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인공 지능(AI)와 기계 학습(ML)은 거의 모든 산업에서 발견될 수 있으며, 일부에서는 새로운 혁신의 시대를 주도하고 있습니다. 특히 의료 분야에서 AI의 역할은 2025년까지 50%의 연간 성장률로 증가할 것으로 예상됩니다. ML은 점점 더 중요한 역할을 하며, 진단, 영상, 예측 건강, 및 기타 분야에서 도움을 주고 있습니다.
새로운 의료 기기와 웨어러블 기기가 시장에 등장함에 따라, ML은 의료 모니터링을 변革할 수 있습니다. 이는 사람들에게 쉽게 접근할 수 있는 정보를 제공하여, 자신의 건강을 더 잘 관리할 수 있도록 도와줍니다. 이는 만성 질환의 조기 발견이나 예방의 가능성을 높여줍니다. 연구자들은 이러한 새로운 기술을 개발할 때, 최고의 품질의 데이터를 수집하고, 확장 가능하고, 정확하며, 실제 사용 사례에 적합한 ML 알고리즘을 구축하기 위해 몇 가지 요소를 고려해야 합니다.
ML을 사용하여 임상 연구와 데이터 분석을 확대
過去 25년 동안, 의료 기기의 개발은 가속화되었으며, 특히 COVID-19 팬데믹 期間에는 더욱 가속화되었습니다. 우리는 피트니스 트래커와 웨어러블 기기와 같은 소비자 기기가 더 많이 등장하고, 의료 진단 기기로의 개발이 이동하고 있습니다. 이러한 기기가 시장에 등장함에 따라, 그들의 능력은 계속해서 발전하고 있습니다. 더 많은 의료 기기가 등장하면, 더 많은 연속 데이터와 더 큰, 더 다양한 데이터 세트가 분석되어야 합니다. 이러한 처리는 수동으로 수행될 때, 번거롭고 비효율적일 수 있습니다. ML은 광범위한 데이터 세트를 더 빠르고 정확하게 분석할 수 있으며, 변革적인 통찰력을 제공할 수 있는 패턴을 식별할 수 있습니다.
이제 이러한 데이터가 우리의 손가락 끝에 있으므로, 먼저 우리가 올바른 데이터를 처리하고 있는지 확인해야 합니다. 데이터는 우리가 사용하는 기술을 형성하고 정보를 제공하지만, 모든 데이터가 동일한 이점을 제공하지는 않습니다. 우리는 높은 품질의, 연속적인, 편향되지 않은 데이터가 필요하며, 금标准 의료 참조를 비교 기준으로 사용하여 올바른 데이터 수집 방법을 지원해야 합니다. 이를 통해 우리는 안전하고, 공정하고, 정확한 ML 알고리즘을 구축할 수 있습니다.
의료 기기 공간에서 공정한 시스템 개발 보장
알고리즘을 개발할 때, 연구자와 개발자는 더广泛하게 의도된 인구를 고려해야 합니다. 대부분의 회사에서 연구와 임상 시험을 단일, 이상적인, 비실제적인 사례에서 수행하는 것은 드문 일이 아닙니다. 그러나 개발자는 의도된 인구를 더广泛하게 고려해야 하며, 의도된 인구가 기술과 상호 작용할 수 있는 모든 가능한 사례를 고려해야 합니다. 우리는 다음과 같은 질문을 합니다. 이 기기의 의도된 인구는 누구인가? 우리는 전체 인구를 고려하고 있는가? 대상 인구 모두가 기술에 공정하게 접근할 수 있는가? 그들은 기술과 어떻게 상호 작용할 것인가? 그들은 24/7 또는 간헐적으로 상호 작용할 것인가?
의료 기기를 개발할 때, 이는 일상 생활에 통합되거나 일상 행동과 상호 작용할 수 있습니다. 우리는 전체 사람 – 마음, 몸, 환경 – 을 고려해야 하며, 이러한 구성 요소가 시간의 경과에 따라 어떻게 변경되는지 이해해야 합니다. 모든 인간은 다양한 기회를 제공하며, 일日の 다양한 시점에서 변이가 발생합니다. 시간을 데이터 수집의 구성 요소로 이해하면, 우리는 생성한 통찰력을 증폭시킬 수 있습니다.
이러한 요소를 고려하고, 생리학, 심리학, 배경, 인구 통계, 환경 데이터의 모든 구성 요소를 이해함으로써, 연구자와 개발자는 높은 해상도의 연속 데이터를 수집하여 인간 건강 응용 프로그램을 위한 정확하고 강력한 모델을 구축할 수 있습니다.
ML이 당뇨병 관리를 변革하는 방법
이러한 ML 모범 사례는 특히 당뇨병 관리 분야에서 변革적일 것입니다. 당뇨병은 전 세계적으로 급속히 증가하고 있으며, 537M 명의 사람들이 1형과 2형 당뇨병을 가지고 있으며, 이 숫자는 2030년까지 643M로 증가할 것으로 예상됩니다.如此 많은 사람들이 영향을 받고 있으므로, 환자들이 자신의身体 내부에서 발생하는 것을 볼 수 있고, 자신의 상태를 효과적으로 관리할 수 있는 솔루션에 접근할 수 있도록 하는 것이 중요합니다.
최근 몇 년 동안, 연구자와 개발자는 비침습적인 방법으로 혈당을 측정하는 방법을 탐색하기 시작했습니다. 이러한 방법에는 광학 센싱 기술이 포함됩니다. 그러나 이러한 방법에는 멜라닌 수준, BMI 수준, 또는 피부 두께와 같은 다양한 인간 요인으로 인해 알려진 제한이 있습니다.
라디오 주파수(RF) 센싱 기술은 광학 센싱의 제한을 극복하고, 당뇨병과 전당뇨병 환자가 자신의 건강을 관리하는 방식을 변革할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 이 기술은 더 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공하며, 이는 비침습적으로 혈당을 측정할 수 있는 능력으로 인해 전체 조직 스택을 통해 안전하게 측정할 수 있습니다.
RF 센서 기술을 사용하면 수백만 개의 주파수에 걸쳐 데이터를 수집할 수 있으며, 이는 수십억 개의 데이터 관측을 처리해야 하며, 이러한大量의 새로운 데이터 세트를 관리하고 해석하기 위해 강력한 알고리즘이 필요합니다. ML은 이러한大量의 새로운 데이터를 처리하고 해석하는 데 필수적이며, 더 빠르고 정확한 알고리즘 개발을 가능하게 하며, 당뇨병 환자에게 건강 결과를 개선하는 비침습적인 혈당 모니터를 구축하는 데 중요합니다.
당뇨병 분야에서 우리는 또한 간헐적인 데이터에서 연속 데이터로의 전환을 보고 있습니다. 손가락을 찔러 혈당을 측정하는 것은 일일 중 특정 시점에 혈당 수준에 대한 통찰력을 제공하지만, 연속 혈당 모니터(CGM)는 더 자주하지만 비연속적인 증가로 통찰력을 제공합니다. 이러한 솔루션은 여전히 피부를 찔러야 하며, 이는 통증과 피부 민감성을 유발할 수 있습니다. 비침습적인 혈당 모니터링 솔루션을 사용하면 더广泛한 인구에서 쉽게고, 지연 시간 없이 높은 품질의 연속 데이터를 수집할 수 있습니다.
또한 연속 데이터의大量은 더 공정하고 정확한 알고리즘의 개발에 기여합니다. 시간 순서 데이터가 수집될수록, 높은 해상도 데이터와 결합하여 개발자는 혈당을检测하는 정확성을 높이는 데 사용할 수 있는 더 좋은 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 이 데이터는 다양한 요인들이 하루 종일, 그리고 하루 중에 어떻게 변경되는지 반영하기 때문에, 매우 정확한 솔루션을 제공합니다. 다른 생체 징후를 모니터링하는 비침습적인 솔루션은 의료 모니터링 산업을 변革하고, 다양한 환자 인구에서 연속 데이터를 통해 인간 몸이 어떻게 작동하는지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다.
의료 기기가 상호 연결된 시스템을 생성
기술이 발전하고 의료 기기 시스템이 더 높은 수준의 정확성을 달성함에 따라, 환자와 소비자는 다양한 제품에서 고급 및 다중 모드 데이터를 통해 자신의 일상 건강을 제어할 수 있는 더 많은 기회를 보게 됩니다. 그러나 의료 기기와 웨어러블 데이터에서 가장 큰 영향을 보기 위해서는, 개인의 건강에 대한 종합적인 관점을 제공하기 위해 여러 기기 간에 데이터를 원활하게 교환할 수 있는 상호 연결된 시스템이 필요합니다.
의료 기기 상호 운용성을 우선적으로 고려하면, 이러한 기기는 만성 질환을 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인슐린 펌프와 CGM과 같은 기기 간의 정보 교환은 개인이 자신의 당뇨병 관리 시스템을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
높은 신뢰도의 데이터는 의료 산업을 변革할 수 있습니다. AI와 ML의 도움으로, 의료 기기는 원격 환자 모니터링에서 측정할 수 있는 발전을 이루며, 개인을 개인으로 이해하고, 개인의 건강을 더 깊이 이해할 수 있습니다. ML은 예측 및 예방 건강 관리 프로토콜에 대한 통찰력을 제공하고, 환자에게 자신의 건강 정보에 대한 접근을 제공하여, 데이터가 사용되는 방식을 변革하는 데 핵심입니다.
