의료 분야의 인공 지능: 2023년의 새로운 트렌드

인공 지능은 이미 의료 관행을 개선하고 있으며 더 많은 일을 할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

모든 산업의 모든 급격한 변화 뒤에는 항상 재앙적인 글로벌 위기의 영향이 있습니다. 하지만 다른 산업과 달리 헬스케어 산업은 코로나19가 전 세계를 휩쓸기 전까지 AI 혁신 도입이 더뎠다. 이 사건으로 인해 의료 산업은 다른 산업에 비해 큰 도전에 직면하게 되었고, 이에 따라 의료 앱 개발 이니셔티브에 활력을 불어넣었습니다. 그 중에서도 인공지능이 화두이고, 여전히 그렇습니다!

실제 선행연구에 따르면, 2022~2030년 예측 기간 동안 전 세계 인공지능 의료 시장 규모는 2030년 1,879억 5천만 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 연평균 성장률 37%를 기록하고 있습니다.

더욱이, 헬스케어 분야에서 인공지능의 적용은 프로세스 자동화나 데이터 과학에만 국한되지 않을 것입니다.

의료 분야 인공지능 트렌드 2023

1. 저비용, 오류 없는 치료를 위한 인공지능 RPA 솔루션

의료 프로세스를 자동화하는 인공지능에 대한 기대는 단순한 것이 아닌 점차 실제 애플리케이션의 형태를 취하고 있습니다. 공상 과학 영화를 보고 가능성에 대해 생각해보세요...

실제로 시설이 잘 갖춰진 많은 병원에서 이러한 종류의 로봇 프로세스 자동화는 이미 의료 종사자들에 의해 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 가장 좋은 점은 의료 프로세스 자동화로 의료 서비스 제공자와 환자 모두 비용 효율적이고 오류 없는 치료를 받을 수 있는 이점이 있다는 것입니다.

Gartner에서는 2023년 말까지 미국 의료 서비스 제공업체의 약 절반이 의료 시설에 RPA를 배포할 계획이라고 밝혔습니다. 또한, 헬스케어 시장 규모 중 RPA는 연평균 성장률 26.01%로 2030년까지 62억 달러 규모로 성장할 것으로 예상되며, 2022년에는 약 29억 달러에 이를 것으로 예상된다.

RPA를 활용하여 다음과 같은 방법으로 의료 운영을 향상합니다.

• 정확한 프로세스 데이터를 적용하여 병원 행정 업무 및 환자 정책 발급 프로세스의 생산성을 향상합니다.
• 정형 및 비정형 데이터 기록 관리를 실시간으로 간소화하여 수익 주기를 향상합니다. , 보험 청구 처리 등
• 전통적인 의료 운영을 변화시키고 의료 경험을 활성화하기 위해 의료 산업의 변화에 ​​적응합니다.
• 분류 관리를 위한 감염 관리 프로토콜을 구현하고 환자 선별 검사를 수행합니다. 직원들에게 갑작스러운 최고치 등에 주의를 기울이도록 상기시킵니다.

2. 정신 건강 장애 및 자폐증을 위한 감성 AI

전 세계가 여전히 코로나바이러스의 확산을 다루고 있는 동안 가상 의료 시설은 추가 확산을 방지할 수 있는 훌륭한 옵션입니다. 원격 의료 애플리케이션에 감성 AI를 구현하면 환자, 특히 정신 장애와 자폐증이 있는 환자에게 더욱 의미 있고 매력적인 경험을 제공할 수 있습니다.

• 온라인 상담 앱에서 감정 AI를 사용하면 의사가 환자의 감정을 해석, 모니터링 및 해석하는 데 더 도움이 될 수 있습니다.
• 그뿐만 아니라 감정 AI를 기반으로 한 의료 애플리케이션은 음성 분석을 사용하여 다양한 정신 질환을 진단할 수도 있습니다. 우울증, 치매, 다운증후군, 자폐증 등
• 또한 임산부와 노인의 감정도 이해할 수 있습니다.
• 환자에게 제때에 약을 복용하고 건강 상태를 지속적으로 모니터링하도록 알려줍니다.

3. 데이터 기반 맞춤형 헬스케어 서비스가 많은 주목을 받고 있습니다

많은 헬스케어 IT 솔루션 제공업체들은 2023년까지 맞춤형 헬스케어 치료법 도입이 늘어날 것이라고 믿고 있습니다.

헬스케어 데이터 생성을 기반으로 한 조사에 따르면, 연간 평균 약 80Mb의 영상 및 EMR 데이터가 생성되며, 2025년에는 연평균 성장률이 36%에 이를 것으로 예상됩니다. 이 데이터는 개인화에 대한 유용한 통찰력을 얻는 데 사용될 수 있습니다.

이 외에도 손목 밴드, 스마트 재킷(Levi's Google Jacquard), 텐션 밴드(Samsung), 센서 깔창(Feetme) 등 웨어러블 기기를 통해서도 이러한 데이터가 생성될 수 있습니다.

웨어러블 기기 사용자는 걸음 수, 심박수, 혈압, 소모 칼로리 등 이러한 범주의 데이터를 얻을 수 있습니다. 이 모든 데이터가 AI 피트니스 앱에 수집되면 이 앱은 이를 분석하여 개인화된 다이어트 및 운동 계획을 제공합니다.

4. 약물 발견의 혁명

마찬가지로, 다른 의료 프로세스에서도 인공 지능은 약물 발견 및 개발 프로세스를 가속화하고 효과적인 약물 조합 결과를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2023년에는 제약 전문가들은 이 특정 약물 연구 및 개발 부문에서 인공 지능의 채택이 더 늘어날 것으로 예상합니다. 실제로 MarketsAndMarkets에 따르면 약물 연구 및 개발 분야의 인공 지능은 2027년까지 연평균 성장률 45.7%로 40억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

약물 개발에서 인공 지능 적용의 네 가지 주요 이점:

• 현대 생물학에 대한 노출
• 현대 화학 개선
• 더 높은 성공률
• 비용 효율적인 프로세스

헬스케어 분야의 인공 지능 지능 추세는 여전히 유효합니다. 점점 더 심화되고 있으며, 해결해야 할 한계와 과제도 많습니다.

5. 주변 지능

주변 지능(AmI)은 인간의 필요에 따라 활동을 수행하기 위해 센서와 프로세서를 스마트 장치에 내장하는 독특한 학제간 제안으로 오랫동안 의료 솔루션의 트렌드였습니다.

AmI는 인공지능, 사물인터넷, 빅데이터 등 신흥 기술의 교차점에 전념하고 있습니다.

따라서 의료 분야의 주변 지능은 다음과 같은 방법으로 활용될 수 있습니다.

• AmIi 기반 솔루션을 구현하여 초기 환자 테스트를 자동화하여 환자가 의사와 상담하기까지 기다리는 시간을 줄입니다. ' 활력 징후;
• AAL(주변 보조 생활) 기술 솔루션.
• 6. 스마트 알약은 침습적 작업을 제거합니다
• 스마트 알약은 소형 전자 장치와 같으며 다른 일반 약물 캡슐 모양으로 설계되었으며 클라우드 컴퓨팅 및 무선 통신 플랫폼과 통합되어 다음과 같은 고도로 발전된 임상 작업이 가능합니다. 바이오센서를 사용하면 pH 또는 화학 센서를 통해 감지, 이미징 및 약물 전달을 수행할 수 있습니다. 전문가들은 이러한 알약을 섭취 가능한 센서라고도 부르는데 이는 웨어러블 및 내장형 센서와는 다릅니다.

환자는 위장관 전체를 여행하는 스마트 알약을 쉽게 복용하여 접근하기 어려운 정보에 접근할 수 있습니다. 목적을 달성한 후에는 시스템에서 쉽게 제거할 수 있습니다.

또한 스마트 알약을 사용하여 다음과 같은 치료를 수행할 수도 있습니다.

진단 영상

활력 징후 모니터링

• 표적 약물 전달
• 7.WHO의 최신 조사에 따르면. , 매년 약 1,700만 명(70세 미만)이 만성질환으로 사망합니다. 유엔도 이 문제에 대한 보고서를 발표하면서 만성질환으로 인한 전 세계 사망자 수가 70%까지 증가할 것으로 예상된다고 밝혔습니다.
• 그러나 인공지능은 만성질환 진단에 희미한 희망을 가져왔고, 수년간의 진단 데이터를 활용해 통찰력을 얻어 치료의 정확성을 높였습니다. 인공 지능 애플리케이션이 만성 질환 치료에 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다.

인공 지능은 심장 질환을 치료합니다.

인공 지능 전심장 컴퓨팅 모델은 맞춤형 약품을 제공하고 심실 부정맥의 다양한 상태를 이해합니다.

환자 대상 모델;

데이터 기반 모델로 CT 스캔을 검사 및 분석하고, 진단 시간을 단축하며, 뇌 손상 결과를 제어합니다.

• 저렴한 테스트를 위해 ECG에 인공 지능을 적용하고, 약한 심장 펌프를 감지합니다. , 심부전 발생률을 예측합니다.
• 암을 감지하고 진단하는 인공 지능
• AI/ML 모델은 조직 스캔을 분석하여 대장암을 정확하게 감지하고 치료합니다.

기계 학습 알고리즘은 항암제에 대한 환자 반응을 모니터링합니다.

예측 기계 학습 모델은 진단할 수 있습니다. 91% 정확도의 15가지 유형의 암.

• 당뇨병 치료를 위한 인공지능
• 2019년 Rensselaer Polytechnic Institute 연구진은 인공지능과 빅데이터 분석을 기반으로 한 임상 모델을 순환하면서 지속적인 혈당 관찰을 통해 혈당 수치를 확인하고 고위험이 감지되면 고위험을 감지합니다. 당뇨병의 빠르고 조기 진단에 더욱 도움이 되는 경고 신호입니다.
• 결론적으로, 의료 분야에서 인공 지능의 개념은 의료 방법을 개선할 수 있는 많은 문을 열어주고 효율적인 치료에 대한 우리의 희망을 한 단계 더 높여줍니다. 게다가 시간이 지날수록 정확도가 향상됩니다. 따라서 의료 분야에서 인공 지능의 가능성을 계속해서 탐구하고 그것이 해당 분야를 어디로 이끄는지 살펴보겠습니다.

위 내용은 의료 분야의 인공 지능: 2023년의 새로운 트렌드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!