의료 분야의 인공지능은 작업 흐름과 운영을 개선하고, 반복적인 작업으로 의료진과 비의료진을 돕고, 환자에게 정확한 데이터를 제공할 수 있습니다. 이것은 효율성을 높이고 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
개인별 맞춤 치료 계획
인공지능 시스템은 의료 분야에서 더 나은 진단을 내리고 더 개인화된 치료 계획을 개발할 수 있습니다. 이것은 의료 오류를 줄이고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다. 많은 의료 인공지능 애플리케이션들은 패턴을 감지하고 결정을 내리기 위해 신경망을 사용하는 기계 학습의 한 종류인 딥 러닝을 사용합니다. 이 기술은 스냅챗 필터와 자율주행 자동차와 같은 많은 소비자 대면 애플리케이션에서 이미 사용되고 있습니다.
ML은 또한 개인화된 의학을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 질병에 기여하는 분자 또는 유전적 요인을 식별하고 질병의 특정 측면을 표적으로 하는 의약품을 개발하는 것을 포함합니다. 또한 어떤 환자가 특정 치료에 반응할 가능성이 있는지 예측할 수 있습니다. 그러나 의료 분야에서 AI의 사용에 어려움이 없는 것은 아닙니다. 주요 과제는 AI에 의해 사용되는 데이터가 고품질이 되도록 보장하는 것입니다. 이것은 정확한 의료 기록을 수집하고 유지하기 위한 프로세스를 수립하는 것을 요구합니다. 또 다른 과제는 AI가 인간의 직업을 대체할 수 있는 가능성입니다. 이러한 도전을 극복하기 위해 의사들은 환자에게 가능한 최상의 치료가 제공되도록 보장하기 위해 AI 시스템과 협력할 필요가 있습니다.
의료 영상 분석
의료 영상에서 AI 알고리즘은 진단을 개선하고 의사가 질병 패턴을 찾고 추적하는 것을 도울 수 있습니다. 이러한 시스템은 EHR 데이터를 빠르게 검색하고 더 쉬운 분석을 위해 표준화할 수 있으므로 의료 전문가는 복잡하고 구조화되지 않은 정보를 해석하는 것보다 환자를 치료하는 데 집중할 수 있습니다. 예를 들어, MRI 영상을 분석할 때, AI는 종양 미세 석회화를 식별하고 암이 악성인지 양성인지를 결정할 수 있습니다. 이것은 거짓 양성의 수를 줄이고, 발견되지 않은 악성 종양을 예방하고, 더 빠른 진단을 가능하게 할 수 있습니다. 또한 ML 기반 기술인 GANs와 VAEs는 특히 초기 증상을 감지하는 데 있어 의료 영상 분석의 정확도를 높이기 위해 사용되고 있습니다. 이는 환자 결과를 개선하고 치료 비용을 낮추는데 매우 중요할 수 있습니다. 하지만, 상당한 비율의 미국인들이 의료 분야에서 인공지능을 사용하는 것이 편견과 불공정한 대우 악화시킬 것이라고 생각하는 것에 대한 우려가 여전히 존재합니다. 그들은 인공지능이 훈련된 데이터가 인간의 편견을 반영할 수 있거나 환자와 의료 제공자 사이의 개인적인 연결이 중요하다고 느끼는 것을 포함한 이유를 인용합니다.
질병 탐지를 위한 예측 분석
예측 분석 모델은 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 식별하기 위해 환자의 병력과 다른 정보를 분석하여 질병을 조기에 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 의사들이 질병에 걸릴 가능성을 줄이기 위한 예방 조치를 취하고 일반적인 접근 방식보다 더 효과적인 더 많은 표적 치료법을 제공할 수 있도록 합니다. 또한, 예측 분석은 약속을 놓치거나 재입원이 필요할 가능성이 있는 환자를 식별할 수 있어 의료제공자가 리소스를 더 잘 할당하고 비용을 최소화할 수 있습니다. 또한 과다 청구 또는 불필요한 절차와 같은 부정 행위를 식별하여 의료 조직이 손실을 방지하고 환자 치료를 개선하기 위한 리소스를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. 하지만 의료 분야에서 예측 분석에는 몇 가지 어려움이 있습니다. 데이터 품질의 우선순위를 정하고, 강력한 기술 인프라에 투자하며, 데이터 과학자들과 협력하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 예측 분석 모델이 최상의 성능을 발휘하고, 환자에게 정확하고 안전하도록 보장할 수 있습니다. 또한 환자 데이터를 보호하기 위해서는 강력한 보안 조치와 개인 정보 보호 규정을 준수하는 것이 중요합니다.
약물의 발견과 개발
AI는 잠재적인 약물 표적 식별, 새로운 치료 적용을 위한 알려진 화합물의 스크리닝, 전임상 시험 강화를 포함한 다양한 약물 발견 및 개발 단계에서 역할을 할 수 있습니다. 또한 부작용을 초래할 수 있는 약물-약물 상호 작용을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 최근의 한 예는 ML 알고리즘을 사용하여 기존 데이터를 기반으로 암과 관련된 질병을 잠재적으로 치료할 수 있는 새로운 화합물을 찾는 방법을 보여주었습니다. AI는 또한 데이터를 분석하고 인간의 오류와 편견을 제거함으로써 연구와 의사 결정에서 편견을 확인하고 방지하는 데 도움을 줍니다. 그러나 의료 분야에 배치되기 전에 AI 시스템이 안전과 신뢰성에 대해 엄격하게 테스트 되었는지 확인하는 것이 중요합니다.
또한 스타마인드와 같은 인공지는 기반 지식 관리 도구는 팀이 조직 전반의 전문 지식에 쉽게 접근하고 중복 작업을 방지하여 생산성과 효율성을 높입니다. 이러한 기술은 또한 모범 사례와 아이디어의 공유를 촉진하는 협력 환경을 지원할 수 있습니다. 또한 인공지능은 규제 준수를 탐색하고 재정적 약속을 충족하는 것과 같은 복잡한 프로세스를 간소화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
가상 헬스 어시스턴트
대형 기술 회사들이 인공지능 헬스케어 혁신에 상당한 양의 자금을 투자하지만, 광범위한 채택에 많은 장애물이 남아 있습니다. 장애물이 남아 있습니다. 가장 큰 관심사 중 하나는 개인 정보 보호와 인공지능이 특정 그룹을 어떻게 차별할 수 있는지 입니다. 일부 의료 기관은 반복적인 작업을 자동화하고 서류 작업을 처리하기 위해 가상 비서를 사용합니다. 예를 들어, 그들은 시간을 절약하고 정확한 기록을 보장하면서, 상담 중에 환자에 대한 메모를 하고 받아쓰기를 디지털 형식으로 옮길 수 있습니다. 그들은 또한 청구를 제출하고 환자 청구에 대한 후속 조치를 취함으로써 의사의 보험 업무를 도울 수 있습니다. 인공지능이 건강관리를 향상시킬 수 있는 또 다른 방법은 연구자들이 인간의 분석보다 더 빨리 큰 데이터 세트를 분석할 수 있게 하는 것입니다. 이것은 그들이 새로운 치료법과 예방 조치로 이어질 수 있는 패턴과 추세를 식별할 수 있게 할 것입니다. 인공지능은 또한 약물 부작용을 식별하고 치료에 대한 환자의 반응을 예측하는 데 유용할 수 있으며, 이것은 임상 시험과 환자 추적 관찰에 필요한 시간을 줄일 것입니다.
운영 효율성 및 리소스 최적화
의료 분야에서 복잡한 최적화 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하는 것은 운영 효율성과 품질을 높이는 데 도움이 됩니다. 구로비 해결사 AI 알고리즘은 환자 할당과 같은 다른 복잡한 의료 운영뿐만 아니라 인력 및 일정 문제에 대한 최상의 해결책을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
일정 최적화 외에도 AI는 대규모 데이터 세트를 채굴하여 사기 및 기타 이상 징후를 탐지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 소셜 미디어 게시물을 분석하고 가장 의심스러운 단어를 식별함으로써 사기 활동의 패턴을 인식할 수 있습니다.
AI는 또한 챗봇과 가상 비서를 통해 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 애플 시리(Apple Siri)와 아마존 알렉사(Amazon Alexa)는 자연스러운 말을 이해하고 질문에 답하기 위해 AI를 사용합니다. 유사하게, 구글 맵(Google Maps)은 실시간 트래픽 업데이트와 개인화된 추천을 제공하기 위해 AI를 사용합니다.
AI는 다양한 산업 분야에 걸쳐 수많은 응용 프로그램을 통해 판도를 바꾸는 기술로 부상하고 있습니다. 온라인에서 이용할 수 있는 ML/AI 과정과 자격증의 증가에서 분명히 알 수 있듯이 조직은 이 분야의 인증된 전문가를 위해 기술을 채택하고 예산을 책정하고 있습니다. 최근 AI 개발의 눈사태는 지오파디에서 IBM Watson의 승리부터 자율 주행 자동차에 이르기까지 세계의 관심을 사로잡았습니다. 일부 사람들은 AI가 곧 인간 노동자를 완전히 대체할 것이라고 예측하기도 합니다.
의료 사기 탐지
의료가 점점 데이터를 많이 사용하게 되면서, 인공지능은 의사와 환자들이 그것을 이해할 수 있도록 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 예를 들어, 환자가 인슐린 주사를 스스로 투여할 때, 인공지능 도구는 환자나 간병인에게 알리기 위해 규정된 투여량의 편차를 표시할 수 있습니다. 이것은 약물 오류를 줄이고 덜 침습적인 수술로 이어질 수 있습니다.
마찬가지로, AI 기반 소프트웨어 프로그램은 청구 정보를 분석하여 사기를 나타낼 수 있는 불일치와 이상 징후를 식별할 수 있습니다. 특히 지불자는 이러한 응용 프로그램을 통해 이익을 얻을 수 있습니다.
프로세스를 간소화하고 비용을 줄이는 것 외에도 AI는 연구원과 임상의가 새로운 치료법과 치료법을 찾는 데 도움을 주고 있습니다. 예를 들어, 2015년 에볼라 위기 동안 아톰와이즈는 AI 시스템을 사용하여 바이러스 확산을 방지하는 당단백질에 결합할 수 있는 최고 화합물을 선별했습니다. 전통적인 방법을 사용하여 테스트하는 데 몇 달이 걸렸을 화합물을 하루 안에 확인했습니다.
미래에는 AI 도구가 임상의와 직원이 수행해야 하는 일상적인 작업을 더 많이 자동화하거나 보조하여 더 효과적이고 동정적인 전문가 대면 치료를 제공할 수 있습니다. 잠재적인 이점에도 불구하고 AI를 임상 실습에 안전하고 효과적으로 통합하는 것에 대한 많은 의문이 남아 있습니다.
결론
인공지능은 작업 흐름의 효율성에서 환자의 결과에 이르기까지 모든 것을 향상시킬 수 있는 강력한 기술입니다. 하지만 희망과 과대 광고를 위험에서 분리하는 것이 중요합니다.
첫 번째 단계는 의료 전문가와 의료 시스템이 AI에 대한 기본적인 이해를 갖도록 하는 것입니다. 이것은 의료 시스템의 요구, 제약 및 워크플로우를 이해하고 AI에 대한 적절한 사용 사례를 식별하기 위해 질적 연구를 사용할 것을 요구합니다.
다음으로 위험을 최소화하고 환자를 보호하기 위한 강력한 거버넌스 관행을 개발하는 것이 중요합니다. 여기에는 인공지능이 투명하고 감사 가능한 데이터가 결정을 뒷받침하도록 보장하는 것이 포함됩니다. 의료 분야에서 인공지능을 사용함으로써 발생할 수 있는 잠재적인 보안 및 개인 정보 보호 위험을 해결하는 것이 중요합니다.
마지막으로, 의료 전문가들은 AI의 힘을 기꺼이 받아들이고 활용할 수 있어야 합니다. 작업을 자동화하고, 반복적이고 행정적인 정보 작업을 처리하고, 임상의들이 더 창의적인 사고 과정에 집중할 수 있도록 함으로써, AI는 오늘날 의료계가 직면하고 있는 가장 시급한 문제들 중 일부를 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 궁극적으로 더 나은 환자 치료 품질로 이어질 것입니다.