명보다는 여러 의료 서비스 제공자가 팀을 이루어 관리할 가능성이 높아졌습니다.9 '미니 클리닉'의 부상과 현재 의료 서비스 제공에서 전문간호사, 의사 보조원, 약사의 역할이 커지는 것은 의료 서비스의 게이트키퍼로서 전통적인 주치의의 시대가 끝났음을 알리는 신호입니다.10 항공 산업은 직급을 허물면 더 안전한 결과를 얻을 수 있다는 것을 보여주었습니다.11 임상 의학에서 직급을 허물면 임상 의사 결정이 간호사, 약사 등으로 옮겨갈 수 있습니다.12 이러한 변화 중 일부는 환자 치료에 도움이 되지만 다른 일부는 대가를 치를 수 있습니다. 교대 근무에 따른 의료 행위는 핸드오프 횟수를 증가시켜 의료 오류의 가능성을 증가시킴으로써 진료를 세분화할 수 있습니다.13 
Other system changes have also brought a mix of benefits and costs. Vertically integrated health systems are becoming more common, and mergers and acquisitions once found only in for-profit environments are now routine in health care.7,8 The role of the physician is rapidly evolving along with the practice of medicine. Patient care is more likely to be managed by a team of health care providers rather than a single physician who was previously the sole repository of patient information.9 The rise of “minute clinics” and the greater role that nurse practitioners, physician assistants, and pharmacists currently play in health delivery signal the end of the traditional primary care physician as gatekeeper to health care.10 The airline industry has shown how breaking down hierarchies can result in safer outcomes.11 In clinical medicine, breaking down professional hierarchies may shift clinical decision making to the nurse, pharmacist, and others.12 Some of these changes benefit patient care; others may come at a cost. Shift-based medical practice can fragment care by increasing the number of handoffs, thereby increasing the likelihood of medical errors.13

소셜 미디어와 인터넷의 광범위한 사용으로 인한 정보의 민주화는 의료 행위에도 영향을 미쳤습니다. 의사는 온라인에서 찾은 정보를 임상 의사 결정에 활용할 수 있는 중요한 정보원이 되었습니다.14 인터넷은 의사와 기타 의료 서비스 제공자를 도울 뿐 아니라 환자와 일반 대중에게 여과되지 않은 정보를 제공합니다. 전체 인터넷 사용자의 약 80%가 웹에서 건강 관련 주제를 검색하고 약 3분의 2가 특정 질병을 검색하지만, 이들 중 1/4만이 정보 출처의 신뢰성을 평가합니다.15 많은 웹사이트가 잘못된 정보를 제공하기 때문에 출처를 확인하고 정보의 정확성을 검증하는 것은 매우 중요합니다. 한 예로, 웹상의 수면 안전 정보에 관한 한 연구에서 평가 대상 1,300개 웹사이트 중 절반 미만이 정확한 권장 사항을 제공했습니다.16 
The democratization of information made possible by social media and the widespread use of the Internet has also had an effect on the practice of medicine. Google has become an important source for physicians, who may use the information they find online to inform their clinical decision making.14 In addition to helping physicians and other care providers, the Internet provides unfiltered information to patients and the lay public. Almost 80% of all Internet users search the web for health-related topics and almost two-thirds search for a specific disease, yet only a quarter of these users evaluate the reliability of the information source.15 Checking the source and verifying the accuracy of information is vital as many websites provide misinformation. To illustrate, in a study regarding sleep safety information on the web, less than half of the 1,300 websites evaluated had accurate recommendations.16

의사는 인터넷 기반 건강 정보에 액세스하는 환자를 "혼란스럽다" 또는 "괴롭다"고 인식합니다.17 일반 대중이 의심스러운 정보에 의존하는 것은 환자와 의사 관계 및 환자 치료에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 한 가지 예로 백신 조작을 둘러싼 캠페인이 있습니다.18 위에서 언급한 문제들은 현재와 미래의 의료 시스템에 반영된 사회적, 기술적 변화의 축소판을 나타냅니다. 하지만 이러한 도전 속에는 기회의 씨앗도 숨어 있습니다. 

• EMR의 사무적 요구,
• 의사의 소진,
• 파편화된 진료 시스템과 팀,
• 의료진의 자율성에 대한 위협,
• 의심스러운 정보의 광범위한 이용

Physicians perceive their patients who access Internet-based health information as “confused” or “distressed.”17 The general public’s reliance on questionable information can adversely influence the patient–physician relationship and patient care. One example is the campaign surrounding antivaccine fabrications.18 Collectively, the issues cited above—

• the clerical demands of the EMR,
• physician burnout,
• fragmented care systems and teams,
• threats to provider autonomy, and
• the wide availability of questionable information

—represent a microcosm of the societal and technological changes reflected in current and future health care systems. However, within these challenges lie also the seeds of opportunities.

이 글에서는 기술의 발전이 환자 치료의 핵심이자 토대를 이루는 핵심적인 인간 기술을 대체하는 것이 아니라 보완해야 한다고 가정합니다. 먼저 눈부신 기술 발전을 요약한 다음, 이러한 기술 기반 미래에서 의사의 역할에 대해 논의합니다. 다음으로, 우리는 교육 시스템과 미래의 의사를 준비하는 사람들에게 필요한 변화를 살펴보고, 의사가 인문학적 중환자 치료 기술을 연마하고 발전시킬 수 있는 변화와 기술을 옹호합니다. 마지막으로, 우리는 공감적이고 인본주의적인 의사가 기술로 보강된 치료를 제공하는 시스템을 강조하면서 의료의 미래를 상상합니다.
In this article, we posit that technological advances must complement—not eclipse—the critical human skills that form the core and foundation of patient care. First, we summarize truly remarkable technical advances, and then we discuss the role for the physician in this technology-enabled future. Next, we explore the corresponding changes needed by the educational system and by those who prepare practitioners of the future, advocating changes and technology that allow practitioners to sharpen and advance their humanistic critical care skills. Finally, we envision the future of health care, emphasizing a system in which empathetic, humanistic physicians provide care augmented by technology.

의료 분야의 기술 현황
Current State of Technology in Health Care

AI의 발전은 놀라운 속도로 의료 서비스를 변화시키고 있습니다. 목록 1은 인간 전문가와 동등하거나 더 우수한 것으로 밝혀진 AI 도구 및 애플리케이션의 예를 보여줍니다. AI가 큰 성공을 거둔 특정 영역으로는 시각 및 방사선 이미지 해석, 진단 및 치료 보조 도구 제공 등이 있습니다.19-35 AI 소프트웨어는 환자와의 직접적인 상호 작용, 진료 문서화, 인구 건강 관리를 개선할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.36-40 또한 기술은 원격 의료를 가능하게 하며, 이는 특히 시골 지역과 의사 및/또는 전문 지식에 대한 접근성이 제한된 기타 지역에서 유용한 옵션이 될 수 있습니다.41 -43 원격 의료가 시골 의사를 교육하고 환자 치료 결과를 개선하는 데 성공한 대표적인 사례는 일차 진료 의사가 C형 간염 환자에게 효과적인 전문의 지원 치료를 제공한 프로젝트 ECHO입니다.44 2015년에는 많은 환자와 장기간에 걸쳐 가상이지만 정기적으로 개별화된 상호작용을 통해 환자 관리를 제공하는 최초의 가상 병원이 미국에서 문을 열었습니다. 이 가상 병원 모델은 "비접촉식 따뜻함"이라는 개념을 장려합니다.45 오프라인 병원에서는 이제 로봇 도우미가 환자에게 음식과 약을 배달합니다.46 
The advances made in AI are transforming medical care at a remarkable speed. List 1 provides examples of AI tools and applications that have been found to be equal or superior to human experts. Specific domains where AI is highly successful include visual and radiological image interpretation and the provision of diagnostic and therapeutic aids.19–35 AI software demonstrates the potential to improve direct interactions with patients, care documentation, and population health management.36–40 Technology also enables the practice of telemedicine, a particularly valuable option in rural communities and in other areas with limited access to practitioners and/or specialty expertise.41–43 A classic example of the success of telemedicine in training rural physicians and improving patient care outcomes is Project ECHO, through which primary care physicians have provided effective specialist supported care to patients with Hepatitis C.44 In 2015, the first virtual hospital, wherein patient management is provided through virtual but regular individualized interactions with many patients longitudinally over long periods of time, opened in the United States. The virtual hospital model promotes the concept of “touchless warmth.”45 In brick and mortar hospitals, robotic helpers now deliver food and medications for patients.46

이러한 최근의 발전은 미래에 어떤 의미가 있을까요? 이러한 혁신과 기타 혁신에 대한 우려로 인해 ACGME는 "대안적 미래" 시나리오 기반 계획을 개발했습니다.47 그 결과 의료 서비스 전달의 복잡성 증가와 의료 서비스의 "상품화" 가속화를 포함한 통찰력을 얻었습니다. 여기서 상품화라는 용어는 기존 공급업체를 대체할 수 있는 저비용 적시 공급업체의 성장과 지속적으로 모니터링되는 환자 센서의 사용 가속화를 의미합니다.47 이러한 풍부한 데이터 소스는 환자의 병력, 신체 검사 및 검사 결과에 대한 기존 의존도를 높일 수 있습니다. 현재 시범 운영 중인 모델은 다중 도메인 데이터 세트에서 도출된 인사이트를 통해 환자의 질병 진행 및 향후 질병을 성공적으로 예측했습니다.48 이러한 모델은 진단 코드, 시술 코드, 검사 결과, 약물 복용 등 EMR에 일반적으로 코딩된 정보를 사용하여 최대 10년 후의 미래 질병 진단까지 예측할 수 있었습니다.48  
What do these recent advances mean for the future? Concerns about these and other innovations prompted the Accreditation Council for Graduate Medical Education (ACGME) to develop “alternative futures” scenario-based planning.47 Resulting insights include enhanced complexity in health care delivery and accelerated “commoditization” of health care services. In this context, the term commoditization refers to the growth of lower-cost, just-in-time alternatives to traditional providers, and the accelerated use of continuously monitored patient sensors.47 These rich data sources would augment traditional reliance upon a patient’s history, physical examination, and test results. Models currently undergoing piloting have successfully predicted disease progression and future diseases in patients via insights derived from multidomain datasets.48 These models were able to predict future disease diagnoses, sometimes as far as 10 years in the future, using commonly coded information in EMRs, such as diagnostic codes, procedural codes, lab results, and medications.48

다른 기술도 환자 센서로 인한 개선 사항을 보완할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)의 발전으로 EMR 분석이 자동화될 수 있습니다.49 스마트폰은 개인 맞춤형 의료를 개발하고 배포하는 데 중요한 도구가 될 것입니다.50 Google 지도가 거리 수준에서 대륙까지 지구의 공간적 표현을 생성하는 것처럼, 인간에 대해 수집된 대량의 데이터는 DNA 서열에서 장기 시스템에 이르기까지 인간의 공간적 표현을 생성할 수 있습니다.51 개인의 건강과 관련된 이 '개인 지리 정보 시스템'은 치료 탐색을 의사에서 환자로 전환할 수 있습니다.51 
Other technologies may augment the improvements made possible by patient sensors. Advances in Natural Language Processing (NLP) may automate EMR analysis.49 Smartphones will become important tools to develop and deploy personalized medicine.50 Just as Google Maps creates a spatial representation of Earth from the level of street to continent, the large volume of data collected on humans will allow for the creation of a spatial representation of humans from DNA sequence to organ system.51 This “personal geographic information system” pertaining to a person’s health may shift care navigation from physician to patient.51

미래 의료 종사자의 역할
The Role of the Future Practitioner of Medicine

기술 발전으로 인한 근본적인 변화로 인해 우리는 "기술 기반 미래에서 의사의 역할은 무엇인가?"라는 질문을 던지고 답을 찾으려고 합니다. 의사는 인간의 통찰력과 이해가 필요한 활동을 포기하지 않으면서도 인간의 능력을 향상시키는 기술을 수용, 적응 및 포용할 수 있도록 진화해야 합니다. 환자는 의심할 여지 없이 의료진으로부터 신뢰, 존중, 보살핌과 연결, 공감, 적극적인 경청을 포함한 효과적인 커뮤니케이션을 계속 원할 것입니다.52 효과적인 치료는 정확한 진단, 필요한 절차의 능숙한 수행, 적절한 치료법 처방에 달려 있습니다. 인간의 고통을 덜어주는 것은 공감과 연민으로 소통하고 인간의 감정과 우려를 안전하게 표현할 수 있도록 허용하는 데 달려 있습니다. 
The fundamental changes enabled by advancing technology cause us to ask, and attempt to answer, the question What is the role for the physician in this technology-enabled future? Practitioners must evolve to accept, adapt, and/or embrace the technologies that enhance human capabilities while not relinquishing those activities that require human insight and understanding. Patients will undoubtedly continue to want trust, respect, care and connection, empathy, and effective communication, including active listening, from their care providers.52 Effective care depends on accurate diagnosing, skillfully performing necessary procedures, and prescribing appropriate therapy. Relieving human suffering depends on communicating empathically and compassionately and allowing for the safe expression of human emotions and concerns.

'핵심적인 인간 기술'이란 환자 및 동료와의 의사소통, 환자의 안전한 이송, 전문가 간 팀워크, 상황 판단력 등 가까운 미래에 기술로 쉽게 대체할 수 없다고 판단되는 기술을 말합니다. 또한 공감, 겸손, 연민, 감성 지능, 지속적인 학습에 대한 열정 등의 개인적 특성도 중요한 인간 기술입니다. 자신의 감정에 대한 인식 및 환자의 감정에 관여하는 방법과 관련된 정서 지능은 특히 팀 기반 치료에서 미래의 의사에게 중요한 기술로 남을 것입니다.53 마찬가지로, 권고 사항 준수 및 환자의 전반적인 스트레스 감소와 같은 임상적으로 의미 있는 결과의 개선과 분명히 연관된 공감 능력54은 계속해서 의사의 필수 역량이 될 것입니다. 

“Critical human skills” are ones that we believe cannot be easily replaced by technology in the foreseeable future, such as communication with patients and peers, safe hand-offs of patients, interprofessional teamwork, and situational judgment. Moreover, the personal characteristics of empathy, humility, compassion, emotional intelligence, and passion for continued learning are also critical human skills. Emotional intelligence, as it relates to awareness of one’s own emotions and how to engage with patients’ emotions, will remain a vital skill for future practitioners, especially in team-based care.53 Likewise, empathy, which is clearly associated with improvements in clinically meaningful outcomes such as adherence to recommendations and overall stress reduction among patients,54 will continue to be a required physician competency.

의학을 지식 관리가 아닌 돌봄의 기술로서 바라보는 클레이본 존스턴 박사는 학술 의학 초청 논평에서 "돌봄의 기술은 환자 치료 결과 개선과도 관련이 있다"고 말합니다.55 의사는 공감하고, 방해하지 않고 경청하며, 효과적인 의사소통을 보장하기 위해 시간이 필요하다는 점을 적절히 지적하고 있습니다. AI는 현재 의사에게 필요한 업무를 자동화하거나 더 효율적으로 만들어줌으로써 의사와 환자에게 시간이라는 선물을 줄 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 한 연구에 따르면 의사가 환자와 더 많은 시간을 보낼수록 재입원 위험이 8% 감소했습니다.56 방문 시간이 길어지면 의사소통이 원활해지고 신뢰가 높아지며, 무엇보다도 환자와 의료진 간의 치료 협력 관계가 개선되어 치료 결과가 향상됩니다.57
In an Invited Commentary in Academic Medicine, Dr. Claiborne Johnston, focusing on medicine as the art of caring rather than as knowledge management, states that “the skills of caring are also associated with improved patient outcomes.”55 Practitioners appropriately note that time is required to connect empathically, listen without interrupting, and ensure effective communication. By automating or making more efficient the current tasks required of a physician, AI has the potential to give practitioners and their patients the gift of time. In one study, for every extra minute that the doctor spent with the patient, the readmission risk fell by 8%.56 A longer visit promotes better communication, increased trust, and importantly, improved outcomes due to a better therapeutic alliance between the patient and the care provider.57

의학교육자는 기술과 휴머니즘을 다뤄야 합니다
Medical Educators Must Address Technology and Humanism

미래의 의료인이 변화해야 하는 것처럼, 교육 시스템과 미래의 의료인을 양성하는 교육자 모두에게 그에 상응하는 변화가 필요합니다. 인지적 기술이 효과적이고 효율적으로 테크놀로지에 위임됨에 따라, 의학교육자는 학습자가 환자와 관계를 맺고 환자의 고통을 덜어주는 데 필요한 비인지적, 핵심적인 인간 기술에 대한 교육을 강화해야 합니다. 의학교육자는 적절한 커리큘럼 요소와 교수법뿐만 아니라 미래의 의료 현장에서 성공하는 데 필요한 핵심적인 인간 기술을 평가할 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있으며 유효한 수단을 개발하는 데 집중해야 합니다. 이 영역의 발전은 의료 서비스 제공의 발전과 함께 진행되어야 하며, 이용 가능한 기술 발전을 반영해야 합니다. 다른 사람들이 지적했듯이 미래에 대한 예측은 오류로 가득 차 있지만 종종 혁신을 촉진하기도 합니다.58 기술 발전은 때때로 고르지 않은 커리큘럼 혁신을 낳지만,59,60 의학교육을 완전히 발전시켜야 할 필요성은 부인할 수 없는 사실입니다. 
Just as future practitioners must change, corresponding changes are needed both in the educational system and in those who prepare practitioners of the future. As cognitive skills are effectively and efficiently delegated to technology, medical educators must enhance their training of the noncognitive, critical human skills that learners will need to relate to patients and relieve their suffering. Medical educators must focus on developing not only appropriate curricular elements and pedagogy but also accurate, reliable, and valid means to assess the critical human skills needed for success in the future practice of medicine. Progress in this realm must march alongside progress in health care delivery and reflect available technological advances. As others have noted, predictions about the future are fraught with error, yet they often stimulate innovation.58 Technological advances sometimes yield uneven curricular innovations,59,60 but the need to wholly evolve medical education is undeniable.

심층 신경망과 그 도구는 의료의 여러 측면에서 AI 알고리즘의 활용도를 높이는 데 큰 잠재력을 가지고 있지만61, 적절하게 사용되어야 합니다. 기술로 증강된 의료 서비스를 제공하려면 의사는 임상적 의사 결정과 환자 치료를 지원하기 위해 적절한 현장 진료 도구를 능숙하게 적용해야 합니다. 워트먼과 콤스는 다양한 출처에서 얻은 "정보의 효과적인 통합 및 활용"과 관련된 교육 기술을 강조합니다.62 이들은 미래의 의사들이 의사 결정 지원 소프트웨어를 사용하고 병원, 가정, 심지어 환자의 체내에서 센서와 로봇을 관리할 수 있도록 교육하는 의학교육의 재부팅을 주장하고 있습니다. 의과대학의 커리큘럼도 진화해야 합니다. 
Deep neural networks and the tools they engender hold great potential in increasing the use of AI algorithms in many aspects of medical care61—but only if used appropriately. Technology-augmented medical practice will require physicians to be adept at applying appropriate point-of-care tools to aid in clinical decision making and patient care. Wartman and Combs emphasize teaching skills related to the “effective integration and utilization of information” from a variety of sources.62 They advocate a reboot of medical education, training future doctors to use decision support software and to manage sensors and robots in hospitals, in homes, or even within patients’ bodies. The curriculum of medical schools must evolve.

임상 치료에서 뛰어난 AI 지원을 받더라도 의사는 환자를 돌보는 데 AI 지시 관리를 적용해야 할 때와 AI 알고리즘에서 벗어나야 할 때를 구분할 수 있어야 합니다. AI 시스템이 완전히 신뢰할 수 있게 될 때까지 의사는 독립적으로 정보를 찾고, 평가하고, 사용할 수 있는 기술이 필요합니다.

• 가까운 미래에도 의사에게는 일차 연구 문헌을 언제, 어떻게 검색해야 하는지 아는 기술이 필요할 것이므로 학생은 근거 기반 지식을 찾고 적용하는 데 있어 명시적인 교육을 받는 것이 도움이 될 수 있습니다.63 최근 문헌 검토에 따르면 대부분의 보건과학 학생은 인터넷에서 찾은 건강 정보를 찾고, 평가하고, 효과적으로 사용하는 기술이 제한적인 것으로 나타났습니다.64
• 비판적 연구 기술에 대한 교육은 여전히 발전하고 있지만 단일 기관에 국한된 경우가 많으며, 보고서는 다른 사람들이 개입을 완전히 평가하거나 복제할 수 있도록 충분한 정보를 제공하지 않습니다.65
• 학습자의 기술 보유도 제한적입니다. 예를 들어, 초급 의사를 대상으로 한 한 연구에 따르면 대다수가 높은 수준의 검색 기술을 보유하지 못했으며 최상의 근거를 식별하고 적용하는 기술이 부족했습니다.66  

Even with excellent AI support in clinical care, physicians must be able to discern when to apply AI-directed management to care for a patient and when to deviate from the AI algorithm. Until AI systems become fully reliable, physicians will require the skills to seek, evaluate, and use information independently. For the foreseeable future, physicians will likely still need the skills to know when and how to search primary research literature, thus students may benefit from explicit instruction in seeking and applying evidence-based knowledge.63 A recent literature review has revealed that the majority of health sciences students have limited skills in locating, evaluating, and effectively using the health information they find on the Internet.64 Pedagogy in critical research skills is still developing, but is often limited to a single institution, and reports provide insufficient information to enable others to fully evaluate or replicate the intervention.65 Learners’ skills retention is also limited; to illustrate, one study of entry-level physicians has shown that the majority had not retained high-level search skills and lacked skills in identifying and applying the best evidence.66

위에서 언급한 핵심적인 인간 기술은 의료 실무에서 여전히 필수적입니다. 2019년 아카데믹 메디슨의 초청 논평에서 "의학의 인본주의: 그것은 무엇을 의미하며 왜 그 어느 때보다 중요한가?"라는 제목의 초청 논평에서 조지 티볼트는 "인간 상호 작용을 대체하는 기술에 대한 의존도가 높아지면서 ... 환자와 전문가의 만족도가 전반적으로 하락하고 있다."67 의학교육자는 학습자의 전체 의학교육 여정에서 의도적인 실습, 피드백, 코스 수정 기회를 통해 미래의 의사에게 인문학적 기술을 배양하여 향후 성공적인 진료에 대비하도록 노력해야 한다고 말합니다. 
The critical human skills cited above will remain essential to medical practice. In a 2019 Invited Commentary in Academic Medicine entitled “Humanism in Medicine: What does it mean and why is it more important than ever?”, George Thibault laments that “the increasing reliance on technology as a substitute for human interaction … [leads] to a general decline in patient and professional satisfaction.”67 Medical educators must strive to cultivate humanistic skills in future physicians through opportunities for deliberate practice, feedback, and course correction throughout a learner’s whole medical education journey to prepare them for successful practice in the future.

위탁 전문 활동(EPA)은 수련생이 여러 번의 만남을 통해 자신의 술기 발전을 추적할 수 있는 프레임워크를 제공하여 발달 경로를 따라 학습과 개선을 촉진합니다. 수련의는 자신이 무엇을 평가받고 있는지, 자신의 진척도가 예상되는 학습 궤적과 어떻게 일치하는지 알 수 있습니다.68 기술 증강 의료 행위의 시대에는 모든 의료 수련의에게 추가적인 EPA가 요구될 수 있습니다.

• 빅데이터 쿼리 능력,
• 생물정보학의 힘에 대한 명확한 인식,
• AI 알고리즘의 강점과 한계에 대한 지식,
• 환자 유래 생체 데이터 평가 능력,
• 기본 컴퓨터 프로그래밍 기술 등

현재 EPA의 개발이 의학 및 교육 분야의 전문성을 갖춘 개인에게 의존하는 것처럼, 새로운 EPA의 개발은 AI 및 정보 과학 분야의 전문가에게 의존할 가능성이 높습니다. 
Entrustable professional activities (EPAs) provide a framework for trainees to track their skill progression over multiple encounters, thereby driving learning and improvement along a developmental path. Trainees know what they are being assessed on and how their progress aligns with the expected trajectory of learning.68 In the era of technology-augmented medical practice, additional EPAs may be required of all medical trainees:

• the ability to query big data,
• a clear awareness of the power of bioinformatics,
• knowledge of the strengths and limitations of AI algorithms,
• ability to evaluate patient-derived biometric data, and
• skills in basic computer programming.

Just as the development of current EPAs relies on individuals with expertise in medicine and education, the development of new EPAs will likely rely on experts in AI and information science.

기술 증강 의료 행위가 임상적 의사 결정의 내용과 이유를 가능하게 하고 기술이 점점 더 많은 작업에서 인간의 두뇌를 능가함에 따라, 알려진 사실과 임상 의사 결정 기술에 초점을 맞춘 현재의 평가 전략도 진화해야 합니다. 교육생에 대한 평가는 기술 사용 및 빅데이터 쿼리 능력을 측정해야 합니다. 평가 전문가는 중요한 인간 기술의 다양한 측면을 측정할 수 있는 새롭고 유효한 방법을 개발해야 하며, 의학 이외의 분야에서도 유용한 지침을 제공할 수 있습니다.69 
As technology-augmented medical practice enables the what and why of clinical decisions, and as technology outperforms the human brain for an increasing number of tasks, current assessment strategies that focus on known facts and clinical decision-making skills must also evolve. Assessment of trainees must measure their ability to use technology and query big data. Assessment experts need to develop new and valid methods to measure various aspects of critical human skills; fields outside of medicine may provide useful guidance.69

또한 AI는 평가 대상뿐만 아니라 학습자를 평가하는 방법도 변화시킬 것입니다. 자연어 처리 기술은 이미 의료 면허 시험 채점에도 활용될 준비가 되어 있습니다.70 평가는 의료 임상 실무에 완전히 통합된 원활하고 장기적이며 지속적인 프로세스가 되어야 합니다. 비정기적, 총괄적, 적시 평가는 학습자의 발달에 초점을 맞추고 안내하기 위해 유효한 지속적인 피드백으로 보완되어야 합니다. 의료 기록을 해석하여 환자 치료를 안내하는 데 사용하는 것과 동일한 기술을 의료진 평가에 사용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 모든 임상 상황에서 수집된 여러 데이터 포인트를 통해 신규 의료진의 기술적 능력과 중요한 인적 기술을 모두 명확하게 파악할 수 있습니다. 자연어 처리 기술은 EMR 문서를 통해 매일의 임상 활동을 자동으로 추적하는 옵션을 제공합니다. 따라서 수련의는 실제 업무 문서를 통해 특정 기술과 역량을 추적하고 평가할 수 있습니다. 
AI also promises to transform not only what is assessed but also how learners are assessed. NLP is already poised to guide scoring of medical licensing examinations.70 Assessment must become a seamless, longitudinal, and continuous process that is fully integrated into the clinical practice of medicine. Occasional, summative, point-in-time assessments must be supplemented by valid ongoing feedback to focus and guide learners’ development. The same technologies that enable interpretation of the medical record to guide patient care can be employed to assess practitioners. Multiple data points, collected at every clinical encounter over time, can create a clear picture of both the technical and the critical human skills of an emerging practitioner. NLP technology offers an option to automatically track daily clinical activities via EMR documentation. Thus, trainees can be tracked and assessed for specific skills and competencies through their authentic workplace documentation.

AI는 전임상 교육 및 평가에도 잠재력을 가지고 있습니다. 학습자의 행동에 반응하여 부족한 부분을 강화하기 위해 가중치가 부여된 콘텐츠를 간격을 두고 반복하여 제공하는 초보적인 AI 시스템이 이미 존재합니다.71 휴대폰의 마이크를 사용하여 일상적인 임상 및 교육 상호작용을 눈에 띄지 않게 캡처하고 분석할 수 있는 NLP 지원 앱을 상상해 볼 수 있습니다. 음성 언어를 수동적으로 캡처하고 분석하는 NLP 지원 앱은 사례 기반 문제에 대해 동료와 함께 작업하는 학생이나 환자 및 기타 의료 팀원과 상호 작용하는 의사 등 상호 작용에서 개인의 수행 품질에 대한 개별화된 피드백을 제공할 수 있습니다. 이러한 앱은 상호 작용 내용의 명확성과 정확성뿐만 아니라 잠재적으로 감정적인 어조까지 평가할 수 있습니다.
AI also holds promise for preclinical teaching and assessment. Rudimentary AI systems already exist that respond to the learner’s actions by providing spaced repetition of content weighted to strengthen demonstrated areas of deficit.71 One might imagine an NLP-enabled app that, through use of a phone’s microphone, could unobtrusively capture and analyze routine clinical and educational interactions. An NLP-enabled app that passively captures and analyzes spoken language could provide individualized feedback about the quality of a person’s performance in their interactions—whether a student working with peers on a case-based problem or a doctor interacting with patients and other members of the health care team. Such an app may be able to assess not just the clarity and accuracy of the content of the interaction, but even, potentially, the emotional tone.

의학교육계는 의료 서비스에서 중요한 인간 기술의 중요성을 인식하고 학생, 레지던트, 교수진의 명확한 의사소통, 공감, 팀워크와 같은 기술 역량을 평가할 수 있는 유효하고 신뢰할 수 있는 수단을 마련하기 위해 노력해 왔습니다. 의대생의 휴머니즘 평가에 대한 방법론적 검토(155개 논문에서 보고된 202개의 다양한 평가 포함)에 따르면 휴머니즘 평가는 종종 제한적이며 단일 정량적 측정에 의존하는 것으로 나타났습니다.72 마찬가지로 감성 지능 및 공감 테스트는 아직 예비 단계에 머물러 있습니다.73,74
Recognizing the primacy of critical human skills in medical care, the medical education community has worked to establish valid and reliable means to assess students’, residents’, and faculty members’ competence in skills such as clear communication, empathy, and teamwork. A methodological review of the assessment of humanism in medical students (that involved 202 different assessments reported in 155 articles) indicated that assessing humanism is often limited and reliant on a single quantitative measure.72 Likewise, the testing of emotional intelligence and empathy is still in its preliminary stages.73,74

미국국립시험위원회(NBME)와 협력자들은 소아과 전공의의 전문성 및 기타 중요한 기술을 평가하기 위해 검증된 평가 도구를 개발했습니다.75 NBME는 미국소아과학회 및 소아과 프로그램 디렉터 협회와 협력하여 소아과 마일스톤 평가 협력체(PMAC)를 구성했습니다. 이 협력체의 구성원들은 레지던트에 대한 관찰을 수집하기 위해 테크놀로지 기반 다중 소스 평가 시스템을 개발했으며, 이를 통해 ACGME 마일스톤 달성에 대한 판단을 내릴 수 있습니다. PMAC는 여러 비인지적 기술에 대한 효과적인 종단 평가의 초기 증거를 보여주었으며, 수집된 데이터는 일부 레지던트 프로그램의 임상 역량 위원회에서 교육을 안내하는 데 사용되었습니다.76 다른 많은 레지던트 평가와 달리 PMAC 시스템은 평가자의 응답을 사용하여 실시간으로 평가를 맞춤화하고 평가자에게 제공된 데이터를 기반으로 다양한 질문을 전달하여 신뢰도를 높이고 행정 부담을 줄입니다. 이 작업을 통해 개발된 원칙과 프로세스는 다른 전문 분야와 교육/훈련/실습 연속체의 다른 단계로 일반화할 수 있습니다.
The National Board of Medical Examiners (NBME) and collaborators have developed validated assessment tools to assess professionalism and other critical skills of pediatric residents.75 The NBME partnered with the American Board of Pediatrics and the Association of Pediatric Program Directors to form the Pediatric Milestones Assessment Collaborative (PMAC). The members of the collaborative have developed a system of technology-enabled multisource assessment to collect observations of residents, which, in turn, inform judgments about their achievement of ACGME milestones. PMAC has shown early evidence of effective longitudinal assessment of several noncognitive skills, and data collected have been used by the clinical competence committees of some residency programs to guide education.76 Different from many other residency assessments, the PMAC system uses the assessor’s responses to tailor assessment in real time, delivering different queries based on data provided to the assessor, thus improving reliability and reducing administrative burden. The principles and processes developed during this work may generalize to other specialties and to other stages along the education/training/practice continuum.

미래를 위한 도전 과제
Challenges for the Future

성공이 보장되는 것은 아니지만, 위에서 설명한 발전과 기회는 환자 치료 결과와 환자와 의료진의 치료 경험 모두에서 극적인 개선을 이룰 수 있는 잠재력을 창출합니다. 이 마지막 섹션에서는 미래에 발생할 수 있는 몇 가지 시나리오를 살펴봅니다.  
While success is not guaranteed, the advances and opportunities described above create the potential for dramatic improvements both in patient outcomes and in patients’ and providers’ experience of care delivered. This final section explores some possible scenarios for the future.

기계가 인간을 대체할지에 대한 우려는 여전히 남아 있습니다. 미래 의료에 대한 디스토피아적 관점에서는 환자가 의료 기기와 직접 상호 작용하여 자신의 증상을 NLP 인터페이스에 설명하고, 바이오센서를 통해 객관적인 정보를 제공하며, 진단과 치료를 개발할 알고리즘에 정보를 제공하기 위해 필요에 따라 검체 채취에 동의하는 세상을 상상합니다. 재정적 자원은 이용 가능한 치료의 범위와 개인이 서비스를 쉽게 이용할 수 있는 정도를 모두 결정할 수 있습니다. 
Concerns over whether the machine will replace the human remain. A dystopian view of future medical care envisions a world where patients interact directly with health care appliances, describing their symptoms to an NLP interface, providing objective information via biosensors, and submitting to specimen collection as needed to inform the algorithms that will develop their diagnosis and treatment. Financial resources may determine both the range of available treatments and the ease with which individuals can access services.

이것이 우리의 미래가 될 필요는 없으며, 그렇게 되어서도 안 됩니다. AI 초강대국들에서: 중국, 실리콘밸리, 그리고 새로운 세계 질서에서 카이푸 리는 AI가 "매우 불평등한 사회 전반에 걸쳐 세계적 수준의 의료 지식을 동등하게 보급하고, 모든 의사와 간호사가 기계가 할 수 없는 인간적인 일, 즉 환자를 돌보고 있다고 느끼게 하고 진단이 밝지 않을 때 환자를 위로하는 일에 집중할 수 있게 한다."77 우리는 이상적인 미래의 의료 행위는 기계가 최적의 중요한 결정을 내리고 인간은 환자에게 동정, 존중, 경청, 정서적 지원을 제공하는 보다 통합적인 치료 제공으로 구현될 것으로 가정하고 있습니다.의사의 진료 방식은 환자와 환자의 결과55, 그리고 의사와 환자의 웰빙에 중요한 영향을 미칩니다. 기존의 커리큘럼과 평가 프레임워크를 지금 수정하면 환자나 환자의 결과에 대한 진정한 배려 없이 기계적으로 기술에 의존하는 의료 서비스를 제공하는 불만과 불만을 가진 미래의 의사 인력이 늘어나는 것을 방지하는 데 도움이 될 것입니다. 
This need not—and should not—be our future. In AI Super Powers: China, Silicon Valley and the New World Order, Kai-Fu Lee writes that AI “disseminates world class medical knowledge equally throughout highly unequal societies, and lets all doctors and nurses focus on the human tasks that no machine can do: making patients feel cared for and consoling them when the diagnosis isn’t bright.”77 We posit that ideal future medical practice will embody more integrated delivery of care, with the machine enabling optimal critical decision making while the human provides compassion, respect, listening, and emotional support to patients. How physicians care matters to patients and their outcomes55—and to physicians and their well-being. Modifying existing curricular and assessment frameworks now will help prevent the growth of a future workforce of disgruntled, dissatisfied physicians who provide technology-dependent health care mechanically without truly caring for their patients or about their outcomes.

기술 증강 치료와 의학 지식의 평준화 시대에 의과대학 교수진은 지금까지 뛰어난 두뇌와 인지능력을 기준으로 학생들을 입학시켜 왔지만, 이제는 공감 능력, 의사소통 능력, 감성 지능이 뛰어나 인류의 고통을 덜어줄 수 있는 최고의 치료자로 성장할 가능성이 높은 학생들을 선발하고 교육해야 할 것입니다. 의대 교육자와 규제 기관의 과제는 여러 데이터 소스를 활용하여 개인에 대한 풍부하고 다각적인 그림을 그리는 평가 모자이크를 개발하는 것입니다. 이 모자이크는 기술이 통합된 시스템에서도 환자 치료에서 계속 중요한 역할을 하게 될 핵심적인 인간 기술에서 학습자의 역량을 입학 시와 수련 기간 내내 파악할 수 있는 데이터를 안정적으로 제공할 수 있습니다. 실제 환자 치료 환경에 기반하고 실제 환자 치료 환경에 포함된 실제적이고 종단적인 다중 소스 평가는 현재의 시뮬레이션 평가 환경을 보강하고 잠재적으로 대체할 수 있어야 합니다. 
In the era of technology-augmented care and the leveling of medical knowledge, medical school faculty—having so far admitted students based on their brilliance and cognitive abilities—will now need to select and train students with high empathy, communication skills, and emotional intelligence who are likely to blossom into the best healers capable of alleviating human suffering. The challenge for medical educators and regulatory bodies will be to draw from multiple data sources to develop an assessment mosaic: a rich, multifaceted picture of the individual. This mosaic could reliably provide data to discern the competence of learners—upon matriculation and throughout their training—in the critical human skills that will continue to play an important role in patient care, even in a technology-integrated system. Authentic, longitudinal, multisource assessments that are workplace-based and embedded in real patient care encounters will have to augment, and potentially replace, current simulated environments of assessment.

의료계가 AI의 잠재력을 성공적으로 활용하는 동시에 돌보는 의사의 인문학적 발전을 촉진할 수 있다면, 위에서 설명한 디스토피아와는 확연히 다른 미래를 만들 수 있을 것입니다. 밝은 미래에는 환자가 의료 시설이나 자신의 집 등 편안하고 보살핌을 받는 환경에서 의사의 진료를 받고, 진단과 치료 결정은 고화질의 원격 프레젠테이션 기술을 통해 이루어집니다. 의사나 환자는 진료 중 언제든지 AI 아바타의 참여를 요청하여 환자의 전체 건강 기록과 최신 의학 문헌에 대한 지식에 기반한 정보, 조언 또는 의견을 요청할 수 있습니다. 아바타는 대화에 초대받지 않거나 금기 치료 처방과 같이 환자와 의사의 대화에서 개입이 필요한 상황이 발생하지 않는 한 침묵을 유지합니다. AI 시스템은 먼저 진료 중에 교환된 주관적 및 객관적 정보를 의사와 환자가 함께 검토할 수 있도록 서면 기록으로 자동 정리한 다음 의사의 검토 및 승인을 위해 진단 및 치료 초안을 작성합니다. 
If medicine can successfully harness the potential of AI while simultaneously fostering the humanistic development of caring physicians, we will create a future that differs dramatically from the dystopia described above. In our bright future, patients are attended by a physician in a comfortable, nurturing environment that may be a health care facility or their own home; diagnosis and treatment decisions are facilitated by high-fidelity tele-present technology. Either the physician or the patient can invoke the participation of an AI avatar at any point during the encounter to solicit information, advice, or an opinion that is guided and informed by knowledge of both the patient’s full health record and current medical literature. The avatar remains silent unless invited into the interaction, or unless anything in the patient–doctor interaction—such as prescribing a contraindicated treatment—triggers a need for intervention. The AI system, first, automatically organizes the subjective and objective information exchanged during the visit into a written record for shared review by both the physician and the patient, and then drafts diagnoses and treatments for the physician’s review and approval.

의료 면허 당국은 이미 원격 의료 및 면허 규정과 같은 기술로 인한 의료 행위의 변화와 씨름하고 있습니다.78 기술이 통합된 새로운 의료 행위의 시대에 최소한의 진료 역량에 대한 기준의 진화를 고민해야 할 것입니다. 환자와 의료진이 하이테크 하이터치 진료로 전환할 수 있도록 지원하고 가능하게 하는 기술은 의료진과 환자 모두에게 환영받을 것입니다. 인문학적 소양을 갖춘 기술 교육을 받은 의료진이 시행하는 기술 강화 의료를 통해 환자는 양질의 자비로운 치료를 받을 수 있고, 의료진은 본질적으로 인간적인 의료 활동에서 의미와 기쁨을 찾으며 번창할 수 있습니다.
Medical licensing authorities are already grappling with technology-enabled changes in the practice of medicine such as those related to telemedicine and licensure regulations.78 They will have to grapple with the evolution of standards of minimal competence to practice in the new era of technology-integrated medical practice. Technology that enables and supports patients and providers to move to high-tech, high-touch care would be welcomed by health care providers and patients alike. Technology-enhanced medicine practiced by humanistic, technology-trained providers will enable patients to receive high-quality compassionate care while allowing the provider to flourish by finding meaning and joy in this essentially human activity of medical care.

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Acad Med. 2021 Jan 1;96(1):37-43. doi: 10.1097/ACM.0000000000003733.

Technology Can Augment, but Not Replace, Critical Human Skills Needed for Patient Care

James Alrassi 1, Peter J Katsufrakis 2, Latha Chandran 3

1J. Alrassi is resident physician, Department of Otolaryngology-Head and Neck Surgery, State University of New York Downstate Health Sciences University, Brooklyn, New York; ORCID: https://orcid.org/0000-0003-4851-1697.

2P.J. Katsufrakis is president and chief executive officer, National Board of Medical Examiners, Philadelphia, Pennsylvania; ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9077-9190.

3L. Chandran is executive dean and founding chair, Department of Medical Education, University of Miami Miller School of Medicine, Miami, Florida; ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7538-4331.

PMID: 32910005

DOI: 10.1097/ACM.0000000000003733

Abstract

The practice of medicine is changing rapidly as a consequence of electronic health record adoption, new technologies for patient care, disruptive innovations that breakdown professional hierarchies, and evolving societal norms. Collectively, these have resulted in the modification of the physician's role as the gatekeeper for health care, increased shift-based care, and amplified interprofessional team-based care. Technological innovations present opportunities as well as challenges. Artificial intelligence, which has great potential, has already transformed some tasks, particularly those involving image interpretation. Ubiquitous access to information via the Internet by physicians and patients alike presents benefits as well as drawbacks: patients and providers have ready access to virtually all of human knowledge, but some websites are contaminated with misinformation and many people have difficulty differentiating between solid, evidence-based data and untruths. The role of the future physician will shift as complexity in health care increases and as artificial intelligence and other technologies advance. These technological advances demand new skills of physicians; memory and knowledge accumulation will diminish in importance while information management skills will become more important. In parallel, medical educators must enhance their teaching and assessment of critical human skills (e.g., clear communication, empathy) in the delivery of patient care. The authors emphasize the enduring role of critical human skills in safe and effective patient care even as medical practice is increasingly guided by artificial intelligence and related technology, and they suggest new and longitudinal ways of assessing essential noncognitive skills to meet the demands of the future. The authors envision practical and achievable benefits accruing to patients and providers if practitioners leverage technological advancements to facilitate the development of their critical human skills.

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