머신 러닝이 의료 산업의 판도를 바꾸는 방법은 무엇입니까?

머신 러닝은 의료 산업에서 엄청난 개선과 혁신을 주도하고 있습니다. 이는 임상 운영, 약물 개발, 수술 및 데이터 관리의 발전을 가속화하고 있습니다.

Covid-19 전염병은 의료 부문이 이 현대 기술을 적극적으로 채택하도록 더욱 밀어붙였습니다.

더 중요한 것은 기술이 환자를 위한 최상의 치료 계획을 분석하여 건강 결과를 개선할 수 있기 때문에 환자가 가장 많은 혜택을 누릴 수 있다는 것입니다. ML은 질병을 조기에 보다 정확하게 감지할 수 있어 병원과 의원의 재입원 횟수를 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 기사에서는 의료 분야에서 기계 학습 의 주요 응용 프로그램 과 이 기술이 탁월한 이점으로 산업을 재정의하는 방법을 알아봅니다.

의 시작하자!

의료 분야에서 기계 학습 의 주요 응용 프로그램

병원 효율성 극대화에서 정확한 진단에 이르기까지 ML 기술은 의료 산업에 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 다음은 사용자와 더 잘 소통하고 더 많은 수익을 창출할 수 있는 의료 산업의 주요 기계 학습 애플리케이션 입니다.

맞춤 치료

개인화된 치료를 제공 하는 것은 의료 영역 의 주요 기계 학습 사용 사례 중 하나입니다. 이를 통해 의료 기관은 환자의 병력, 증상 및 검사를 분석하여 개인화된 환자 치료를 제공할 수 있습니다. 의료 및 의료 분야에서 ML을 사용하여 의사는 맞춤형 치료법을 개발하고 개별 환자의 특정 질병을 대상으로 하는 의약품을 처방할 수 있습니다.

ML을 통해 의료 기관은 환자의 전자 건강 기록 을 기반으로 한 분석에 액세스할 수도 있습니다 . 이를 통해 의사는 환자에게 가장 적합한 치료법을 더 빨리 결정할 수 있습니다.

또한 의료 분야의 기계 학습은 의사가 환자가 약물 치료에 필요한 변경을 할 준비가 되었는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다. 처음부터 올바른 치료를 유도하는 데 도움이 됩니다.

사기 탐지

미국 법무부에 따르면 미국 의료 청구의 3%가 사기입니다. 이것은 연간 손실로 환산됩니다. 의료 산업은 기계 학습 모델 을 사용하여 비용이 지불되기 전에 잘못된 청구를 감지하고 유효한 청구의 승인, 처리 및 지불 속도를 높일 수 있습니다. ML은 보험 사기를 감지하는 것 외에도 환자 데이터의 도용을 방지합니다.

Harvard Pilgrim Health와 같은 선도적인 의료 기관은 의료 사기를 근절하기 위해 AI 및 ML 기술을 수용하고 있습니다. 그들은 ML 기반 사기 탐지 시스템 을 사용하여 청구를 식별하고 의심스러운 행동을 탐지합니다.

질병을 조기에 발견

치료 계획을 수립하고 환자가 좋은 삶을 영위할 수 있도록 초기에 발견해야 하는 질병이 많습니다.

기계 학습에서 감독 및 비감독 알고리즘의 조합은 질병의 조기 발견에서 의사에게 더 나은 지원을 제공합니다. ML은 특정 질병에 대한 새로운 데이터와 기존 데이터를 비교하고 증상이 적색 신호를 나타내면 의사가 그에 따라 조치를 취할 수 있습니다.

로봇 보조 수술

ML 구동 수술 로봇은 정확도와 속도 면에서 수술에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 시스템은 출혈, 부작용 또는 통증 위험이 감소된 복잡한 수술 절차를 수행할 수 있습니다. 또한 수술 후 회복이 훨씬 빠르고 쉽습니다.

Maastricht University Medical Center는 의료 사례에서 최고의 머신 러닝 중 하나입니다 . ML 구동 수술 로봇을 사용하여 0.03밀리미터 이하의 작은 혈관을 봉합했습니다.

의료 및 의료 분야에서 ML을 사용하면 전문가와 외과의가 실시간 정보에 액세스하고 환자의 현재 건강 상태에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 최상의 결과를 보장하기 위해 절차 전, 도중 및 후에 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 로봇이 작업의 미래를 어떻게 형성할 것인지 알아보려면 여기를 읽으십시오 .

처방의 오류 분석

미국에서만 처방 오류로 인해 매년 5,000~7,000명이 사망합니다. 이러한 오류는 종종 결함이 있는 EHR 인터페이스에서 비롯됩니다. 의사는 드롭다운 메뉴에서 잘못된 약물을 선택하거나 투약 단위를 혼동합니다. 이러한 경우 ML 기술이 구원자가 될 수 있습니다.

ML 모델은 과거 EHR 데이터를 분석하고 이에 대해 새로운 처방을 비교합니다. 일반적인 패턴에서 벗어나는 처방전에는 플래그가 지정되어 의사가 이를 검토하고 조정할 수 있습니다.

예를 들어, Brigham and Women's Hospital은 ML 기반 시스템을 사용하여 처방 오류를 정확히 찾아냅니다. 1년 동안 시스템은 10,668개의 잠재적 오류를 식별했으며 그 중 79%는 임상적으로 가치가 있었기 때문에 병원은 의료 관련 비용에서 130만 달러를 절약할 수 있었습니다.

비용 절감과 함께 ML 기반 오류 감지 시스템은 약물 과다 복용 및 건강 위험을 방지하여 치료의 질을 높입니다.

[또한 읽기: 의료 서비스를 효율적으로 만들기 위한 EHR 최적화 가이드 ]

임상 연구 및 시험 지원

임상 연구 및 시험은 비용이 많이 들고 긴 과정입니다. 여기에는 좋은 이유가 있습니다. 신약과 의료 절차는 널리 사용되기 전에 안전한 것으로 입증되어야 합니다. 그러나 COVID-19 백신과 같이 가능한 한 빨리 솔루션을 출시해야 하는 경우가 있습니다.

다행히 기계 학습 알고리즘은 프로세스를 단축할 수 있습니다. 이러한 알고리즘은 시험에 가장 적합한 샘플을 결정하고, 더 많은 데이터 포인트를 수집하고, 시험 참가자로부터 진행 중인 데이터를 분석하고, 데이터 기반 오류를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

약물 발견 및 생성

이는 의료 분야에서 머신 러닝의 주요 이점 중 하나입니다 . ML은 의약품, 병원 및 환자를 위한 새로운 치료 수단에 큰 경제적 가치를 제공하는 신약을 발견할 수 있는 능력이 있습니다. 또한 약물 생성 과정을 더 빠르고 비용 효율적으로 만듭니다.

Atomwise는 분자 구조 데이터베이스에서 치료의 근간을 이루는 슈퍼컴퓨터를 사용하는 제약 회사 중 하나입니다. 2015년 Atomwise는 딥 러닝 기술을 사용하여 에볼라 바이러스 치료를 위해 재설계될 수 있는 현재 시장의 의약품을 찾았습니다. 그들은 전염병의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 두 가지 약물을 성공적으로 발견했습니다.

Atomwise ML 기반 기술을 통해 몇 년이 걸렸을 분석이 하루 만에 이루어졌습니다.

[또한 읽기: 디지털 혁신이 의료 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?]

이미지 진단 자동화

병원과 진료소 에서는 ML을 사용하여 MRI 또는 ​​방사선 스캔과 같은 다양한 의료 이미지의 이상을 인식합니다. 이미지 인식은 의사가 간 및 신장 감염, 종양을 진단하고 암 예후를 개선하는 데 도움이 됩니다.

ML 기반 시각적 인식의 가장 좋은 예는 UVA 대학 병원에서 사용하는 도구입니다. ML 알고리즘 을 활용하여 이 도구는 소아의 생검 이미지를 분석하여 소아 지방변증과 환경 장병증을 구별하여 의사처럼 신뢰할 수 있게 수행합니다.

이제 의료 산업의 주요 기계 학습 애플리케이션 및 기계 학습 사용 사례 를 살펴보았 으므로 의료 산업과 관련된 ML 기술 구현의 과제에 대해 알아보겠습니다.

의료 분야에서 머신러닝을 도입할 때의 과제

AI 및 ML과 같은 혁신적인 기술의 광범위한 구현에는 몇 가지 과제가 따릅니다. 양질의 데이터 부족에서 환자 안전에 이르기까지 ML 기반 소프트웨어 및 기술을 활용하는 의료 산업에는 여러 장애물이 존재합니다.

이제 살펴보겠습니다.

환자 안전

기계 학습 알고리즘의 결정은 학습된 데이터에 전적으로 의존합니다. 입력이 신뢰할 수 없거나 잘못된 경우 결과도 잘못됩니다. 잘못된 결정은 환자에게 해를 입히거나 심지어 사망에 이르게 할 수도 있습니다.

양질의 데이터 부족

기계 학습 알고리즘에서 얻는 결과는 입력된 데이터의 품질에 따라 다릅니다. 불행히도 의료 데이터는 종종 필요한 만큼 정확하고 표준화되지 않습니다. 기록의 공백, 프로필의 부정확성 및 기타 어려움이 있습니다. 따라서 기계 학습 도구를 적용하기 전에 목적에 맞게 데이터를 수집, 정리, 검증 및 구조화 하는 데 시간을 할애해야 합니다.

개인 정보 보호 문제

의료 분야에서 AI 및 머신 러닝 을 구현하는 또 다른 주요 과제는 민감하거나 기밀 정보가 포함된 수집 데이터의 양입니다. 이는 차례로 추가 보안 조치를 구현해야 합니다. 따라서 고객 데이터가 적절하게 처리되도록 다양한 보안 옵션을 제공할 수 있는 적합한 ML 소프트웨어 개발 회사 를 찾는 것이 중요합니다 .

의료 분야에서 머신러닝 의 미래

의료 부문에서 머신러닝 의 미래 는 밝습니다. 몇 가지 도전 과제에도 불구하고 ML은 이미 환자 경험, 임상의의 진료 및 제약 산업 운영을 향상시키고 있습니다. 그리고 여행은 이제 막 시작되었습니다. Grand View Research 에 따르면 의료 시장의 글로벌 AI 및 ML은 2022년에서 2030년까지 38.4%의 CAGR(연간 복합 성장률)로 확장될 것으로 예상됩니다.

환자 건강 관련 디지털 정보의 증가하는 데이터 세트, 개인화 의료에 대한 수요 증가 및 치료 비용 절감에 대한 수요 증가는 시장 성장의 주요 원동력 중 일부입니다.

또한 앞으로 몇 년 안에 수술실에서 의사를 보조하는 프로그래밍된 로봇이 있을 수 있습니다. 의료 분야에서 ML 기반 기술을 사용하면 의사가 치료의 가장 세세한 부분까지 내려 수술 중 위험을 최소화할 수 있습니다.

의료 산업의 기계 학습 은 또한 "가상 생검"을 가능하게 하고 혁신적인 방사선학 분야를 발전시키고 있습니다. 기계 학습 및 AI 도구를 활용하여 통찰력을 얻으면 의료 서비스 제공자에게 더 빠르고 정확한 알림을 생성할 수 있습니다.

의료 분야의 AI 및 머신 러닝은 발작이나 패혈증과 같은 상태에 대해 조기 경고를 제공할 수도 있습니다.

위험 점수 매기기, 임상 의사 결정 지원 및 조기 경고를 위해 ML을 활용하는 것은 이 혁신적인 접근 방식을 위한 중요한 개발 영역 중 일부입니다.

머신 러닝은 분명히 앞으로 몇 년 동안 의료 분야에서 기반을 확장할 것입니다. 따라서 의료 전문가와 임상의는 기계 학습을 자신에게 유리하게 활용하기 시작해야 합니다.

Appinventiv가 귀사의 머신 러닝 도입을 어떻게 도울 수 있습니까?

Appinventiv의 전문가 팀은 의료 비즈니스 목표를 고려한 맞춤형 기계 학습 기반 소프트웨어 솔루션 개발을 도울 수 있습니다. 업계에서 당사의 기술 지식과 경험은 귀하의 비전을 실현하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 분야에서 성공적인 프로젝트 중 하나는 실시간으로 병원 내 환자와 간호사를 연결하여 의료 지원을 위해 개발된 YouCOMM 앱입니다 . 이 시스템을 통해 환자는 머리 제스처 또는 음성 명령을 사용하여 직원에게 전화를 걸거나 알릴 수 있습니다.

앱 출시 이후 미국의 5개 이상의 병원 체인이 YouCOMM 솔루션에서 실행되고 있습니다.

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