노인 인구의 인공 지능 소프트웨어에 대한 진단 제안의 관련성을 개선하기 위한 타당성 조사. (Intel@Med-Fais)

인구의 고령화는 만성 병리 문제와 때로는 과중한 의존성을 동반하여 Nursing Homes(NH)에 입원해야 합니다. 현재 약 660,000명의 사람들이 프랑스의 NH에 살고 있습니다. 3개의 NH 중 1개는 법에서 요구함에도 불구하고 조정 의사가 없으며, 이러한 NH의 진료 접근성은 전국적으로, 특히 리무쟁 및 도르도뉴 지역에서 매우 불평등합니다. 일부 호스피스는 조정 의사가 없고 넓은 지역을 방문하는 일반의(GP)에게 접근하기 어려운 상황에 처할 수 있습니다.

치료에 대한 이러한 접근의 불평등은 응급실(ED)에 한 번 의인성 또는 정신 착란의 위험이 있는 응급실(ED)로 즉시 이송되는 레지던트의 기회 손실 또는 부적절한 입원.

거주자가 입원한 경우:

• 어떤 태도를 취해야 할지 모르는 의료팀이 입원을 우선시했기 때문에 후자를 피할 수 있었을 때
• 레지던트가 주치의가 오기를 기다리다 지체해 증상이 악화됐다.

인공 지능(AI)의 도래는 의료 사막화를 완화할 수 있을 뿐만 아니라 노인학의 고급 사례를 개발할 수 있는 새로운 치료 조직 모델을 찾을 수 있는 기회입니다. 예를 들어, 간호사는 특정 병리의 조기 발견, 더 나은 분류 및 조기 관리를 위해 첫 번째 수준에서 개입할 수 있습니다.

프랑스 기업이 개발한 '메드비르 소사이어티' AI는 인공지능을 접목한 의학적 의사결정 지원 시스템으로 수집된 정보(의료 및 수술 이력, 병용 치료 및 증상)를 바탕으로 사전 진단을 제공한다. MEDVIR은 진단 보조 도구이며 최종 의사 결정자인 체인의 끝에 남아 있는 의사를 대체하지 않습니다.

이 기술을 일상적인 치료에 통합하기 위한 연구가 수행되기 전에 일반 인구에서 검증된 것처럼 노인에서 AI의 진단 관련성을 검증하는 것이 중요합니다.

이 파일럿 타당성 조사를 통해 우리는 프랑스의 의료 사막에 있는 노인 환자 관리에서 이 새로운 치료 시스템의 효율성을 평가하기 위한 미래 프로젝트를 방법론적으로 차원화할 수 있습니다.