의료 분야에서 AI를 적용하는 것이 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

인공 지능(AI)은 더 이상 공상 과학 영화에서 사용되는 유행어가 아닙니다. 이제 실제 응용 프로그램이 있습니다. 오늘날 이 기술은 예측 분석, 데이터 과학 및 모바일 컴퓨팅 처리에 사용됩니다. 그러나 가장 큰 문제는 의료 분야에서 AI를 적용하는 것이 어떻게 도움이 될 수 있으며 미래에 어떤 이정표를 달성할 수 있는지입니다.

AI 기술은 결국 자립할 수 있다는 평판이 있습니다. 이것은 아직 몇 년이 걸릴 수 있지만 현재의 반복은 이미 모든 이해 관계자에게 많은 유용성을 제공합니다.

오늘은 의료 산업에서 AI를 사용하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 또한 의료 전문가가 더 나은 진단, 치료 및 환자 치료를 제공할 수 있도록 하는 특정 사용 사례에 대해서도 논의할 것입니다.

읽기를 마치면 자동화와 기계 학습이 전체 의료 시스템에 어떻게 적용되는지 정확히 알게 될 것입니다. 또한 이 흥미진진한 기술의 지속적인 개발을 위한 미래가 무엇인지 명확하게 이해하게 될 것입니다. 시작하자!

의료 분야의 AI – 작동 방식

초기에 AI 기술은 인간 노동에 대해 중복되고 단조로운 것으로 간주되는 다양한 산업 전반의 프로세스를 자동화하는 데 도움이 되었습니다.

예를 들어, 자동차 서비스 분야에서 AI의 초기 적용은 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 것이었습니다. 이를 통해 수리점에 자동차, 서비스 이력 및 소유자에 대한 기본 정보를 제공했습니다.

이제 상황은 이 수준을 훨씬 넘어 발전했습니다. 사고를 미연에 방지할 수 있는 능력을 키웠습니다. 이제는 특정 운전자의 운전 습관과 차량의 전반적인 건강 상태까지 분석할 수 있습니다. 이 분석을 기반으로 차량의 브레이크를 수리할 시기와 같은 권장 사항을 즉시 또는 일정 거리를 이동한 후 제안할 수 있습니다.

AI는 자동차 손상에 대한 육안 검사 프로세스가 자동화되어 있어 사고 상황에서도 유용합니다. 손상 정도를 판단하고 보험 회사가 사진 기반 수리 견적을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 부문도 비슷한 방식으로 AI의 진화를 목격했습니다. AI는 건강 기록을 디지털화함으로써 종이 사용도 크게 줄였습니다. 또한 보험 회사, 병원 및 환자 에 대한 데이터 흐름을 쉽게 유지하는 데 도움 이 되었습니다.

실수하지 마십시오. AI는 지속적으로 개선되고 있지만 응용 프로그램을 확장하기 위한 진화의 일관성을 보여 왔습니다. 백오피스 생산성 향상에서 의료 결과 개선을 위한 촉진자가 되기까지 AI는 먼 길을 왔습니다.

AI는 코로나19 팬데믹 기간 동안 새로운 치료법을 탐색하고, 새로운 모델을 개발하며, 백신을 개발하는 데 앞장서 왔습니다. AI 기반 시스템은 환자 결과와 경험을 향상시키는 것 외에도 안면 마스크를 착용한 성인과 어린이를 식별하고 사회적 거리 기준을 측정할 수 있습니다.

AI 시스템은 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 작동합니다. 이 데이터는 임상 연구 시험, 이미지 및 의료 주장의 형태일 수 있습니다. 그런 다음 인간의 수동 기술로는 일반적으로 감지할 수 없는 통찰력과 변경 사항을 찾습니다.

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AI 알고리즘은 딥 러닝 및 레이블 데이터 패턴을 사용하여 가르칩니다. 딥 러닝은 또한 컴퓨터의 확장된 지식을 통해 실시간 데이터를 분석하고 해석합니다.

의료 분야에서 AI가 미치는 영향은 막대합니다. 몇 가지 보고서에 따르면 의료 분야의 인공 지능 및 신경망 시스템은 올해 가치가 67억 달러에 이를 것입니다. 이러한 급격한 성장에 비추어 AI의 현재 영향과 잠재적인 미래 개발을 이해하는 것이 중요합니다.

AI가 의료 산업에서 도움이 되는 모든 것을 간단히 요약하면 다음과 같습니다.

• 임상의는 환자 데이터를 대조하여 환자 치료 전략을 개선하고 맞춤화할 수 있으며 질병을 더 빨리 예측하거나 진단 할 수 있습니다.
• 의료 지불자는 맞춤형 디지털 건강 솔루션을 찾는 다른 사람들과 함께 AI 기반 챗봇을 활용하여 건강 계획을 맞춤화할 수 있습니다 .
• AI는 임상 시험을 담당하는 연구원, 임상의 및 데이터 관리자의 의료 코딩 검색 및 확인 속도를 크게 높일 수 있습니다. 이것은 임상 연구를 수행하고 마무리하는 데 매우 중요합니다.

이제 의료에서 ​​AI의 다양한 응용과 의료 생태계에 도움이 될 수 있는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

의료 분야에서 AI의 응용

AI의 존재는 의료에 있어 중요해지고 있습니다. 우리가 그것을 확립했기 때문에 우리는 그 모든 것에 대해 언제, 어디서, 어떻게 진행할 것입니다. 이 부서에서 AI의 응용 프로그램에 대한 완전한 이해를 얻으려면 더 읽어보십시오.

1. 자연어 처리 지원

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AI 전문가들은 오랫동안 인간의 언어를 이해하기 위해 노력해 왔습니다. 이 필드 NLP 는 다음과 같은 응용 프로그램을 통합합니다.

• 해석
• 텍스트 검사
• 담화 승인
• 언어와 관련된 다양한 목표

NLP를 더 잘 이해하기 위해 NLP가 가장 잘 구현된 부문인 주식과 주식 시장을 살펴보겠습니다. 전통적으로 양적 데이터는 미래 가격을 예측하는 데 사용되었습니다 .

이제 NLP는 시장 심리를 평가하여 가격 예측을 하는 데 사용됩니다. 이는 주식 시장 뉴스, 재무 문서 및 소셜 미디어에 대한 심층 분석을 통해 수행됩니다. 그런 다음 텍스트를 감정 점수로 변환합니다 . 다음 단계에서 이 점수는 가격 예측 및 구매 및 판매 신호 생성에 사용됩니다.

프로세스를 자동화하기 위해 노력하는 의료 부문에서도 유사한 NLP 지원을 추구 합니다. 의료 서비스에서 NLP의 주된 활용은 임상 문서 및 분산 연구의 생성, 이해 및 특성화를 포함합니다. NLP 프레임워크는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 대화형 AI 수행
• 환자 연관성 해석
• 보고서 준비(예: 방사선 평가)
• 환자에 대한 구조화되지 않은 임상 기록 조사

2. 신약 개발을 위한 복합 플랫폼 구축

AI 알고리즘은 약물의 새로운 치료 용도를 식별하고 독성과 작용 메커니즘을 모두 추적할 수 있습니다.

또한 여러 약물 발견 플랫폼의 기반이 될 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 이미 시판 중인 의약품 및 기타 생리 활성 물질에 대한 정보를 효율적으로 수집할 수 있습니다.

또한 이러한 플랫폼과 AI 도구는 매주 수 테라바이트의 생물학적 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 데이터는 매주 수백만 건의 임상 실험에 해당합니다. 이 모든 것은 화학, 데이터 과학 및 게놈 생물학의 핵심 개념을 활용하여 수행되며 자동화에 의해 주도됩니다.

이 생물학적 데이터 세트가 수집되면 기계 학습 도구는 인간이 구성하기에는 너무 복잡한 통찰력을 생성할 수 있습니다 . 또한, 이 약물 발견 방법은 인간의 편견 위험을 줄입니다.

3. 의료 영상 분석 지원

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AI는 임상의가 이미지와 스캔을 검토할 수 있도록 지원하기 때문에 사례 분류에 사용됩니다. 이는 심장 전문의와 방사선 전문의에게 중요한 사례의 우선 순위를 정하기 위한 중요한 통찰력을 식별할 수 있는 수단을 제공합니다. 또한 전자 건강 기록(EHR)을 해석할 때 오류를 방지하고 정확한 진단 관행을 확립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

임상 연구에서 수집된 많은 양의 데이터와 이미지는 확인 및 평가가 필요합니다. AI 알고리즘은 이 데이터를 빠르게 선별 하고 유사한 연구와 비교하여 보이지 않는 연결 및 패턴을 식별할 수 있습니다 . 이 방법은 의료 영상 전문가가 중요한 정보를 빠르게 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 또한 과거 진단 및 의료 절차, 잠재적 알레르기에 대한 데이터, 병력 및 실험실 결과를 사용할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 이미지의 컨텍스트를 강조하는 요약과 함께 이 정보를 의료 전문가에게 제공합니다.

4. 응급의료팀을 돕습니다.

예기치 못한 심혈관 장애 발생 시 구조 차량의 긴급 구조 호출 사이의 시간은 회복을 위해 중요합니다.

응급 요원은 지구력 증가를 위한 적절한 예방 조치를 취하기 위해 심부전의 영향을 인식할 수 있어야 합니다. 컴퓨터 기반 지능은 언어적 및 비언어적 정보를 모두 분해하여 표시를 생성할 수 있습니다.

위기 관리 직원을 돕는 특정 AI 의료 기기가 있습니다. 그들은 다음과 같은 방법으로 심혈관 장애를 식별할 수 있는 기회가 없는 위기 직원에게 경고할 수 있습니다.

• 배경 소음
• 발신자의 목소리 조사
• 환자의 임상 병력에서 중요한 정보

다른 ML 발전과 마찬가지로 특정 징후를 찾지 않습니다. 사실, 그들은 패턴을 고안하고 중요한 변수를 인식하라는 호출에 주의를 기울이면서 자신을 훈련합니다 .

이러한 학습으로 인해 이러한 장치는 모델에서 연속 주기로 작동합니다 . 이러한 응용 프로그램이 제공하는 혁신은 배경 소동 사이의 차이를 인식할 수 있습니다.

2019년에 수행된 연구에서는 ML 모델의 능력을 밝혀냈습니다. 그들은 음성 인식 플랫폼, ML 및 기타 배경 힌트를 사용하여 사람보다 심부전 전화를 더 잘 이해합니다.

ML은 위기의 임상 직원을 지원하는 데 기본적인 역할을 할 수 있습니다. 나중에 임상 유닛은 이 기술을 사용하여 드론이 장착된 제세동기를 사용하거나 CPR이 준비된 자원 봉사자를 사용하여 응급 전화에 대응할 수 있습니다. 결과적으로 심부전의 경우 지구력의 기회가 증가합니다.

그리고 그 유용성은 여기서 끝나지 않습니다. 또한 임상의와 위기 임상 직원이 해당 부서에서 시기적절한 대응을 강화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의료 전문가는 업무 시간의 최대 6분의 1을 관리 업무에 할애할 수 있습니다. 결과적으로 환자 치료에 사용할 수 있는 시간이 줄어들고 비생산적인 작업에 더 많은 시간이 소요됩니다.

AI는 반복적인 관리 작업에 소요되는 시간을 제거하거나 크게 줄여 시간을 보다 효과적으로 전략화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 추가 시간은 사례의 우선 순위를 지정하고 생명을 구하는 데 도움이 될 수 있기 때문에 의료 응급 상황에서 매우 중요합니다.

5. 비정형 데이터 분석

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임상의가 의학적 혁신과 발전에 대해 항상 최신 정보를 받는 것은 아닙니다. 이는 주로 대량의 공중 보건 데이터와 의료 기록을 계속 차지하고 있기 때문입니다. 수많은 재무 문서를 수동으로 구문 분석하려고 한다고 상상해 보십시오. 그러한 작업에는 시간이 걸립니다.

의료 데이터는 종종 복잡한 비정형 데이터로 저장되므로 의료 제공자가 액세스하고 이해하기가 어렵습니다. 마찬가지로 EHR과 생물의학 데이터도 탐색해야 하는 지뢰밭이 될 수 있습니다.

AI는 의료 부서 및 전문가로부터 이 데이터를 선별한 다음 기계 학습 기술을 사용하여 신속하게 스캔할 수 있습니다. 그러면 임상의에게 즉각적이고 신뢰할 수 있는 답변을 제공할 수 있습니다.

AI가 다음을 통해 데이터 구문 분석을 쉽게 만들 수 있는 영역 중 하나입니다.

• 반복적인 작업을 도와줍니다.
• 형식에 구애받지 않는 의료 데이터 표준화
• 환자를 위한 정확하고 신속하며 맞춤형 치료 계획으로 임상의를 돕습니다.

6. 건강 형평성 지원

AI와 머신러닝 산업은 합리성과 균형을 보장하는 의료 프레임워크와 디바이스를 기획해야 한다. 그리고 최상의 결과를 제공하려면 데이터 과학과 임상 검사 모두에서 발생해야 합니다.

가상 건강의 다양한 영역에서 ML 계산을 더 많이 활용하면 건강 불평등의 위험이 감소할 수 있습니다. 의료 분야에서 인공 지능을 구현하는 업무를 맡은 사람들은 AI 계산이 정확하고 객관적이며 공정한지 확인해야 합니다.

ML에는 컴퓨터가 처리하는 데이터로부터 이점을 얻을 수 있도록 하는 여러 기술이 포함되어 있습니다 . 근본적인 수준에서 이는 ML이 기본 데이터에 대한 편견 없는 분석에만 의존하는 경우 어느 정도 공정한 예측을 제공할 수 있음을 의미합니다.

인공 지능과 기계 학습 계산은 성향을 줄이기 위해 가르칠 수 있습니다. 이는 데이터 투명성을 높이고 건강 격차를 줄이는 능력을 통해 달성할 수 있습니다. AI 및 ML의 의료 서비스 연구는 인종, 국적 또는 성향으로 인한 건강 결과 불일치를 처리할 수 있습니다.

7. 예측 분석을 위한 데이터 사용

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AI 기반 장치와 앱을 통해 임상의는 워크플로, 임상 결정 및 치료 계획을 보다 전략적으로 사용할 수 있습니다.

NLP 및 ML은 환자의 전체 임상 기록을 지속적으로 정독할 수 있습니다. 그런 다음 가족의 여러 개인에게 영향을 미치는 부작용, 지속적인 애정 또는 질병과 연결됩니다.

노인 및 취약한 환자의 경우 이 데이터는 의료 경보 시스템과 함께 작동할 수 있습니다. 원격으로 의료진과 간병인의 진료를 받아 독립성을 더 오래 유지할 수 있습니다 .

다시 말해, 의료 경보 시스템은 전통적으로 사고 후 도움을 요청하도록 설계되었습니다. 그들은 예측할 수 있고 진행 속도를 추적할 수 있는 지속적인 질병에 대한 솔루션으로 변형되었습니다 .

이 정보는 EHR에서 임상 전문가가 선택할 수 있는 소스로 활용됩니다 . 결과를 이해하기 위해 정보 기반 선택을 고려합니다. 그들은 결과를 질병이 심각해지기 전에 치료할 수 있는 예지력 있는 조사 장치 로 바꿀 수 있습니다.

의료 분야에서 AI의 미래

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인공 지능은 미래를 나타내는 의료 기여에서 중요한 역할을 합니다. 머신 러닝의 형태 로 의료 정확도 향상의 핵심 역량 입니다.

진단과 치료를 제공하기 위한 초기 노력이 어려운 것으로 나타났지만, 우리는 AI가 결국 그 영역도 지배하게 될 것으로 예상합니다.

AI에 대한 최고의 테스트가 될 것은 발전이 유용할 만큼 충분히 유능할 것인지 여부가 아닙니다. 실제 과제는 일상적인 임상 실습에서 채택을 보장하는 것입니다.

광범위한 수용을 위해서는 AI 프레임워크가 다음과 같아야 합니다.

• 임상의에게 교육
• 규제 기관에서 지원
• 거의 같은 방식으로 작업
• 현장에서 시간이 지남에 따라 업데이트됨
• EHR 프레임워크와 조정
• 공공 또는 민간 출자 협회에서 비용을 지불합니다.
• 비교 제품보다 적절한 정도로 정규화

이러한 어려움은 결국 지나갈 것입니다. 그러나 기술의 전반적인 성숙도에 의존하기 때문에 수행하는 데 훨씬 더 오래 걸립니다.

마찬가지로 AI 프레임워크가 더 넓은 범위에서 인간 임상의를 대체하지 않을 것이라는 점 역시 점진적으로 분명한 것으로 보입니다. 대신 환자에게 더 잘 집중할 수 있도록 노력을 확대할 것입니다.

얼마 후 인간 임상의는 연민과 설득과 같은 인간의 흥미로운 능력을 활용하는 직업 설계로 나아갈 수 있습니다 .

다음은 곧 의료 분야에서 볼 수 있는 AI 이니셔티브의 3가지 구현입니다.

I. 로봇 수술

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인공 지능과 협동 로봇은 섬세한 절단을 하면서 속도와 능력에 관한 의료 절차를 바꿀 것입니다. 로봇은 지치지 않기 때문에 장기 및 필수 수술의 피로 문제는 문제가 되지 않습니다 .

AI 기계는 과거 작업의 정보를 활용하여 새로운 수술 절차를 촉진할 수 있는 능력이 있습니다. 이러한 기계의 정확성은 절차 중 우발적인 흔들림과 떨림의 가능성을 줄 입니다.

Ⅱ. AI 예측 치료

인공 지능과 예측 지능은 우리 삶의 웰빙에 영향을 미치는 다양한 변수를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

그것은 우리가 시즌의 바이러스에 감염될 수 있는 시기나 우리가 획득한 질병에 관한 것이 아닙니다. 우리가 사는 곳, 우리가 먹는 음식, 일하는 곳, 주변 공기 오염 수준과 관련된 것들에 관한 것입니다. 사실, 그것은 한 걸음 더 나아가 우리의 재정 상태와 파산을 피하기 위해 노력하는 것이 우리의 정신을 잃게 만드는 부채가 너무 깊은지 여부를 고려할 것입니다.

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의료 프레임워크는 개인이 지속적인 질병을 조장할 위험에 처한 때를 추측할 것입니다. 이러한 예측을 바탕으로 더 악화되기 전에 보호 조치를 권장할 것 입니다. 이러한 발전은 당뇨병, 울혈성 심혈관 부전 및 COPD의 비율이 감소할 정도로 성공할 것입니다.

III. 네트워크로 연결된 병원

예측 치료와 함께 병원 및 클리닉과 관련된 또 다른 발전이 이루어집니다. 이러한 기관은 더 이상 광범위한 질병을 다루는 큰 구조가 아닙니다.

대신, 중증 환자를 돌보기 위해 모든 자원을 공개하고 덜 심각한 환자는 보다 겸손한 접근 방식을 통해 치료할 수 있습니다.

이러한 장소는 단일 디지털 네트워크로 연결됩니다. 그런 다음 중앙 집중식 명령 센터에서 임상 및 위치 정보를 분석하여 네트워크 전반의 수요와 공급을 선별할 수 있습니다.

이 방법은 악화 위험이 있는 환자를 감지하기 위해 AI를 활용하는 것 외에도 시스템의 병목 현상을 제거할 수 있습니다. 환자를 가장 잘 돌볼 수 있는 곳으로 안내할 수 있습니다. 마찬가지로 의료 서비스 전문가는 서비스가 가장 필요한 지역으로 파견됩니다.

AI를 활용하면 병원과 의료 기관을 중앙 집중식 네트워크에 더 잘 연결할 수 있습니다. 모든 이해 관계자가 팀으로 더 잘 작동할 수 있도록 지원하는 사실상의 솔루션이 될 예정입니다.

결론

의료 분야의 AI는 미래 구현을 위해 설정된 시나리오가 아니지만 오늘날 이미 널리 사용되고 있습니다. 의료 전문가 및 의료 서비스와 함께 AI 및 빅 데이터 신경망은 업계에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다.

더 나은 네트워킹, 로봇 수술 및 예측 치료를 통해 AI는 의료 산업에서 밝은 미래를 가지고 있습니다.

이 포스트가 AI에 대한 통찰력 있는 글이 되었기를 바랍니다.

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