AI와 의료의 미래

산업화된 세계와 개발 도상국 모두가 전례 없는 인구 통계학적 변화를 겪고 있다. 세계에서 가장 큰 국가 중 일부에서는 출생률이 최저치에 도달했으며, 수십억 명의 노동자가 은퇴를 준비하고 있다.

연구자와 정책 입안자들은 지난 20년 동안 노동력의 고령화로 인한 의료 비용을 처리하는 방법을 적극적으로 찾기 시작했다. 전반적으로 AI는 가장 유리한 해결책으로 간주되고 있다.

인공 지능은 기본적인 작업을 자동화하여 많은 경우에 비싼 인간의 개입을 제거할 뿐만 아니라 환자에게 더 큰 사생활과 재량을 제공할 수 있다. 또한 기계 학습 덕분에 오늘날 구현된 내용은 시간이 지남에 따라 개선되고 미래에 발생할 수 있는 새로운 도전에 적응할 수 있다.

이 기사에서는 의료 분야에서 AI/ML 기술의 몇 가지 가능한 응용 프로그램에 대해 논의한다. 아래에 설명된 내용은 미래에 매우 멀지 않으며, 2026년까지 445억 달러의 규모로 성장할 것으로 예상되는 의료 인공 지능 시장의 일부가 될 가능성이 크다.

제약 개발의 효율화

제약 산업은 매년 약 1,000억 달러를 연구 개발에 지출한다. 이 과정에서 발생하는 많은 비용은 대규모 데이터 분석 도구, 즉 신경망을 포함한 도구를 잠재적인 의약품 성분의 분자 구조를 분류하는 데이터베이스에 적용함으로써 줄일 수 있다.

이 전략은 시간이 절실한 상황, 즉 전염병 시기에는 특히 유용한 것으로 나타났다. 2015년 동아프리카에서 에볼라 유행 시 토론토 대학교는 AI를 사용하여 제약 화합물 데이터베이스를 신속하게 처리했다. 이전에는 수개월 또는 수년의 분석이 필요했을 치료법의 발견은 하루 만에 이루어졌다.

잘 알려진 바와 같이, AI 분석은 지난 1년 반 동안 COVID-19 백신 및 치료법 개발에도 중요한 역할을 했다. 바이러스의 새로운 변종이 나타날 때마다 동일한 기술이 계속 적용되고 있다.

자동화된 의료 문서화

대부분의 임상 및 병원 기록이 이미 디지털 형식으로 저장되어 있기 때문에 전자 건강 기록(EHR)이 의료 분야에서 중요한 역할을 한다. 이 기술은 환자 기록에 접근하는 것을 더 쉽고 빠르고 궁극적으로 더 저렴하게 만들었지만 의료 문서의 디지털화는 시간이 부족한 의료 제공자에게 상당한 부담이 될 수 있다.

의료 데이터 수집 및 저장과 관련된 다양한 프로세스를 효율화할 수 있는 자연어 처리(NLP) 기술이 현재 존재한다. 음성 인식 및 음성 입력 소프트웨어는 의학에서 새로운 것이 아니지만, 제안이 의료 전문가의 환자와의 상호 작용의 전체를 문서화하고 분석하는 데 인공 지능 알고리즘을 적용하는 것이 제기되고 있다.

이 기술의 하나의 제안된 구현은 의료 전문가가 착용하는 카메라로 녹화된 비디오를 처리하기 위해 AI와 기계 학습을 사용하는 것이다. 실제로 이것은 오늘날 많은 경찰이 착용하는 바디 캠과 매우 유사할 것이다. 이러한 비디오에서 수집된 정보는 빠르게 색인화되어 추가 분석을 위해 다른 의료 데이터와 결합될 수 있다.

셀피 진단

세계의 일부 지역에서는 보건소와 병원이 희박하다. 다른 지역에서는 바쁜 일상으로부터 시간을 내어 의사를 방문하여 정기적으로 검사를 받는 것이 과도한 번거로움으로 느껴질 수 있다. 이러한 상황에 살고 있는 사람들은 심각한 질환이 발견되지 않고 너무 늦게 발견되는 경우가 많다.

幸い, 오늘날 대부분의 사람들은 이미 강력한 진단 도구를 소지하고 있다. 즉, 스마트폰이다. 셀폰 카메라 이미징의 품질은 매년 개선되고 있으며 기술은 생산하기 더 저렴해지고 있다. 이러한 장치를 사용하여 찍은 사진은 AI 알고리즘에 의해 분석할 수 있다.

이미 의사들은 임상급의 이미징에 접근할 수 없는 지역에서 자신의 휴대폰으로 찍은 사진을 사용하여 환자를 분석하기 시작했다. 실제로 기계 학습을 활용한 스마트폰은 이미 피부암과 黑色종을 90%의 정확도로 진단하는 데 사용되고 있다. 소비자 등급 앱은 이미 시장에 출시되어 있으며, 일반 사용자가 자신의 신체에서 피부 변화를 감지할 수 있다.

유사한 기술이 안과에 적용되고 있다. 미국 FDA에 의해 승인된 알고리즘이 개발되어 당뇨병 환자의 사진 분석을 통해 망막병증을 감지한다.

챗봇 활성화된 원격의료

모두가 비공개로 유지하고 싶은 것이 있으며, 많은 사람들에게 건강은 그 중 하나이다. 의료 전문가와의 의사소통은 당연히 주의가 필요하다. 그러나 일부 사람들에게는 의료 전문가와의 의사소통조차도 어려울 수 있다.

챗봇은 이러한 종류의 환자에게 해법을 제공할 수 있다. 이미 원격의료에서 예약 스케줄링, 처방 재충전 및 트라이에지에 사용되는 기술은 기본적인 자가 관리 의료에 대한 조언이 필요한 개인과 상호 작용하는 방법으로 활발하게 조사되고 있다.

실제로, 연구자들은 영국에서 챗봇이 더 부끄러워하는 건강 상태, 즉 성병과 같은 경우 환자의 선호도에 따라 선택될 것이라고 발견했다. 더 큰 익명성으로 인해 환자는 더 큰 문제로 이어질 수 있는 문제에 대해 도움을 구할 가능성이 더 높다.

결론

이 기사에서 설명된 의료 분야에서 AI의 사용 사례는 실제로 가능한 것의 매우 작은 샘플을 나타낸다. 메드테크 개발의 다음 10년으로 들어가면서 우리는 수많은 혁신적인 발명을 발견할 것이며, 오늘날에는 일부만을 상상할 수 있을 것이다.

그런 다음 핵심은 이론을 현실로 바꾸는 능력이다. Daiger에서 우리는 AI와 기계 학습에 관련된 이론적인 아이디어를 비즈니스에 가치를 추가하는 실행 가능한 솔루션으로 전환하는 것을 전문으로 한다. 자세한 내용은 저희에게 연락하거나 웹사이트를 방문하십시오.