인공 지능이 의료 부문을 지능적으로 만드는 방법은 무엇입니까?

인공 지능(AI)은 의료 산업의 대대적인 개선과 혁신을 주도하고 있습니다. 이는 약물 연구 및 발견의 발전을 가속화하고 더 좋고 더 빠른 진단을 가능하게 합니다.

Covid-19 전염병의 발병은 의료 산업 이 이 현대 기술을 적극적으로 채택하도록 더욱 밀어붙였습니다.

의료 분야의 AI는 치료 개선, 만성 질환 관리, 조기 위험 식별, 워크플로 자동화 및 최적화와 같은 영역에서 사용될 때 의료 제공자와 환자 모두에게 매우 유익할 수 있습니다.

이 기사에서 우리는 인공 지능에 대해 자세히 살펴보고 AI가 의료 분야 에서 어떻게 사용되고 기술이 미래에 산업을 어떻게 형성할 것인지에 대한 아이디어를 얻을 것입니다.

의 시작하자.

AI가 의료 산업을 변화시키는 방법

정확한 진단에서 병원 효율성 극대화에 이르기까지 AI는 의료 산업에 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 다음은 AI가 의료 산업을 혁신하고 사용자와 더 잘 소통하고 더 많은 수익을 창출하기 위해 디지털 혁신으로 이끄는 몇 가지 방법 입니다.

1. 로봇을 이용한 수술 제공

의료 분야에서 AI의 가장 일반적인 응용 프로그램 중 하나입니다. AI와 협동 로봇은 속도와 정확성 면에서 수술에 혁명을 일으켰습니다. 이러한 시스템은 부작용, 출혈 또는 통증의 위험이 감소된 복잡한 수술 절차를 수행할 수 있습니다. 마찬가지로 수술 후 회복이 빠르고 쉽습니다.

예를 들어, Maastricht University Medical Center는 AI 구동 로봇을 활용하여 0.03밀리미터 이하의 작은 혈관을 봉합하고 있습니다.
의료 및 의료 분야에서 AI를 사용하여 전문가와 외과 의사는 환자의 현재 건강 상태에 대한 실시간 정보와 통찰력에 액세스할 수 있습니다. 이 AI 지원 정보를 통해 의료 제공자는 최상의 결과를 보장하기 위해 절차 전, 도중, 후에 신속하고 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다.

2. 부정행위 적발

미국 법무부는 미국 내 의료 청구의 3%가 사기라고 주장합니다. 이는 매년 1000억 달러의 손실을 의미합니다. 의료 업계는 AI를 사용하여 잘못된 청구가 지불되기 전에 이를 감지하고 유효한 청구의 처리, 승인 및 지불 속도를 높일 수 있습니다. AI는 보험 사기를 감지하는 것 외에도 환자 데이터가 도난당하는 것을 방지합니다.

Harvard Pilgrim Health와 같은 선도적인 의료 서비스 제공업체는 의료 사기를 근절하기 위해 AI를 도입하고 있습니다. 그들은 AI 기반 사기 탐지 시스템을 사용하여 청구를 식별하고 의심스러운 행동을 탐지합니다.

3. 임상 결정 지원

의료 분야의 인공 지능은 임상 제공자가 의사 결정을 내리는 방식을 바꾸고 있습니다. AI는 진단, 치료 계획 및 인구 건강 관리를 돕기 위해 제공자에게 데이터를 제공합니다. 이 기술은 또한 안과, 방사선학 및 병리학과 같은 데이터 집약적 전문 분야의 결정을 지원하는 데 사용됩니다. 가까운 장래에 AI를 사용하여 특정 작업을 자율적으로 수행하는 것이 가능할 수도 있습니다.

AI는 자연어 처리 를 통해 EHR의 임상 기록을 번역하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 즉, 임상의는 데이터를 한 번만 입력하면 됩니다.

4. 반복 작업 지원

헬스케어는 이제 추론, 분석 능력 및 완전한 범위의 의학적 지식을 갖춘 인지 보조자의 세계로 나아가고 있습니다. 최근 출시된 알고리즘 인 Medical Sieve 는 심장학 및 방사선과 관련 결정에 도움을 제공할 수 있는 자격을 갖춘 것으로 확인되었습니다.

인지 건강 보조자는 방사선 이미지를 분석하여 문제를 더 빠르고 안정적으로 찾아내고 감지합니다.

Medical Sieve는 의료 분야에서 인공 지능의 많은 예 중 하나입니다. 고급 진단 을 지원 하고 환자 결과를 개선하기 위해 의료 데이터와 딥 러닝을 결합하는 것을 목표로 하는 Enlitic과 같은 다른 기술도 있습니다 .

5. 온라인 상담 및 대면 상담 변경

바빌론 앱은 AI가 의사 상담 을 어떻게 바꿀 수 있는지 보여주는 실제 사례 입니다 . 이 앱은 온라인으로 의료 상담 및 의료 서비스를 제공합니다. 이 앱 은 환자의 병력과 사용 가능한 의료 지식 을 기반으로 의료 AI 조언을 제공합니다 .

이러한 AI 기반 앱은 사용자가 질병의 증상을 보고하기만 하면 앱이 음성 인식 방식을 사용하여 질병의 데이터베이스와 증상을 확인하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 환자 의 병력과 상황을 파악한 후 환자가 취해야 할 조치를 제시 합니다 .

54% 이상의 mHealth 앱 사용자가 의료 상담 요구 사항을 위해 AI 및 로봇 공학에 기꺼이 참여할 의향이 있다는 사실에서 AI 기술 을 기반으로 데이터를 저장하고 보고서를 생성하는 의료 앱 에 대한 인기와 필요성이 증가하고 있음 을 알 수 있습니다.

이러한 앱은 의료 소프트웨어 개발 회사 의 도움을 받아 올바르게 개발될 때 환자의 건강 관리를 지원할 뿐만 아니라 대기실 군중과 대기 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다.

6. 약물 관리 및 건강 지원

의료 스타트업인 Sense.ly는 세계 최초의 디지털 간호사인 Molly를 개발했습니다. 가상 간호사는 우호적인 얼굴과 유쾌한 목소리로 제공되며 그녀의 유일한 목표는 환자의 상태와 치료를 모니터링하는 것입니다. 모바일 앱은 의사 방문 중 만성 질환이 있는 환자 를 지원하기 위해 머신 러닝 을 사용합니다.

이 앱은 만성 질환에 중점을 두고 테스트를 거친 맞춤형 모니터링 및 후속 관리를 제공합니다.

환자에게 언제 약을 복용해야 하는지 알려주기 위해 참석하고 복용 여부를 모니터링 함으로써 의료 분야의 AI는 의료 지원 및 약물 관리와 관련하여 매우 중요한 기술이 되었습니다.

7. 약물 생성

임상 시험을 사용하여 의약품을 만드는 데는 10년 이상이 걸리고 수십억 달러가 소요될 수 있습니다. AI를 약물 생성에 도입 하면 프로세스 가 더 빨라질 뿐만 아니라 매우 비용 효율적 입니다.

Atomwise는 분자 구조 데이터베이스에서 치료의 근간을 이루는 슈퍼컴퓨터를 사용하는 네트워크 중 하나입니다. 2015 년 Atomwise는 AI 기술을 사용하여 에볼라 바이러스 치료를 위해 재설계될 수 있는 시장에 있는 기존 의약품을 찾았고 전염병을 해결하는 데 도움이 될 수 있는 두 가지 약물 을 발견했습니다. 몇 년이 걸렸을 분석이 Atomwise AI 기술을 통해 하루 만에 이루어졌습니다.

8. 정밀의학

의학에서 AI는 유전체학 과 유전학에 큰 영향을 미칩니다. AI 는 질병 및 돌연변이와의 연관성을 찾는 데 도움이 되는 의료 기록 및 유전 정보가 포함된 방대한 데이터 세트에서 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

미래에 AI는 치료적이든 자연적이든 유전적 변이를 통해 DNA가 변경될 때 세포에서 어떤 일이 발생하는지 의사에게 말할 수도 있습니다.

9. 의료 시스템 분석

점점 더 많은 의료 청구서가 디지털화되면서 의사, 치료 및 의료 시설과 관련된 모든 데이터를 쉽게 검색할 수 있습니다. 데이터 마이닝 시 병원은 특정 유형의 상태를 치료할 때 지속적으로 저지르는 실수에 대한 보고서를 생성하여 필요할 때마다 환자의 불필요한 입원을 개선하고 심지어 방지할 수 있습니다.

네덜란드 의 Zorgprisma Publiek 회사 는 병원에서 공유한 청구서를 분석하고 Watson 기술을 사용하여 수집된 데이터를 마이닝했습니다.

10. 이미지 진단 자동화

AI의 컴퓨터 비전 기능은 의료 산업에 많은 도움이 됩니다. 병원과 의원 은 AI를 이용해 다양한 의료 영상의 이상 을 CT나 방사선 스캔으로 인식한다. 이미지 인식은 의사가 종양, 신장 및 간 감염을 진단하고 암 예후를 개선하는 데 도움이 됩니다.

AI 기반 시각적 인식의 가장 좋은 예는 UVA 대학 병원에서 사용하는 도구입니다. ML 알고리즘 을 활용하여 이 도구는 어린이의 생검 이미지를 분석하여 환경 장병증과 체강 질환을 구별하여 의사처럼 신뢰할 수 있게 수행합니다.

이제 AI가 엄청난 이점과 애플리케이션의 형태로 의료를 변화시키는 방법 을 살펴보았 으므로 의료 산업과 관련된 다양한 유형의 AI 기술에 대해 알아보겠습니다.

의료 분야의 AI 유형

의료 분야의 인공 지능 은 많은 기술의 집합체입니다. 이러한 기술의 대부분은 의료 분야와 직접적인 관련이 있지만 지원하는 작업과 프로세스는 다를 수 있습니다. 몇 가지 중요한 AI 기술은 다음과 같습니다.

1. 머신러닝

이는 병원 및 의료 분야 에서 흔히 볼 수 있는 인공 지능 중 하나입니다. 기계 학습은 데이터와 알고리즘을 사용하여 인간이 학습하는 방식을 모방하고 점차적으로 정확도를 향상시키는 데 중점을 둡니다. 의료 분야에서 ML 학습의 가장 일반적인 응용 프로그램은 정밀 의학입니다. 다양한 환자의 특성과 치료를 기반으로 환자에게 어떤 치료 절차가 성공할 것인지 예측합니다. 대부분의 정밀 의학 응용 프로그램 및 기계 학습에는 최종 결과가 알려진 훈련 데이터 세트가 필요합니다. 이것을 지도 학습이라고 합니다.

가장 복잡한 형태의 기계 학습에는 결과를 예측하기 위한 다양한 수준의 변수 또는 기능이 있는 딥 러닝 또는 신경망 모델이 포함됩니다. 딥 러닝의 일반적인 적용은 방사선 영상에서 잠재적인 암 병변을 인식하는 것입니다.

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2. 자연어 처리

NLP에는 텍스트 분석, 음성 인식 및 기타 언어 관련 목표와 같은 응용 프로그램이 포함됩니다. 의료에서 NLP의 일반적인 사용에는 임상 문서 및 출판된 연구를 만들고 분류하는 것이 포함됩니다.

NLP 시스템은 구조화되지 않은 환자에 대한 임상 기록을 분석하여 방법 개선, 품질 이해 및 환자를 위한 더 나은 결과에 대한 놀라운 통찰력을 제공할 수 있습니다.

3. 로봇 공정 자동화

RPA 는 규칙 기반 비즈니스 프로세스를 학습, 모방 및 실행할 수 있는 자동화 기술을 사용합니다. 다른 형태의 AI에 비해 저렴하고 프로그래밍하기 쉽고 작업이 투명합니다. 의료 분야에서는 환자 기록 업데이트 또는 청구와 같은 반복적인 작업을 자동화하는 데 사용됩니다.

4. 규칙 기반 전문가 시스템

규칙 기반 전문가 시스템은 인공 지능의 가장 단순한 형태로 규정된 지식 기반 규칙을 사용하여 문제를 해결합니다. 전문가 시스템의 목표는 인간 전문가로부터 지식을 가져와 입력 데이터에 적용할 하드코딩된 여러 규칙으로 변환하는 것입니다.

의료 분야에서는 '임상 의사 결정 지원' 목적으로 널리 사용됩니다. 이러한 규칙 기반 시스템은 어느 정도까지는 잘 작동하고 이해하기 쉽습니다. 하지만 규칙이 많아지면 서로 충돌하고 무너지기 시작합니다. 그러나 이제는 의료 분야에서 데이터 및 기계 학습 알고리즘을 기반으로 하는 더 많은 접근 방식으로 대체되고 있습니다.

의료 분야에서 AI의 과제

AI와 같은 혁신적인 기술의 광범위한 구현에는 몇 가지 과제가 따릅니다. 품질 데이터의 부족에서 보안 문제에 이르기까지 AI 기술을 사용하는 의료 산업에는 여러 가지 문제가 있습니다.

따라서 더 이상 고민하지 않고 살펴보겠습니다.

데이터 가용성: AI 시스템의 가장 큰 문제 중 하나는 AI 시스템을 훈련시키는 데 전자 건강 기록 , 약국 기록 등 을 포함하는 여러 소스에서 엄청난 양의 데이터가 필요하다는 것입니다 . 데이터가 단편화되고 환자가 종종 다른 의료 제공자를 보기 때문에 데이터는 복잡하고 이해하기 어렵습니다. 이로 인해 오류가 발생하고 비용이 증가합니다.

개인 정보 보호 문제: 의료용 AI 의 주요 과제 중 하나는 민감한 정보가 포함된 수집 데이터의 양으로 인해 추가 보안 조치를 구현해야 한다는 것입니다. 따라서 고객 데이터가 적절하게 처리되도록 광범위한 보안 옵션을 제공할 수 있는 적합한 AI 소프트웨어 개발 파트너를 찾는 것이 중요합니다.

오류 및 부상: AI 시스템이 잠재적인 위험이나 치료를 감지하는 데 때때로 잘못될 가능성이 있습니다. 예를 들어, AI 기반 시스템이 환자에게 잘못된 약물을 제안하거나 방사선 스캔에서 종양 위치를 잘못 찾는 경우 환자가 부상을 입거나 건강과 관련된 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

의료 분야에서 AI의 미래

의료 분야에서 AI는 이미 환자 경험, 임상의가 의료 행위를 하는 방식, 제약 산업이 운영되는 방식을 바꾸고 있습니다. 여행이 막 시작되었습니다.

미래에 AI는 경우에 따라 조직 샘플의 필요성을 대체할 만큼 정확하고 상세한 차세대 무선 도구를 가능하게 할 것입니다. 이것은 서비스 제공자가 암의 공격성을 더 잘 정의하고 치료를 보다 적절하게 표적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 또한 "가상 생검"을 가능하게 하고 혁신적인 방사선학 분야를 발전시키고 있습니다.

또한 전자 건강 데이터는 위험에 처한 환자를 강조 표시하고 증상을 보이기 시작하기 전에 감염 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

머신 러닝 및 AI 도구를 활용하여 이러한 분석을 추진하면 의료 제공자에게 더 빠르고 정확한 알림을 생성할 수 있습니다. AI는 또한 발작이나 패혈증과 같은 상태에 대해 조기 경고를 제공할 수 있으며, 이는 종종 고도로 복잡한 데이터 세트에 대한 집중 분석이 필요합니다.

위험 점수, 임상 의사 결정 지원 및 조기 경보를 위해 AI를 활용하는 것은 이 혁신적인 접근 방식을 위한 중요한 개발 영역 중 일부입니다. AI는 임상 품질의 새로운 시대와 환자 치료의 획기적인 돌파구를 열어줄 것입니다.

Appinventiv가 AI 여정에 도움이 되는 방법

우리가 볼 수 있듯이 인공 지능과 건강 관리는 이 기술이 제공하는 여러 이점 때문에 함께 손을 잡고 있습니다. 이러한 어려움에도 불구하고 의료용 AI 는 보다 정확한 진단 및 치료 계획을 생성하고 전반적으로 더 나은 환자 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 따라서 모든 의료 기관은 고객에게 새로운 경험과 우수한 서비스를 제공하기 위해 AI 솔루션에 투자해야 합니다.

Appinventiv에서 우리는 수익 향상, 비용 절감 및 향상된 고객 경험 제공에 도움이 되는 다양한 맞춤형 AI 및 ML 기반 모델에 대해 의료 회사와 협력 합니다 .

예를 들어, YouCOMM 이 병원 내 환자가 실시간으로 간호사와 연결하여 의료 지원을 받을 수 있는 다중 요청 형식 플랫폼을 구축하는 데 도움을 주었습니다. 이 시스템을 통해 환자는 음성 명령과 머리 제스처를 통해 직원에게 전화를 걸거나 알릴 수 있습니다. 앱 출시 이후 미국의 5개 이상의 병원 체인이 YouCOMM 솔루션에서 실행되고 있습니다.

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