인텔 헬스케어 및 라이프 사이언스 사업 총괄 매니저 데이브 라이언 – 인터뷰 시리즈

데이브 라이언은 인텔의 글로벌 헬스케어 및 라이프 사이언스 사업을 이끌고 있습니다. 이 사업은 에지에서 클라우드까지 디지털 변화를 통해 정밀하고 가치 기반의 진료를 현실화하는 것을 목표로 합니다. 그의 고객은 라이프 사이언스 기기, 의료 장비, 임상 시스템, 컴퓨팅 어플라이언스 및 장치를 생산하는 제조업체입니다. 데이브 라이언은 소비자 기술 협회 헬스케어 및 피트니스 부문, HIMSS의 개인 연결 헬스 얼라이언스, 글로벌 노인 문제 연합, 및 연결된 케어 연합의 이사회의 일원으로 활동했습니다.

인텔의 헬스케어 및 라이프 사이언스 사업은 무엇입니까?

인텔의 헬스케어 및 라이프 사이언스 사업은 의료 영상, 임상 시스템, 연구소 및 라이프 사이언스 분야에서 솔루션을 개발하는 것을 지원합니다. 이는 분산된, 지능형, 개인화된 진료를 가능하게 합니다.

인텔의 헬스케어 사업은 인구 건강, 의료 영상, 임상 시스템, 디지털 인프라에 중점을 두고 있습니다.

• 인구 건강은 다양한 환자 데이터를 분석하여 의료 제공자들이 위험을 식별하고 치료를 개선하는 데 도움을 줍니다. 최적화된 기계 학습과 인공지능은 환자 그룹을 분류하여 의료 제공자들이 가장 위험한 환자에게 우선순위를 둘 수 있도록 합니다.
• 의료 영상(예: MRI, CT)은 정확한 평가를 요구하는 거대한 데이터 세트를 생성합니다. 고성능 컴퓨팅과 인공지능은 영상 데이터를 더 빠르게 분석하여 방사선과학자들이 진단을 내리도록 지원합니다.
• 임상 시스템은 컴퓨터 비전, 인공지능, 고성능 컴퓨팅, 에지 컴퓨팅을 사용하여 환자 모니터링, 로봇 수술, 원격 의료 등 다양한 분야에서 지능형 시스템을 구현합니다. 이러한 시스템은 다양한 데이터 소스를 조화하여 완전한 환자 뷰를 제공하고, 조직의 필요에 따라 유연하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
• 디지털 인프라는 다양한 기술을 통합하여 새로운 환자 상호작용 접근 방식을 가능하게 합니다. 이는 어디서나, 언제나 케어가 가능하도록 지원합니다.

인텔의 연구소 및 라이프 사이언스 사업은 세 가지 주요 분야에 중점을 두고 있습니다: 데이터 분석, 오믹스, 제약업.

• 데이터 분석은 인공지능을 사용하여 발견과 통찰력을驱动하여 정밀의학을 가능하게 합니다. 이는 환자에게 가장 효과적인 약을 제공하고, 부작용을 줄이는 데 도움을 줍니다.
• 오믹스는 생물학적 분자 그룹을 설명하고 정량화하는 것을 의미합니다. 이는 생물 정보학과 계산 생물학을 사용하여 수행됩니다. 이러한 분야의 거대한 데이터 세트는 합리적인 시간 내에 결과를 얻기 위해 고처리량 처리를 요구합니다.
• 제약업은 약물과 인간 생물학적 시스템의 상호작용을 연구하는 것을 의미합니다. 이는 분자 수준에서 데이터 과학이 인공지능과 기계 학습을 사용하여 리드 생성과 최적화를 지원합니다. 이는 임상 시험을 개선하고, 반응 통찰력을 제공하며, 새로운 약물 발견을 가속화합니다.

당신은 언제부터 인공지능을 헬스케어의 혜택을 위해 사용하는 것에 관심을 가지게 되었습니까?

인공지능은 많은 산업에서 자동화하는 데 사용되었습니다. 그러나 헬스케어에서는 인공지능이 기존의 인간 전문성을 보완하여 진단과 치료에真正한 변화를 가져오는 도구로 사용되고 있습니다. 이는 의료 영상 분야에서 특히 명확합니다. 여기서 인공지능은 인간이 수행할 수 있는 것보다 더 빠르고 자세한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

클리닉 환경에서 빅데이터를 분석하는 데 인공지능이 얼마나 중요한가요?

헬스케어 및 라이프 사이언스 산업은 다른 산업보다 더 많은 데이터를 생성하며, 이러한 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 것은 생명과 죽음의 문제입니다. 인공지능은 이러한 데이터를 분석하고 통찰력을 제공하는 데 필수적인 역할을 합니다.

예를 들어, 전자 건강 기록(EHR)은 케어의 질과 효율성을 개선하는 데 디지털 혁명을 가능하게 했습니다. 그러나 이러한 기록에는 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터가 혼합되어 있습니다. 인공지능은 이러한 데이터를 더 유용한 형태로 변환하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

의료 기기와 카메라에서 수집된 데이터는 증가하고 있으며, 이러한 데이터를 환자 기록과 결합하면 새로운 통찰력을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 알고리즘을 사용하여 패혈증의 발병을 예측하여 조기 개입을 가능하게 할 수 있습니다.

데이터를 분석하는 데 기계 학습을 사용하는 더 주목할만한 사용 사례는 무엇인가요?

기계 학습을 사용하면 임상 문서화와 워크플로우를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리를 사용하여 환자 방문 요약과 임상 기록을 자동으로 생성할 수 있습니다.

기계 학습을 사용하여 임상 데이터를 분석하면 환자 결과를 개선하고, 케어를 더 효율적으로 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 의료 영상 데이터를 분석하여 질병을 더 빠르게 진단하고, 치료를 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

인텔은 제노믹스 커뮤니티와 어떻게 협력하여 대규모 데이터셋을 생물의학적 통찰력으로 변환하고 개인화된 케어를 가속화하고 있습니까?

정밀의학은 개인 수준의 건강 데이터 소스를 제공하여 질병 표적과 환자 집단을 식별하는 데 도움을 줍니다. 제노믹스는 이러한 정밀의학의 핵심입니다.

인텔은 제노믹스 커뮤니티와 협력하여 제노믹스 분석 도구를 최적화하여 인텔 아키텍처 기반 플랫폼에서 더 잘 작동하도록 지원하고 있습니다. 예를 들어, 브로드 연구소의 제노믹스 분석 툴킷(GATK)을 인텔 하드웨어에서 최적화하여 인공지능 모델 개발과 배포를 더 쉽게 할 수 있도록 지원하고 있습니다.

원격 헬스케어가 중요한 이유는 무엇입니까?

헬스케어 산업은 이미 오래전부터 원격 케어의 다양한 형태와 측면을 연구하고 있었습니다. 그러나 이러한 노력은 최근에 대유행으로 인해 가속화되었습니다.

원격 케어는 많은 이점을 제공합니다. 환자들은 원격 케어를 통해 더 편안하고, 스트레스가 줄어듭니다. 의료 제공자들은 더 많은 환자를 볼 수 있고, 시간과 자원을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다.

원격 환자 모니터링을 위한 기술은 무엇입니까?

원격 환자 모니터링을 위한 기술에는 여러 가지 요소가 있습니다. 가장 중요한 것은 환자에게 사용하기 쉬운 것입니다. 또한 데이터의 보안과 개인 정보 보호가 중요합니다.

의료 제공자가 여러 환자를 모니터링할 수 있도록 플릿 관리와 기술 지원이 중요합니다. 이는 데이터 교환과 개인 정보 보호를 위한 산업 표준을 따르는 것을 의미합니다.

인텔은 원격 환자 모니터링을 위한 기술을 개발하고 있습니다. 이는 인공지능을 사용하여 환자의 건강 상태를 모니터링하고, 의료 제공자에게 통찰력을 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

감사합니다. 인텔의 헬스케어 노력에 대해 더 알고 싶은 독자는 인텔의 글로벌 헬스케어 및 라이프 사이언스 사업을 방문할 수 있습니다.