인공지능이 환자 치료 및 관리 경험을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

인구 고령화와 원격의료 등 의료 전달 방식의 증가로 인해 의료 기관에서 생성되는 비정형 및 정형 데이터의 양이 크게 증가했습니다. 이 기사에서는 다양한 사용 사례를 살펴보고 의료 조직이 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 분석을 사용하여 점점 늘어나는 사용 가능한 데이터 양을 활용하고 환자 치료 및 관리 경험을 개선하며 운영 효율성을 높일 수 있는 방법을 보여줍니다.

사용 사례 1: 구조화되지 않은 데이터 캡처 및 분석

의료 기관의 구조화되지 않은 데이터는 임상의가 직접 작성한 처방전 양식부터 환자 콜센터 로그에 이르기까지 모든 것을 의미합니다. 정보의 양이 증가함에 따라 이 데이터를 캡처하고 분석하는 새로운 방법이 필요합니다.

이와 관련하여 Avanade의 글로벌 데이터 및 인공 지능 센터의 수석 이사인 Tripti Sethi는 Answer ALS 연구 프로젝트를 사용하여 수행된 작업의 예를 제공했습니다. 이 예는 ALS의 원인을 식별하는 데 도움이 되는 클라우드 컴퓨팅, 기계 학습, 대량의 환자 데이터 및 강력한 대화형 데이터 인프라를 활용하는 것을 목표로 빅 데이터와 인공 지능을 활용하여 답변과 치료법을 찾으려는 의료 조직입니다. (ALS) 잠재적 치료법을 식별합니다.

Answer ALS는 존스 홉킨스 대학과 미국 로버트 패커드 ALS 연구 센터가 Avanade와 함께 공동 설립하고 운영하는 혁신적인 연구 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 연구에는 1,000명 이상의 ALS 환자가 참여했습니다. 이 프로젝트에는 글로벌 연구 센터, 업계 최고의 기술 기업 및 세계적 수준의 연구원이 함께 참여합니다. 이러한 글로벌 협업으로 생성된 대량의 비정형 데이터는 문제를 야기합니다.

연구자들은 어떻게 이 데이터를 효과적으로 활용하고 통찰력을 얻을 수 있나요? Tripti는 다음과 같이 설명했습니다. “우리는 기계 학습을 위한 강력한 인프라를 갖춘 클라우드 컴퓨팅 모델을 활용하여 과거 며칠, 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 연구 쿼리를 처리할 수 있는 Azure 기반 데이터 쿼리 엔진과 유사한 것을 만듭니다. 연구자들은 ALS 환자를 위한 성공적인 치료법 개발을 가속화하기 위한 기반으로 더 많은 데이터를 더 빠르게 분석할 수 있습니다.”

사용 사례 2: 의료 공급망에서 AI 및 기계 학습 활용

간호 분야에서 환자 치료 및 결과 개선. , 인공 지능과 기계 학습은 의료의 미래에서 중요한 역할을 합니다. 이러한 고급 분석 방법은 특히 코로나19 팬데믹으로 인해 공급망 문제가 악화된 시기에 의료 기관이 효율성을 개선하고 공급망 문제와 같은 문제를 해결하는 데에도 사용될 수 있습니다.

대형 의약품 도매업체인 Sethi Company는 Avanade와 협력하여 오류가 발생하기 쉽고 신뢰할 수 없는 재고 추적 방법을 개선했습니다. 이전에는 무게 계산 센서로 사용되는 RFID 및 Bluetooth 기술과 같은 일반적인 추적 기술이 신뢰할 수 없고 번거로워서 Sethi의 이익 마진이 감소했습니다.

이 과제를 해결하기 위해 협업 팀은 인공 지능(특히 컴퓨터 비전 및 후처리 기계 학습 모델)을 실시간 및 주변의 재고 변화를 지속적으로 모니터링하고 추적할 수 있는 연결된 카메라와 결합하여 컴퓨터 노드를 향상시켰습니다. 도매업자는 이윤폭을 늘리고 청구 정확성을 향상시킵니다.

사용 사례 3: 진단 및 치료를 위한 고급 분석 활용

인공 지능 및 기계 학습의 중요성과 마찬가지로 고급 분석은 의료의 미래, 특히 암 사례 정확도 개선과 같은 치료 발견에서 중요한 역할을 할 것입니다. 검토하여 진단 및 치료 속도를 높입니다.

예를 들어 암 환자가 진단되면 최선의 치료 계획을 세워야 하는데, 이를 위해서는 다양한 전문 분야의 의사들이 암 사례를 검토하고 논의해야 하지만 의사 그룹을 모으는 것이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 직원 교육을 강화하고 데이터 분석을 사용하여 의사와 간호사에게 통찰력을 제공하여 치료 발견에 더 잘 참여하고 자신의 통찰력을 입력할 수 있는 새로운 협업 솔루션을 활성화할 수 있습니다.

세티 대표는 “이런 다양한 지식이 더해지면 환자는 최고 수준의 진료와 진료를 받을 수 있고, 병원도 진단과 진료 시간을 단축해 만족도를 높일 수 있다”고 말했다. “이러한 사용 사례를 통해 종종 환자가 알지 못하고 환자 치료 및 관리에 지장을 주지 않고 치료 및 관리 경험을 개선하기 위한 작업이 매일 수행되고 있습니다.

윤리적 딜레마 극복

인공 지능 기반 알고리즘이 예측을 내립니다. 또는 데이터를 관찰하고 학습하여 통찰력을 생성합니다. 이러한 윤리적 딜레마와 편견을 극복하려면 인공 지능 또는 기계 학습 알고리즘이 필요합니다.

Sethi는 표현된 모든 데이터 세그먼트를 살펴보고 데이터에서 덜 대표되는 그룹의 중요성을 높이도록 모델을 훈련할 수 있다고 말했습니다. 훈련 샘플의, 소수 집단의 '목소리' 증폭' 의사가 특정 데이터 세트를 기반으로 특정 통찰력이 생성되는 이유를 이해할 수 있는 해석 가능하고 투명한 알고리즘을 만드는 것도 중요합니다.

Sethi는 이것이 더 광범위한 질문을 제기한다고 믿습니다. 의료 기관은 왜 인공 지능과 기계 학습을 사용합니까? "우리는 예측된 결과를 받아들일까요? 아니면 이러한 통찰력을 통해 다양한 집단의 의료 문제의 근본 원인을 파악할까요?"

윤리적 또는 책임 있는 기술 딜레마를 해결하려는 회사인 Avanade는 디지털 윤리 프레임워크를 만들어 인공지능에 적용하는 것입니다. 프레임워크는 데이터 무결성, 개인 정보 보호, 편견 또는 인간 영향에 초점을 맞춘 책임 있는 AI에 대한 체크리스트를 생성합니다.

헬스케어 분야 인공지능의 미래 발전

인공지능이 점차 가상 운영 환경으로 가속화되면서 헬스케어 분야에서 핵심적인 역할을 하게 될 것입니다.

코로나19 팬데믹으로 인해 가상 진료로의 전환이 가속화되어 데이터가 폭발적으로 증가했습니다. 그러나 이러한 성장에 발맞추기 위해서는 인공 지능, 기계 학습, 데이터 분석을 사용하여 통찰력을 수집하고 의미 있는 변화를 추진하기 위해 더 많은 일을 할 수 있습니다.

결론적으로 인공지능과 빅데이터 분석은 더 나은 환자 치료, 향상된 효율성, 보다 정확한 치료법 발견을 위한 많은 기회를 제공하며, 우리는 윤리, 개인 정보 보호 및 규정 준수의 중요성을 잊지 않고 이러한 고급 기술을 활용해야 합니다.

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