헬스케어 분야에서 인공지능의 성공적인 구현을 위한 과제

최근 몇 년간 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 헬스케어 제공의 새로운 패러다임을 제시할 잠재력으로 인해 폭넓은 주목을 받아왔습니다. 기계 학습은 이 기술을 활용하는 첫 번째 전문 분야 중 방사선학과 병리학을 포함하여 의료 제공의 여러 측면을 변화시킬 것으로 알려져 있습니다.

앞으로 의료 영상 전문가는 정량적 영상 특징의 감지, 분류, 세분화 및 추출을 위해 빠르게 확장되는 AI 진단 툴킷에 액세스할 수 있게 될 것입니다. 이는 궁극적으로 정확한 의료 데이터 해석, 향상된 진단 프로세스 및 개선된 임상 결과로 이어질 것입니다. 딥 러닝(DL) 및 기타 인공 지능 방법의 발전은 향상된 정밀도와 생산성으로 임상 실습을 지원하는 데 효율성을 보여주었습니다.

의료 분야에서 인공 지능 적용의 장벽

AI가 자동화된 통합을 통해 의료 및 진단 프로세스의 기능을 향상할 수 있지만 여전히 몇 가지 과제가 있습니다. 주석이 달린 데이터가 부족하면 딥러닝 알고리즘을 훈련하는 것이 매우 어렵습니다. 또한 블랙박스 특성으로 인해 딥러닝 알고리즘 결과가 불투명해집니다. 임상 실습은 인공 지능을 의료 워크플로우에 통합할 때 심각한 문제에 직면합니다.

의료 실무에서 AI를 성공적으로 구현하는 데 있어 주요 과제는 다음과 같습니다.

• 데이터 공유의 윤리적 및 법적 문제
• 복잡한 AI 모델을 운영하도록 의료 종사자와 환자 교육
• AI 혁신을 실천하기 위한 전략적 변화 관리 다양한 practices

1. AI 개발자가 고품질 데이터 세트에 접근하는 것을 방해하는 윤리적, 법적 문제

의료 영상에 인공지능을 통합하든, 임상 진단 절차를 조작하기 위해 딥러닝 기술을 사용하든, 고품질 의료 데이터 세트는 성공의 열쇠. 의료용 AI 모델 개발에 대한 주요 장벽을 식별하려고 노력했을 때 윤리적, 법적 문제가 AI 기반 기계 학습 모델 개발에 있어 가장 큰 장벽이라는 사실을 발견했습니다.

환자 건강 정보는 비공개이며 기밀이며 법으로 보호되기 때문에 의료 서비스 제공자는 엄격한 개인 정보 보호 및 데이터 보안 정책을 준수해야 합니다. 그러나 이로 인해 의료 종사자는 데이터를 제3자에게 제공하지 않아야 하는 윤리적, 법적 의무를 갖게 됩니다. 이로 인해 AI 개발자가 의료 기계 학습 모델을 위한 AI 교육 데이터를 개발하기 위해 고품질 데이터 세트에 액세스하는 것을 방지할 수 있습니다.

기존 법률의 모호함과 조직 간 데이터 공유와 관련된 과제 외에도 AI 시스템의 설계 및 구현에 대한 책임과 허용 범위에 대한 불확실성이 발생하여 법적, 윤리적 문제가 제기됩니다.

2. 의료 종사자와 환자가 복잡한 AI 모델을 사용하도록 교육합니다.

인공 지능 시스템을 통합하면 품질에 영향을 주지 않고 의료 효율성을 향상하여 환자가 더 나은 맞춤형 진료를 받을 수 있습니다. 스마트하고 효율적인 인공 지능 시스템을 사용하면 조사, 평가 및 치료가 단순화되고 개선될 수 있습니다. 그러나 의료 분야에서 AI를 구현하는 것은 사용자 친화적이어야 하고 환자와 의료 전문가에게 가치를 제공해야 하기 때문에 어렵습니다.

AI 시스템은 사용하기 쉽고 사용자 친화적이며 자가 학습이 가능해야 하며 광범위한 사전 지식이나 교육이 필요하지 않습니다. AI 시스템은 사용하기 쉬울 뿐만 아니라 시간을 절약해야 하며 실행하는 데 다른 디지털 운영 체제가 필요하지 않아야 합니다. 의료 종사자가 AI 기반 기계와 애플리케이션을 효과적으로 작동하려면 AI 모델의 특징과 기능이 단순해야 합니다.

3. AI 혁신을 실천하기 위한 전략적 변화 관리

의료 전문가들은 의료 시스템 내부의 전략적 변화 관리 역량으로 인해 군 의회에서 AI 시스템을 구현하기 어려울 것이라고 지적합니다. 전문가들은 지역 차원에서 인공지능 시스템과 전략적 협력을 구현하는 능력을 향상시키기 위해 친숙한 구조와 프로세스를 갖춘 인프라와 합작 투자를 구축해야 한다고 강조했습니다. 조직 전체에 걸쳐 지속적인 개선을 달성하려면 조직의 목표, 목표 및 임무가 이 조치를 통해 달성되어야 합니다.

변화는 복잡한 과정이기 때문에 의료 전문가는 조직이 변화를 구현하는 방법을 부분적으로만 결정할 수 있습니다. CFIR(Comprehensive Framework for Implementing Research)에서는 '내부 환경'에서 모두 역할을 하는 조직 역량, 환경, 문화, 리더십에 초점을 맞춰야 합니다. 제대로 기능하는 조직과 전달 시스템을 유지하는 것은 의료 실무에 혁신을 적용하는 능력의 일부입니다.

데이터 주석을 통해 의료 영상에 인공지능을 접목해 헬스케어 향상

수술을 통해 몸을 열지 않고도 몸 내부를 볼 수 있는 영상 기술을 MIT(Medical Imaging Technology)라고 합니다. 임상 진단에 인공지능을 사용하는 것은 엑스레이 사진, 컴퓨터 단층촬영, 자기공명영상, 초음파 영상 등 가장 유망한 응용 분야 중 일부를 보여주었습니다.

머신 러닝은 모든 단계에서 방사선과 환자 경험을 향상시킵니다. 의료 영상에 기계 학습을 적용하는 것은 처음에는 이미지 분석과 방사선 전문의의 효율성과 생산성을 향상시키는 도구 개발에 중점을 두었습니다. 동일한 도구를 사용하면 보다 정확한 진단 및 치료 계획이 가능해지고 진단 누락을 줄여 환자 결과를 개선할 수 있습니다.

인공 지능과 기계 학습은 임상 의사 결정을 넘어 방사선학에서 더 넓은 역할을 하며 초기 영상 검사 계획부터 진단 및 후속 조치 종료까지 전체 영상 프로세스 전반에 걸쳐 환자 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 시스템의 트렌드를 살펴보면, 머신러닝의 적용이 진단, 의료 영상을 넘어 확장되고 있음을 알 수 있습니다. 이는 데이터 수집 프로세스를 향상시켜 모든 검사에 대해 최고의 이미지 품질을 보장하고 이미징 부서가 운영 성능을 효율적으로 극대화하도록 지원합니다.

요약

의료 산업이 인공 지능을 기반으로 한 새로운 기술 혁신의 여명기에 서 있는 만큼, 이제 의료 서비스 제공자는 인공 지능을 임상 실습에 통합하기 위한 로드맵을 개발해야 할 때입니다. 전 세계 인구가 계속 증가함에 따라 의료 종사자는 환자 치료를 개선하고 임상 워크플로우를 변화시킬 수 있는 기술에 투자해야 합니다. 임상 프로세스를 혁신할 수 있는 기술 중에서 의료 서비스 제공에 인공 지능을 적용하는 것은 의심할 여지 없이 선두에 있습니다.

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