기후 변화는 더 이상 단순한 환경 문제가 아닙니다. 이는 실시간으로 전개되는 본격적인 공중 보건 비상 사태입니다.
산불, 열돔, 비행기 비상 사태, 허리케인, 인프라 고장 등 재해가 점점 증가하고 있습니다. 각 헤드라인 들어서의 열기로 인해 응급실 방문, 산불 연기로 호흡기 질환이 악화되고 홍수가 치료에 대해 접근을 모두 차단하는 등, 실질적인 인간적 결과가 있습니다. 기온 상승으로 인해 전염병의 범위가 확대되고 있습니다.
이러한 영향은 먼 미래에 있는 것이 아닙니다. 현재 이러한 영향은 가장 취약한 지역을 가장 큰 행태를 미치고 있습니다.
저는 피해가 발생하기 전에 이러한 요구가 해결되는 세상을 예상합니다. 이 기술은 현재 존재합니다. 사실, 이 기술은 이미 미국 이외의 국가에서도 구조되어 사용되고 있습니다.
수년간 경고 징후가 나타났지만, 너무 많은 미국의 응급 및 의료 시스템은 다양한 재해가 발생하는 것을 다루지 못하고 하나의 위기밖에는 처리할 준비도 되지 않습니다. 그들이 의존하는 인프라는 반대로 통지를 위해 구축되었습니다. 속도가 느리고 연결이 끊어져 있으며 사후적인 대응을 통해 예측성을 강조한 시대에 반환적으로 설계되었습니다.
필요한 것은 개선이라하기보다는 근단적인 변화입니다. 이는 운영 방식을 간절하게 변화하는 것입니다. 상황의 변화에 즉각 감지하고 적응하며 대응할 수 있는 시스템이 필요합니다.
실시간으로 행동할 수 있는 능력은 더 이상 경쟁 우위가 아닙니다. 이는 공공 안전의 필수 요소입니다. 폭염으로 인해 환자의 생체 상태가 악화되는 것을 감지하거나 홍수 발생 시 구급차 경로를 변경하는 것과 관련하여 생존은 속도에 달려 있습니다.
우리는 이미 이러한 도전에 대응하는 시스템을 배포하고 있습니다. 일본에서는 NTT 데이터와 협력하여 드론, 위성 및 지상 센서의 실시간 데이터를 활용해 동적인 대피 경로를 제공하는 재해 대응 플랫폼인 D-Resilio(디-레질리오)를 구축했습니다. 이 소프트웨어는 실시간 입력과 로컬 프로토콜을 결합하여 태풍, 홍수 및 산사태 발생시 생명을 보호합니다.
이는 하나의 사례입니다. 컴퓨터 비전, 엣지 인텔리전스 및 생성적 AI를 자동화하는 기능을 통해 이제 우리는 생략 데이터를 실시간 결정과 조율된 행동으로 전환할 수 있는 도구를 보유하고 있습니다. 이 시스템은 생략 데이터를 생명을 보호하는 즉각적인 결정으로 변환합니다. 이 기술은 사건이 발생할 때 대응하여 의료 종사자, 응급 구조 요원, 기능 관리자가 더 빠르고 스마트하며 더 정밀하게 행동할 수 있도록 지원합니다.
그러나 여기서 고무해지는 점은 미국이 이 운동을 주도해야 한다는 것입니다. 대신 우리는 다른 국가들이 이러한 생명관련 기술을 더 빨리 채택하고 확장하기 위해 움직이는 것을 지켜보고 있습니다. 이것이 변화하기 시작했습니다.
사우디아라비아 방문을 포함한 최근의 국제 대화는 새로운 시급함과 이러한 시스템이 해외뿐만 아니라 국내에서도 주요 경게가 되어야 한다는 인식이 높아지고 있음을 시사합니다.
세계 건강 통보회가 (WEF) 및 건강 지방 통합 회식 (HLTH) 같은 국제 행사에서 인공지능 (AI)을 공중 보건 및 응급 시스템에 통합해야 할 필요성을 둘러싼 논의가 격화되고 있습니다. 그러나 우리는 단순히 AI를 고전 경교에 통합하고 혁신을 기대할 수는 없습니다. 이러한 시스템은 실시간, 이벤트 가운지, 분산형 방식으로 재구성되어야 합니다. 이는 배치 프로세스에서 실시간 데이터 스트림으로 전환한다는 것을 의미합니다. 강해적인 수동 워크플로우부터 지능형 에이전트로 전환합니다. 중앙화된 클라우드부터 적응형 에지로
이러한 변화는 이미 진행 중입니다. 회복 서비스 제공자, 도시 계획자, 방위 기관 및 인프라스턴 및 기능 및 구조 책임자들은 통화 힘을 위한 기초로 실시간 인텔리전스를 채택하기 시작했습니다.
혁신의 다음 물결은 우리가 수집하는 데이터의 양이 아니라 그를 빨리 행동하는지에 따라 평가될 것입니다. 우리는 실시간으로 행동하거나 실질적인 결과에 뒤집히면 안 됩니다.
