병원들은 오래된 전자의무기록(EHR) 시스템이 요구 사항을 처리할 수 있는지 확인하지 않고 새로운 AI 도구를 도입하고 있습니다. AI의 실시간 쿼리를 위해 설계되지 않은 수십 년 된 이 시스템들은 오래된 주자가 단거리 달리기를 하는 것과 같아서 고장 위험이 있습니다. 의료 분야에서 이러한 시스템 오류는 환자를 위험에 빠뜨릴 수 있으며, 의사들이 수동으로 정보를 액세스하는 방법을 잊어버리게 할 수도 있습니다. AI는 효율성 증대 및 문서화 속도 향상과 같은 막대한 이점을 약속하지만, 근본적인 인프라의 용량을 의문을 제기하는 리더는 거의 없습니다. 이러한 시스템이 압력을 견디지 못하고 붕괴된다면, 대형 의료 시스템 및 보험사에 미치는 영향은 심각하고 갑작스러울 수 있습니다. 이 문제는 의료 분야에만 국한된 것이 아니지만, 이곳에서는 환자 안전에 직접적인 영향을 미칩니다. 데이터를 끊임없이 쿼리하는 AI 챗봇은 간헐적이고 단일 사용자 액세스를 위해 설계된 시스템을 과부하시켜 광범위한 속도 저하를 유발할 것입니다. 데이터 아키텍처를 재구축하는 것은 비용이 많이 들고 위험하며, 직접적인 수익을 창출하지 않기 때문에 종종 우선순위에서 밀립니다. 그러나 AI의 빠르고 무분별한 액세스는 6개월 전에는 존재하지 않았던 긴급한 문제가 되었습니다. 이러한 근본적인 시스템의 용량을 무시하는 것은 전체 의료 시스템에 걸쳐 자해적인 위기를 초래할 수 있습니다. 의료 시스템 기술자, 공급업체, AI 빌더를 포함한 이해 관계자들은 인프라 준비 상태를 확인하기 위해 공동 책임을 져야 합니다. 위험 완화에 집중하고 AI가 무엇에 연결되고 있는지, 그리고 실패 가능성을 이해하는 것이 중요합니다. 의료 기관은 인프라 용량을 감사하고, 선제적으로 업그레이드에 투자하며, 장기적인 현대화 로드맵을 약속해야 합니다. AI의 진정한 가치는 업계가 노후화된 시스템에 대한 빠른 채택의 숨겨진 위험을 해결하기 전까지는 실현될 수 없습니다.