AI가 의료 진단을 신속하게 처리하는 방법은 무엇입니까?

흔히 기계 지능으로 알려진 인공 지능(AI)은 의료를 포함한 다양한 산업에 상당한 영향을 미치고 있습니다. 의료 분야의 인공 지능(AI)은 진단 및 치료를 개선하고 환자와 의료 제공자가 필요한 의료 결정을 신속하게 수행할 수 있도록 지원함으로써 환자의 삶을 크게 향상시킬 잠재력이 있습니다.

의료 분야의 AI는 특히 의료 소프트웨어 개발 서비스와 함께 진단 및 치료 관리 분야에서 주목을 받고 있습니다. AI가 의료 결정에 어떻게 도움이 되고 의사의 판단을 향상시킬 수 있는지에 대한 많은 연구가 수행되었습니다.

이 주제에 대해 더 자세히 살펴보겠습니다. 하지만 먼저 의료에서 ​​AI를 정의합시다.

의료 산업에서 AI는 무엇입니까?

헬스케어 사업은 큰 변화를 겪게 됩니다. 기술을 활용하여 환자를 치료할 때 정확한 시간에 보다 정확하고 비용 효율적이며 유용한 치료를 제공할 수 있습니다. 의료 분야의 AI는 영상 및 위험 평가를 통해 만성 질환을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

지불 방식이 변경됨에 따라 환자는 공급자에게 더 많은 것을 기대하고 사용 가능한 데이터의 양은 놀라운 속도로 증가합니다. 이것이 바로 인공 지능이 의료 생태계 전반에 걸쳐 발전을 가속화하는 엔진이 될 위치에 있기 때문입니다.

AI는 일반적으로 의료 부문을 어떻게 개선하고 있습니까?

글로벌 AI 의료 시장은 2021년에 74억 달러로 평가되었으며 2022년에서 2027년까지 CAGR 49%로 성장할 것으로 예상되며, 2027년에는 약 487억 7천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 치료 기술 및 데이터 수집을 혁신함으로써 의료의 궁극적인 목표인 AI 환자의 결과를 개선하는 것입니다. 수집된 데이터는 효과적인 치료 절차로 이어지는 복잡한 질병 진단에 도움이 될 수 있습니다. 아래에서 몇 가지 옵션을 살펴보겠습니다.

모바일 장치 및 웨어러블을 통한 건강 모니터링

이제 거의 모든 사람이 중요한 건강 데이터를 수집하고 분석할 수 있는 센서가 장착된 장치에 액세스할 수 있습니다. 활동 추적기가 있는 휴대폰에서 심장 박동을 24시간 측정할 수 있는 장비에 이르기까지 대부분의 인구가 이 모든 것을 갖추고 있습니다. 스마트폰, 스마트 워치 및 기타 장치의 도움으로 도로에서 생성되는 건강 관련 정보의 양이 증가하고 있습니다.

앱 및 기타 개인 진단 장비를 통해 개인이 제공한 정보와 함께 이 데이터를 분석하고 해석하면 개인 및 커뮤니티 건강에 대한 고유한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 의학의 인공 지능은 이 방대하고 다양한 데이터 수집에서 관련 통찰력을 추출하는 데 중요합니다. 이것이 의료 진단에 AI를 사용할 수 있는 방법입니다.

임상 의사 결정에 도움

의사의 직업은 다양한 활동을 수반하지만 가장 중요한 것 중 하나는 장애 및 질병을 진단하고 환자를 위한 치료 계획을 개발하는 것입니다. 그러나 일반 임상의에게 이것은 힘들고 시간 소모적이며 심지어는 스트레스가 많은 과정일 수 있습니다. 이 과정에는 존재하지도 않을 수도 있는 문제에 대한 해결책을 찾기 위해 힘든 연구와 노력이 필요한 경우가 많습니다.

의료 산업에 AI를 통합하면 각 환자의 개별 요구에 적합한 솔루션을 제공하는 동시에 어렵고 시간이 많이 걸리고 힘든 많은 프로세스를 단순화하여 치료 및 진단 계획을 지원할 수 있습니다. AI를 사용하여 질병을 진단하면 치료 과정이 가속화되어 보다 성공적이고 진보된 치료법을 제공할 수 있습니다.

진단 프로세스 개선

의료 분야에서 AI의 장점 중 하나는 진단 효율성이 향상된다는 것입니다. 의료 환경에서 수동 오류는 병력이 없고 케이스 로드가 많기 때문에 증가할 수 있습니다. 인간에 비해 AI 시스템은 임상의보다 더 빠르고 오류 위험이 적은 질병을 예측하고 진단할 수 있습니다. 이는 강력한 데이터 품질이 있는 경우 사실일 수 있습니다.

운영 비용 절감

의료 진단에 인공 지능을 사용하면 초기 비용의 일부만으로 동일한 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 AI가 수백만 장의 사진을 통해 질병 지표를 검색할 수 있다고 가정합니다. 시간이 많이 걸리는 육체 노동이 필요하지 않습니다. 환자를 보다 빠르고 효과적으로 치료하여 입원, 긴 대기 시간, 침대 수요를 줄입니다.

안전한 수술에 기여

AI는 효율적이고 독특한 수술 지원을 제공함으로써 의료 로봇 분야에서 자리를 찾고 있습니다. 외과의는 일반적으로 개복 수술이 필요할 수 있는 작은 장소에서 수술할 수 있는 향상된 손재주를 얻습니다. 로봇은 섬세한 장기와 조직 주변에서 더 정확할 수 있으므로 출혈, 오염 위험 및 수술 후 통증이 줄어듭니다. 로봇 수술을 받은 환자는 필요한 절개가 적기 때문에 흉터가 줄어들고 빠른 회복이 가능하다고 보고합니다.

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더 나은 환자 관리

의료 시설은 종종 과밀하고 조직적이지 않아 환자에게 실망스러운 경험을 선사합니다. 최근 연구에 따르면 83%의 환자에게 있어 의사소통 불량은 환자 경험의 최악의 요소입니다. AI를 사용하여 데이터를 스캔하고, 보고서를 수집하고, 환자에게 어디로 가야 하는지, 누구를 방문해야 하는지 신속하게 알려주면 의료 상황에서 일반적인 혼란을 피할 수 있습니다. 환자를 위한 AI 기술은 비할 데 없는 또 다른 이점을 제공합니다. 하루 24시간 연중무휴로 이용할 수 있다는 것입니다.

원활한 정보 교환

의료 진단에서 AI의 또 다른 장점은 정보를 쉽게 공유할 수 있다는 점입니다. AI는 기존 치료보다 더 효과적으로 정확한 환자 데이터를 추적할 수 있어 의사가 치료에 집중할 수 있는 추가 시간을 제공합니다. 대량의 데이터를 빠르게 평가하는 알고리즘의 능력은 AI와 정밀 의학의 잠재력을 최대한 실현하는 데 중요합니다.

인구 건강 관리 최적화 및 간소화

인공 지능 기반 솔루션은 이미 인구 건강과 웰빙을 모니터링하는 데 사용되고 있습니다. 이러한 시스템은 의료 보험 청구, 의료 기록 및 기타 소스에서 가져온 방대한 양의 데이터를 선별하여 임상의와 환자를 위한 솔루션으로 변환할 수 있는 관련 통찰력을 식별합니다. 이를 통해 환자의 습관, 생활 방식 및 전반적인 건강 외에도 건강 위험 및 환경 문제를 고려한 환자를 위한 개별화된 건강 프로그램을 개발할 수 있습니다.

AI는 어떻게 의료 진단을 신속하게 처리합니까?

의료 진단용 AI는 의료 종사자가 환자를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그들은 증상을 평가하고, 특정 치료법을 제공하고, 위험을 예측함으로써 이를 수행할 수 있습니다. AI 기술은 비정상적인 결과도 감지할 수 있습니다. 이것이 의료 진단에 AI를 지원하는 주요 이유 중 하나입니다.

의료 분야의 AI는 의사가 다양한 방식으로 치료를 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다. 치료 및 환자 데이터(인간이 적절하게 처리할 수 있는 많은 데이터)를 조사하여 비교 가능한 수의 환자에 대해 과거에 성공적이었던 것을 발견한 후 잠재적 치료 및 기타 후속 단계를 더 맞춤화할 수 있습니다. AI의 도움으로 효과적으로.

향상된 의사 소통과 함께 이것은 환자의 비순응성 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI가 의료 진단을 신속하게 처리할 수 있는 몇 가지 다른 방법은 다음과 같습니다.

증상 분석, 맞춤형 치료 권장 사항 및 위험 예측

지능형 증상 검사기는 이미 많은 의료 종사자와 조직에서 사용하고 있습니다. 이 머신 러닝 시스템은 환자에게 증상에 대해 몇 가지 질문을 하고 응답을 기반으로 치료를 받기 위해 적절한 다음 조치를 권장합니다.

의료 회사는 COVID-19 증상이 있는 환자를 분류하기 위해 다양한 웹 기반 AI 기반 건강 보조원을 채택하고 있습니다. 가장 최근의 질병통제예방센터(CDC) 지침에 따라 개별화된 조언과 정보를 제공합니다.

또한 AI 기술은 데이터를 종합하고 결론을 내림으로써 정밀 의학(개인 맞춤형 건강 관리)을 발전시켜 더 나은 교육 및 개인 맞춤 치료를 가능하게 합니다. 딥 러닝 알고리즘은 환자의 다른 분자/세포 분석, 유전적 내용, 생활 방식 요인을 비롯한 방대한 양의 데이터를 조사하고 의사가 치료법을 선택하는 데 도움이 될 수 있는 관련 연구를 발견할 수 있습니다.

또한 의료 AI는 환자 경험 개선을 지원하기 위해 개인 및 커뮤니티 건강 위험을 예측하는 알고리즘을 만드는 데 사용할 수 있습니다. University of Pennsylvania의 의사들은 수백 가지 중요한 특성을 실시간으로 추적하여 증상이 나타나기 12시간 전에 환자의 패혈증 또는 패혈성 쇼크를 예측할 수 있는 의료 분야의 기계 학습 알고리즘을 만들었습니다. 이것이 AI가 의료 진단에 사용되는 방식이며 최대한 활용될 수 있습니다.

질병 감지

의료 진단의 AI는 질병을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. 이미징 도구는 진단 절차에서 임상의를 도울 수 있습니다. 일부 응용 프로그램은 의료 데이터를 분석하여 방사선 진단을 개선하기 위해 딥 러닝 의료 도구를 만듭니다. 이 기술은 임상의가 암 중증도를 더 잘 이해하고 정의하는 데 도움이 됩니다. 일부 상황에서는 이러한 기술을 사용하여 조직 샘플의 필요성을 "가상 생검"으로 대체하여 임상의가 종양 특성 및 유전적 특성을 감지하도록 지원할 수 있습니다.

또한 임상 시험에서 AI는 진단에 도움이 될 수 있습니다. 매년 발생하는 진단 오류의 수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 딥 러닝 전문가의 AI 능력을 활용하면 질병 탐지 효율성을 높일 수 있습니다. 국립 암 연구소(National Cancer Institute) 저널에 발표된 최근 연구에 따르면 AI 시스템은 95%의 정확도로 일반 유방 방사선 전문의만큼 효율적으로 유방암을 모니터링할 수 있습니다. AI 애플리케이션은 악성 종양을 식별하기 위해 종양학에서 사용되고 있습니다. 병리학자는 머신 비전 기술을 사용하여 신체 조직 및 체액의 질병을 식별하고 안면 인식은 특정 희귀 질병과 관련된 표현형을 식별하는 데 사용합니다.

피부과 및 안과 분야 공헌

스마트폰과 기타 휴대용 기기의 도움으로 의료 진단의 인공 지능은 피부과 및 안과 분야로 확장되었습니다. 피부과의 의학적 진단을 위한 AI 및 ML의 적용은 악성 및 양성 피부 상태를 구별하는 능력뿐만 아니라 사진 분석 및 분류에 중점을 둡니다.

사진을 수집하고 배포하기 위해 휴대전화를 사용하는 것은 원격 의료의 잠재력을 확장할 수 있습니다. 여러 회사에서 스마트폰 기반 안저 카메라와 카메라가 부착된 저배율 현미경의 도움으로 안과에서 당뇨병성 망막증을 진단할 수 있었습니다.

감염 발생을 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다.

의료 진단의 AI는 감염 발생을 효과적으로 예측할 수 있습니다. 개선된 AI 알고리즘의 개발은 계속 증가하는 공개 데이터의 양을 평가할 수 있습니다. 그것은 이미 전염병 학자들이 전염병의 확산과 진행을 추적하는 데 도움을 주고 있습니다.

서류 작업 가속화

의료 진단의 AI는 의료 산업에서 서류 작업을 용이하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 질병을 식별하고 치료하는 데 중요하지만 사무직이라는 지루한 현실에서도 유용합니다. AI 기반 음성 인식 기술을 사용하면 의사와 과학자가 메모를 받아쓰고 구두로 양식을 작성할 수 있으므로 보다 중요한 환자 치료를 위해 키보드에서 보내는 불필요한 시간을 피할 수 있습니다.

AI는 양식 완성을 자동화하여 비용이 많이 드는 것으로 판명되기 전에 필수 작업의 속도를 높이고 실수를 발견할 수 있습니다. 의료 코딩에 대한 전문 지식을 갖춘 회사는 의료 회사가 워크플로의 초기에 문제를 감지할 수 있도록 지원합니다.

의료 부문의 AI는 스캔 읽기 속도를 높이고 데이터 입력을 자동화하여 인간 전문가의 생산성을 높일 수 있습니다. AI를 사용하면 의료 종사자가 이러한 시간 소모적인 작업을 접시에서 제거하여 환자와 연결하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 대부분의 간병인은 그러한 일대일 접촉이 그들이 사용하는 가장 중요한 진단 도구라고 말할 것입니다.

섬세하고 세세한 부분까지 놓치지 않는 AI

의료 진단용 AI가 사람의 눈을 이길 수 있기 때문에 의료 진단에서 AI의 역할을 간과할 수 없습니다. 인간의 눈과 달리 AI 기반 머신 러닝은 수천 개의 이미지를 몇 초 만에 검사하고 해석하여 패턴을 찾을 수 있으므로 의료 영상에 점점 더 많은 AI를 사용해야 합니다.

이 시스템은 과로한 방사선 전문의가 수백 개의 다른 이미지를 본 후 한 이미지의 모든 미묘함을 찾아낼 수 없기 때문에 의료 진단에 매우 유용할 가능성이 있습니다. 의료 진단을 위한 AI는 문제를 드러낼 가능성이 가장 높은 사진에 우선 순위를 지정하여 이와 같은 응용 분야의 전문가를 지원합니다.

[또한 읽기: 방사선의 재정의: 앱이 의료 영상을 개선하는 방법]

질병 분류

의료 진단에서 딥 러닝 기술이나 인공 지능이 사진을 검사하고 패턴을 찾는 능력은 의사가 특정 질병을 보다 빠르고 정확하게 진단하는 데 도움이 되는 알고리즘을 개발할 가능성을 제시합니다. 또한 이러한 알고리즘은 무한정 학습하여 정확한 진단을 예측하는 정확도를 높일 수 있습니다.

실시간 데이터 제공에 도움

적시에 신뢰할 수 있는 정보를 획득하는 것은 의학적 장애를 진단하고 치료하는 데 중요한 요소이며, 이는 AI를 사용하여 질병을 진단함으로써 달성할 수 있습니다. 의사는 다른 의료 전문가와 함께 의료 분야에서 AI를 사용하여 실시간 및 정확한 데이터를 활용하여 중요한 임상 의사 결정을 가속화하고 최적화할 수 있습니다. 더 빠르고 정확한 결과는 더 나은 예방 조치, 비용 절감 및 환자의 대기 시간 감소로 이어질 수 있습니다.

실시간 분석은 의사-환자 상호작용의 개선에 도움이 될 수 있습니다. 모바일 장치를 통해 중요한 환자 데이터를 사용할 수 있게 하면 환자가 치료에 참여하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의사와 간호사는 모바일 경고를 통해 환자 상태 및 위기의 중대한 변화를 알릴 수 있습니다.

사람들에게 더 긴 수명 주기

의료 진단의 인공 지능이 사람들의 수명을 연장하는 데 어떻게 도움이 되는지 궁금할 것입니다. 알고리즘이 우리를 위해 모든 의료, 행동 및 환경 데이터를 분석할 수 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 결과적으로 그들은 우리의 생물학적 나이를 예측하고 건강을 유지하는 방법에 대해 조언할 수 있습니다. AI는 이미 노화 연구와 통합되어 면역노화 수준을 추적하고 노인의 면역 반응을 강화하기 위한 새로운 치료법을 식별하는 데 도움이 되는 노화 시계를 개발하고 있습니다. 이는 또한 AI가 개인의 라이프스타일 및 기타 요인을 기반으로 위험을 예측할 수 있으므로 의학적 문제를 조기에 진단하는 데 도움이 될 것입니다.

미세 조정 처리

AI 질병 진단은 또한 만성 또는 평생 질병을 앓고 있는 사람들이 더 잘 기능하도록 도울 수 있습니다. 예를 들어 기계 학습 알고리즘은 인공 와우 센서의 데이터를 분석하여 개인에게 소리가 나는 방식에 대한 입력을 제공하여 청각 세계와의 의사 소통을 개선할 수 있습니다. AI 기술은 또한 의사가 환자의 개별 요구에 맞게 치료법을 조정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

의료 분야에서 AI의 미래

Verified Market Research에 따르면 진단 시장의 글로벌 인공 지능(AI)은 2020년에 5억 3,222만 달러에서 2028년까지 5억 3,7111만 달러에 이를 것으로 예상되며, 2021년에서 2028년까지 33.23%의 CAGR로 증가할 것으로 예상됩니다.

2030년까지 AI는 질병 동향을 보여주고 치료 및 관리를 돕기 위해 많은 데이터 소스에 액세스할 수 있을 것입니다. 의료 시스템은 개인의 특정 질병 발병 가능성을 예측하고 예방 조치를 제공할 수 있습니다.

AI는 환자 대기 시간을 최소화하고 병원 및 의료 시스템 효율성을 높이는 데 도움이 됩니다. 예측 기간 동안 선진국에서 시간 절약형 진단 방법에 대한 수요가 증가함에 따라 의료 진단 시장에서 AI의 확장이 가속화될 것으로 예상됩니다.

또한 선진 의료를 제공하기 위한 의료 시스템에 대한 정부의 투자, 의료진의 업무 부담에 대한 우려 증가, 쉽게 구할 수 있는 정보로 인한 데이터 중심 치료의 동화 등이 의료 진단 시장에서 AI를 주도할 것으로 예상됩니다. 상기 기간.

또한 의료 분야에서 머신 러닝의 중요한 이점과 의약품 처방 및 예방 건강 관행을 위한 고급 분석에 대한 의료 부문의 인식이 높아짐에 따라 시장이 전 세계적으로 발전할 것으로 예상됩니다.

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Appinventiv는 특히 AI 기술을 사용하여 의료 소프트웨어 개발 서비스에 기여하는 데 있어 그 어느 때보다 앞서 있었습니다. Appinventiv는 환자-간병인 의사소통 문제를 처리하는 데 도움이 되는 혁신적인 시스템을 만드는 데 기여했습니다.

입원 환자와 간호사를 연결하여 기본적인 요구 사항에 대한 도움을 받는 YouCOMM용 다중 요청 형식 플랫폼을 만들었습니다. Appinventiv는 환자가 옵션, 음성 명령 및 머리 동작을 수동으로 선택하여 직원에게 요구 사항을 알릴 수 있는 완전히 맞춤형 환자 메시징 시스템을 만들었습니다.

놀라운 결과는 간호사의 실시간 응답 시간이 60% 증가했음을 보여줍니다. 미국에서 5개 이상의 병원 체인이 이 솔루션을 실행하고 있습니다.

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자주 묻는 질문

Q. AI는 의료 분야에 어떻게 적용될 수 있나요?

A. 의료 분야(AI)의 인공 지능은 인간이 종종 처리해야 하는 작업을 오랜 시간과 상당한 비용을 들여 수행함으로써 환자, 의사 및 의료 종사자의 삶을 더 빠르고 쉽게 만듭니다. AI는 환자의 웰빙을 모니터링하기 위한 휴대용 장치로 사용하든 질병 감지를 위해 사용하든 예측, 분석, 적응 및 작동할 수 있는 기술을 통해 현대 의료를 재창조하고 강화하고 있습니다.

Q. 헬스케어 분야의 미래는?

A. 정보 공유, 통합, 접근성, 환자 권한 부여, 행동 수정, 인공 지능 및 로봇 공학을 통한 기술 및 과학적 발전은 현재 의료 서비스를 재편하기 위해 함께 협력할 것이라는 점을 감안할 때 건강의 미래가 기대하는 6가지 주요 측면입니다. 의학 기반의 편협한 치료에서 예방 조치 및 웰빙에 이르기까지 시스템.

Q. 헬스케어 산업에서 AI의 장단점은 무엇인가요?

A. 이제 모든 산업이 인공지능(AI)에 크게 의존하고 있습니다. 오늘날 의료 산업은 이 기술을 널리 채택했습니다. 그러나 그에 따른 모든 장점과 단점을 고려하는 것이 중요합니다.

장점은-

• AI로 의료 접근성 향상
• 실시간 정보 제공
• AI 기반 기술의 도움으로 초기 임상 문제를 식별할 수 있습니다.
• 노력과 자원 절약

단점은-

• 인간의 감시가 필요합니다.
• 잘못된 진단의 가능성
• 실업을 초래할 수 있음
• 보안 위험