AI와 미래의 의료

산업화된 세계와 개발도상국 모두가 전례 없는 인구 통계학적 변화를 겪고 있습니다. 일부 세계最大의 국가에서 출생률이 최소에 달했으며, 수십억 명의 근로자가 은퇴를 준비하고 있습니다.

연구자와 정책 입안자들은 지난 20년 동안 노력해 오면서 고령화 인구의 증가하는 의료 비용에 대처하는 방법을 찾기 시작했습니다. 전반적으로 AI가 가장 유리한 해결책으로 간주되고 있습니다.

인공 지능은 기본적인 작업을 자동화하여 많은 경우에 비싼 인간의 개입을 제거할 수 있으며, 환자에게 더 큰 개인 정보 보호와 재량을 제공할 수 있습니다. 또한 기계 학습을 통해 오늘날 구현된 구현은 시간이 지남에 따라 개선되고 미래에 발생할 수 있는 새로운 도전에 대처할 수 있습니다.

이 기사는 의료 분야에서 AI/ML 기술의 몇 가지 가능한 적용을 논의합니다. 아래에 설명된 내용은 미래에 매우 멀리 있지 않으며, 2026년까지 445억 달러의 규모로 성장할 것으로 예상되는 의료 인공 지능 시장의 일부가 될 것입니다.

스트리밍된 제약 개발

제약 산업은 매년 약 100억 달러를 연구 개발에 지출합니다. 이 과정에서 발생하는 많은 비용은 빅데이터 분석 도구, 특히 신경망을 잠재적 인 의료 성분의 분자 구조를 분류하는 데이터베이스에 적용함으로써 줄일 수 있습니다.

이 전략은 시간이 중요할 때 특히 유용했습니다. 2015년 동아프리카에서 에볼라 유행期间, 토론토 대학교는 제약 화합물 데이터베이스를 신속하게 처리하기 위해 AI를 사용했습니다. 이전에 수개월 또는 수년의 분석이 필요했을 치료법의 발견은 하루 만에 이루어졌습니다.

잘 알려진 바와 같이 AI 분석은 지난 1년 반 동안 COVID-19 백신 및 치료법 개발에 핵심이 되었습니다. 새로운 바이러스株이 나타날 때마다 동일한 기술이 계속 적용되고 있습니다.

자동화된 의료 문서화

대부분의 클리닉 및 병원 기록이 이미 디지털 형식으로 저장되어 있기 때문에 EHR(전자 건강 기록)은 의료 분야에서 중요한 역할을 합니다. 이 기술은 환자 기록에 접근하는 것을 더 빠르고 더 저렴하게 만들었지만, 실제로 의료 문서화는 시간이 부족한 의료 제공자에게 상당한 부담을 나타낼 수 있습니다.

자연어 처리 (NLP) 기술이 이미 존재하여 의료 데이터 수집 및 저장과 관련된 여러 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 음성 인식 및 음성 입력 소프트웨어는 의료 분야에서 새로운 것이 아니지만, 제안이 의료 전문가가 환자와의 상호 작용의 전체를 문서화하고 분석하는 인공 지능 알고리즘을 적용하는 것입니다.

이 기술의 하나의 제안된 구현은 의료 전문가가 착용하는 카메라로 녹화된 비디오를 처리하기 위해 AI와 기계 학습을 사용하는 것입니다. 이는 실제로 오늘날 많은 경찰이 착용하는 바디캠과 매우 유사할 것입니다. 이러한 비디오에서 수집된 정보는 빠르게 색인화되고 추가 분석을 위해 다른 의료 데이터와 결합될 수 있습니다.

셀피 진단

세계의 일부 지역에서는 의료 클리닉과 병원이 멀리 떨어져 있으며, 다른 지역에서는 의사와의 정기적인 검사를 받는 것이 불필요한 번거로움으로 느껴질 수 있습니다. 이러한 상황에 있는 사람들은 심각한 질환이 너무 늦게 발견되기 전에 종종 무시됩니다.

幸い, 이러한 지역에서 대부분의 사람들은 이미 강력한 진단 도구를 소지하고 있습니다. 즉, 스마트폰입니다. 셀카 카메라의 품질은 매년 개선되고 있으며, 이 기술은 생산하기 더 저렴해지고 있습니다. 이러한 장치를 사용하여 촬영된 사진은 AI 알고리즘에 의해 분석될 수 있습니다.

이미 의료 품질의 이미징에 접근할 수 없는 지역의 의사들은 자신의 휴대폰으로 촬영된 사진을 사용하여 환자를 분석하기 시작했습니다. 실제로 기계 학습을 사용하는 스마트폰은 이미 피부암과 黑色종양을 90%의 정확도로 진단하는 데 사용되고 있습니다. 소비자용 앱은 이미 시장에 출시되어 있으며, 일반 사용자가 자신의 신체에서 피부 변화를 감지할 수 있습니다.

유사한 기술이 안과에 적용되고 있습니다. 미국 FDA에 의해 승인된 알고리즘은 당뇨병 환자의 사진 분석을 통해 망막병변을 감지하기 위해 개발되었습니다.

챗봇 활성화된 텔레메디신

모두가 개인 정보를 유지하고 싶은 것이 있으며, 많은 사람들에게 건강은 그 중 하나입니다. 의료 전문가와의 의사 소통이 어려워 보일 수 있습니다. 이러한 종류의 환자에게 챗봇이 해법을 제공할 수 있습니다. 이미 텔레메디신에서 예약安排, 처방 재 충전, 트라이어지 등에 사용되는 기술은 기본적인 자기 관리 의료에 대한 조언이 필요한 개인과 상호 작용하는 방법으로 활발하게 조사되고 있습니다.

실제로 연구자들은 영국에서 챗봇이 더 부끄러워하는 건강 상태를 가진 환자의 선호도 선택이 될 것이라고 발견했습니다. 더 큰匿名性으로, 환자는 더 큰 관심을 가지게 될 것입니다. 미래에 더 큰 관심을 유발할 수 있는 문제에 대한 도움을 구하는 것보다 더 많이 치료되지 않은 채로 남겨질 수 있습니다.

결론

이 기사에서 설명된 의료 분야의 AI 사용 사례는 실제로 가능한 것의 매우 작은 샘플입니다. 다음 10년의 Medtech 개발로 우리는 많은 혁신적인 발명을 발견할 것입니다. 일부는 오늘날에理论化할 수 있습니다.

그런 다음 핵심은 이론을 현실로 바꾸는 능력입니다. Daiger에서 우리는 AI와 기계 학습에 대한 이론적인 아이디어를 비즈니스에 가치를 추가하는 실행 가능한 솔루션으로 전환하는 것을 전문으로 합니다. 저희 서비스에 대해 더 알아보려면 저희에게 연락하거나 저희 웹사이트를 방문하세요.