Health4월 24, 2026

근거 기반에서 시작하는 글로벌 예방의료 전 세세계 예방의료 활성화를 위한 4가지 핵심 전략

의료진의 임상교육훈련 및 환자교육 분야 의료 AI 를 활용안을 제시합니다.

전 세계적으로 성숙한 의료 시장은 급성 치료 및 만성 질환 치료에서 사전 예방, 인구 건강, 1차 의료 모델로 초점을 전환하고 있습니다. 이는 전 세계가 보건 인력 부족에 직면함에 따라 나타나는 현상입니다. 세계보건기구는 2030년까지 1,100만 명의 인력이 부족할 것으로 예상하며, 한국은 2040년까지 심각한 의사 부족에 직면할 수 있습니다. 또한 비응급 진료 의뢰에 대한 긴 대기 시간은 여전히 환자들의 큰 불만 요인으로 작용하고 있다.

예방적 의료는 장기적으로 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으며, 특히 AI가 발전하고 환자 참여가 증가함에 따라 더욱 그렇습니다. 아직 할 일이 많습니다. 20개의 고소득 유럽 국가 중 다섯 곳만이 병원에서 체계적인 1차 예방 활동을 하고 있습니다. 또한 사고방식과 문화의 전환이 필요합니다. 아시아는 가부장적 모델에서 벗어나 환자와 의료 제공자 간의 더 깊은 관계를 장려하기 위해 참여를 늘리고 있습니다.

지금은 장기적인 재정 및 구조적 안정을 위해 예방을 우선시해야 할 때입니다. 네 가지 핵심 단계는 조직 규모나 시스템 구조에 관계없이 의료 시스템에 도움이 될 수 있습니다.

1. 의료진 역량 강화 및 정보 접근성 개선

의료계가 곧 닥칠 인력 부족을 해결하기 위해 더 많은 의사를 양성하고 있지만, 이들이 현재의 1차 의료 요구를 충족할 수 있을지는 보장되지 않습니다. 임상의를 교차 훈련하는 것은 인력 부족을 완화하고 팀 기반의 예방적 의료 접근법을 지원하는 한 가지 방법입니다. 한국은 간호사에게 더 많은 책임을 부여하여 의사의 부담을 덜어주고 있으며, 이는 다학제팀을 조율하고 복잡한 환자의 요구를 지원할 수 있는 증거 기반 리소스의 필요성을 강조합니다.

시스템은 또한 지역 의료 관리를 활성화하여 임상의의 요구를 지원할 수 있습니다. 이탈리아 보건 시스템(Servizio Sanitario Nazionale, SSN)은 2024년에 2024년 의료 서비스 제공을 포함한 여러 정책 영역에서 지역 자율성을 확대하는 법을 도입했다. 이를 통해 각 지역은 인구 특성, 농촌 환경, 의료 인력 상황 등을 고려하여 보다 유연하고 효과적으로 환자 요구에 대응할 수 있게 된다.

2. 자신의 치료 과정에서 환자 역량 강화

환자들이 자신의 치료에 적극적인 역할을 하도록 장려하는 것은 격차를 메우고, 특히 농촌 지역 환자들의 경우 방문 사이의 예방적 의료 조치를 장려하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 건강 도구는 고혈압이나 당뇨병과 같은 만성 질환을 관리하는 데 점점 더 많이 사용되고 있으며, 원격 의료 및 디지털 전략을 지원할 수 있습니다. 또한, 건강 관련 허위 정보와 AI 챗봇에 접근할 수 있는 세상에서 증거 기반 교육을 제공하는 것은 예방적 의료 조치를 지원할 수 있습니다. 환자들은 더 많은 권한을 부여받고 지식을 갖추게 될 수 있으며, 이는 사전 정기 검진을 장려하고, 치료 계획 준수율을 높이며, 의료 기관에 대한 신뢰를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 개인 맞춤형 의료를 가능하게 하는 사회적 결정 요인에 집중

사회적 요인은 건강 상태의 80%를 차지하며 건강 불평등을 해결하는 데 중요합니다. 농촌 지역 환자는 의료 서비스에 접근하는 데 더 많은 시간과 노력이 필요할 수 있으며, 대기 오염이나 수질 오염이 더 심한 도시 지역 환자와는 다른 요구와 건강 고려 사항을 가질 수 있습니다. 환자의 사회적 요인을 고려하면 진료 방문을 최대한 활용하고, 실현 가능한 개인 맞춤형 치료 계획을 세우며, 참여 및 아웃리치를 가장 효과적으로 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. AI는 대규모 예방을 가능하게 할 수 있습니다

장기적으로 의료 시스템은 AI를 활용하여 방대한 양의 데이터를 검토하고, 사회적 요인을 이해하며, 사전에 환자 인구 집단에 접근함으로써 개인 맞춤형 의료로 나아가고 있습니다. 많은 공공 의료 시스템이 아직 이 수준까지 성숙하지는 않았지만, 그 가능성이 실현되기 시작했습니다.

조직은 지금 바로 데이터를 검토하여 환자 인구 특성을 이해하고, 기존 참여 전략을 기반으로 구축하며, 더 나은 예방을 위해 아웃리치를 개인화할 기회를 식별할 수 있습니다. AI는 또한 인구 수준의 데이터를 분석하여 공중 보건 계획을 식별하고, 더 비용 효율적이고 목표화된 개입을 지원할 수 있습니다.

예방적 의료는 일치된 증거에서 시작됩니다

국가, 의료 시스템 구조, 또는 인구 분포에 관계없이 좋은 예방적 의료는 증거에서 시작됩니다. 이 정보는 임상의의 손에 있어야 하며, 일치된 지침은 환자 교육 자료까지 확장되어야 합니다.

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