의료 분야에서 인공지능을 구현하는 것의 장점과 단점은 무엇입니까?

​헬스케어 분야의 인공지능은 의료 시스템과 근로자에 ​​대한 광범위한 보조기구를 포괄하는데, 인공지능 도입의 구체적인 장점과 단점은 무엇인가요? )는 특히 의료 분야의 AI 구현을 통해 수년에 걸쳐 과학과 기술의 발전을 입증했습니다.

그러나 거기서 끝나지 않습니다. 가장 큰 도약 중 하나는 일반 대중과 의료 전문가 사이에서 혼합된 반응을 불러일으키는 의료 분야였습니다.

의료 분야의 인공 지능은 의료 종사자의 업무 중 일부인 알고리즘과 지루한 작업에 대한 광범위한 지원을 다룹니다.

여기에는 시간이 많이 걸리는 작업 간소화, 복잡한 절차 간소화, 실시간 임상 의사결정까지 포함됩니다.

하지만 인간 진보의 모든 측면과 마찬가지로 더 큰 그림을 보려면 항상 고려해야 할 사항이 있습니다.

인공지능을 활용하면 어떤 이점이 있나요?

의료 분야에서 인공지능의 등장으로 인해 이는 전문가, 기업 및 환자에게 많은 이점을 가져왔습니다.

인공지능은 의료 분야의 나노기술 연구를 촉진할 뿐만 아니라 의료 전문가들이 보다 쉽게 ​​업무를 완료할 수 있는 환경을 조성합니다.

정보에 대한 즉각적인 접근

의료 분야에서 인공지능의 가장 강력한 장점 중 하나는 데이터를 실시간으로 전송할 수 있다는 점입니다.

• 이를 통해 결과 기반 진단이 더 빨라지고 궁극적으로 환자의 회복이나 치료 계획에 많은 도움이 됩니다.

환자 대기 시간을 줄이면 더 나은 임상 결정을 내릴 수 있습니다.

또한 모바일 APP의 통합으로 의사와 환자의 관계가 더욱 좋아졌습니다.

모바일 알림을 통해 의료 전문가는 환자가 경험할 수 있는 상태, 응급 상황 및 변화에 대한 실시간 업데이트도 받을 수 있습니다.

단순화된 작업

병원에 전화해서 진료실로 옮겨달라고 요청하고 다음 방문 시 비서가 다시 전화해 업데이트 내용을 알려 주어야 했던 것을 기억하시나요? 인공지능의 도움으로 원활하게 완성되었습니다.

• 예약 설정, 임상 정보 번역부터 환자 기록 및 병력 전송 및 추적까지 의료 분야의 인공 지능은 작업을 단순화하는 데 큰 도움이 되었습니다.

고급 알고리즘을 통해 일부는 방사선 기술의 중요한 마커를 시각적으로 발견하여 대용량 분석 프로세스의 속도를 높일 수도 있습니다.

비용 효율적이고 리소스가 풍부함

인공지능이 지루한 수작업을 고급 알고리즘으로 대체함에 따라 병원 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

• 일부 AI는 사례 검토를 지원하여 병원에 필요한 것이 무엇인지 분석하는 데 도움을 줄 수도 있습니다.

연구 기능

인공지능은 실시간 데이터를 제공하는 것 외에도 질병 분석에 매우 유용한 다른 연구 기반 정보 소스를 통합할 수도 있습니다.

• 소프트웨어는 소아암과 같은 특정 중대 질병을 치료하고 모든 발달 단계에서 필요한 절차와 옵션을 지원하기 위해 개발되었습니다.

또한 병원 내에서 수집된 정보는 이 질병을 추가로 연구하기 위한 대규모 고급 연구의 일부를 구성합니다.

인공지능을 사용하면 어떤 단점이 있나요?

헬스케어 분야의 인공지능은 의학과 같은 하드과학 분야의 실무자에게도 기술이 보답할 수 있다는 신호입니다.

그러나 특히 의료 분야의 모든 인간을 고려할 때 완벽한 알고리즘이나 시스템은 아닙니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

사람의 감독이 필요함

AI는 완벽하지 않기 때문에 런타임 시 여전히 사람의 감독과 모니터링이 필요합니다.

• 예를 들어 수술을 보조하는 로봇 기술은 공감 능력이 없고 절차에 따라서만 작동합니다.

제공된 AI 권장 사항 및 데이터는 여전히 인간 의사가 최종 결정을 내려야 하며, 이는 각 특정 환자의 상황에 따라 철회되거나 계속될 수 있습니다.

사회적 편견을 유발할 수 있음

헬스케어에서 인공지능의 기능은 환자에게 가장 가까운 진료소나 병원 등 대부분의 사람들에게 가장 편리한 알고리즘을 기반으로 합니다.

• 단, 이는 환자의 사회 경제적 배경과 AI가 제안한 시설로 환자가 편안하게 이동할 수 있는지 여부를 고려하지 않습니다.

특정 모바일 플랫폼 및 장치와 관련하여 특정 호환성 문제가 발생하는데, 이는 모든 사람이 가질 수 있는 것을 확실히 고려하지 않습니다.

또한 AI는 사용 가능한 데이터를 활용하여 진단을 지원합니다. 이 데이터를 사용할 수 없으면 잘못된 진단이 발생할 수 있습니다.

인간 직원을 대체할 수 있음

앞서 언급했듯이 AI는 의료 분야의 지루한 육체 노동의 대부분을 수행할 수 있기 때문에 이러한 작업을 AI가 대체할 수 있으므로 병원에서는 더 이상 특정 직원이 필요하지 않을 수 있습니다.

이것은 오늘날에도 여전히 논의되는 도덕적 문제입니다. 실제로 인공지능은 이미 의료 산업에서 일부 중복된 작업을 해결할 수 있지만 이것이 인간 진보와 발전의 궁극적인 목표는 아닌 것 같습니다.

• 가능한 보안 위험

의료 분야에서 인공 지능의 가장 명백하고 직접적인 약점은 데이터 개인 정보 보호에 대한 보안 침해로 이어질 수 있다는 것입니다.

정보 수집을 기반으로 성장하고 발전하기 때문에 수집된 데이터의 악용 및 범죄자의 이용에도 취약합니다.

AI에 투자하는 병원의 경우 비용 효율적인 프로젝트라도 데이터 보안 측면에서 추가 비용이 추가될 수 있습니다.

사이버 공격은 조작 및 잘못된 진단 측면에서 더 큰 위협이 될 수도 있습니다.

인공 지능 채택의 다음 단계는 무엇입니까?

전반적으로 인공 지능은 여전히 ​​의료 분야에서 놀라운 일을 하고 있으며 대부분의 의료 종사자와 환자에게 유익합니다.

전 세계에 의료 서비스에 대한 편리함과 더 넓은 접근권을 제공합니다.

그러나 인공지능을 사용할 때는 항상 주의가 필요합니다. 순수한 인간 노동과 순수한 인공지능 작업 사이에 균형을 이루는 것이 현명할 것입니다.

이 균형은 양측 모두가 모두를 위해 더 건강한 삶을 만들기 위해 함께 노력할 때만 존재할 수 있습니다.

간단히 말해서, 병원이 인공지능에 더 많이 투자할수록 직원과 환자를 보호하기 위한 데이터 확보가 더 어려워집니다.

또한 AI를 의료에 더 효과적으로 통합하여 궁극적으로 현재의 약점을 해결하려면 더 많은 연구가 필요합니다.

위 내용은 의료 분야에서 인공지능을 구현하는 것의 장점과 단점은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!