인공 지능이 디지털 건강에 미치는 영향: 5차 산업 혁명

수년 동안 인공 지능에 대한 논의는 우리가 살고 일하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력에 초점을 맞춰 왔습니다. 디지털 헬스에서는 AI가 이제 환자와 의사의 참여는 물론 교육과 임상시험 설계를 포함해 광범위한 애플리케이션을 갖추게 되면서 결실을 맺고 있습니다.

그러나 이 기술에는 매개변수와 거버넌스가 여전히 인간의 의사결정을 기반으로 하고 있으며 현재 사용 방식을 이해하는 데 한계가 있기 때문에 본질적인 편견과 같은 문제가 있습니다. AI 도구는 윤리적이고 책임감 있게 개발되어야 하지만, 잠재적인 이점으로 인해 그러한 투자는 가치가 있습니다.

전기와 증기기관이 산업화를 변화시켰듯이 인공지능은 사회를 변화시키고 그에 따라 의료 서비스도 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

인공 지능 정의

인공 지능은 종종 오해되며 사람들은 인공 지능의 다양한 분야와 기능을 이해하지 못한 채 용어를 느슨하게 사용합니다. 간단히 말해서, 인공 지능은 인간처럼 생각하는 기계의 능력을 근사화, 자동화, 강화 및 최적화하기 위해 인간 지능에 대한 이해를 바탕으로 구축된 본질적으로 컴퓨터 모델인 새로운 혁신 영역의 모음입니다.

사용자가 그냥 아무 생각 없이 적용할 수 있는 단일 도구가 아닙니다. 인공지능에는 자연어 처리, 머신러닝, 딥러닝, 머신비전 등 다양한 유형이 있으며 그 용도는 특정 애플리케이션에 따라 다릅니다.

임상 시험에서 인공 지능 적용

임상 시험에서 인공 지능의 가장 유망한 사용 사례는 예측 분석과 이전 시험의 데이터를 분석하여 일부 시험을 다른 시험보다 더 성공적으로 만드는 요인을 식별하는 것입니다. 이러한 요인을 이해함으로써 연구자는 임상시험 결과를 개선할 수 있는 중재에 집중할 수 있습니다. 가상 버전의 시험 또는 디지털 트윈은 인공 지능을 사용하여 생성되어 실제 시험에 구현되기 전에 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 변경의 잠재적 영향을 테스트할 수 있습니다. 이는 비용이 많이 드는 오류의 위험을 최소화하고 시험 결과를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

간단히 말하면, 인공 지능을 통해 연구자들은 임상 시험의 효율성과 효과를 높일 수 있으며, 이는 궁극적으로 더 나은 환자 결과로 이어질 수 있습니다.

Artificial Intelligence in Healthcare

디지털 헬스케어 분야에서 AI 도구는 과학 플랫폼을 구축하거나 생성 AI를 사용하여 콘텐츠를 작성하는 등 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.

기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리는 데이터 분석을 민주화하여 시장에서 제품을 가장 효과적으로 포지셔닝하는 방법에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다. AI 도구는 몇 분 만에 관련 콘텐츠 전체를 가져와 분석할 수 있습니다. 이를 분석하는 데는 인간이 완료하는 데 수개월 또는 수년이 걸릴 수 있으며 공백과 경쟁사에 대한 데이터를 제공합니다.

이를 통해 팀은 "결정 시간"을 단축하고 더 현명한 선택을 할 수 있습니다.

실제 증거 및 인공 지능

기계 학습 및 자연어 처리 기술을 사용하여 기업은 소셜 미디어 게시물과 결합된 대량의 의료 기록 및 기타 데이터를 수집하고 분석하여 패턴을 식별하고 다음에 대한 결정을 내릴 수도 있습니다. 환자 결과를 예측합니다. 이를 통해 의료 서비스 제공자는 보다 효과적이고 효율적으로 치료 및 개입을 목표로 삼아 잠재적으로 생명을 구하고 의료 비용을 절감할 수 있습니다. 이는 인공지능이 인간의 의사결정을 강화하고 의료 결과를 개선하는 데 어떻게 사용될 수 있는지 보여주는 훌륭한 예입니다.

모든 최신 기술과 마찬가지로 AI 기술의 잠재적 가능성과 함정을 평가하는 것이 중요합니다.

제약 및 생명 공학 회사와 전략적 파트너는 AI 기술의 잠재적 이점과 위험을 신중하게 평가하고 실제 응용 프로그램으로 시험을 수행하여 통찰력을 얻고 이러한 기술이 생태계에 어떻게 적합한지 결정해야 합니다.

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