질병 진단에 차세대 인공지능을 활용하는 방법

질병 진단의 정확성은 치료와 그 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 의료 전문가는 AI 진단을 활용하여 환자 정보를 효과적으로 평가하고, 대량의 데이터를 분석하며, 각 사례에서 최선의 결정을 내릴 수 있습니다. 의사가 질병을 진단하는 데 AI가 도움을 줄 수 있는 가장 일반적인 방법을 살펴보겠습니다.

향상된 의료 영상 처리

의료 영상에는 CT 또는 MRI 스캔을 해석할 수 있는 정교한 장비와 숙련된 전문가가 필요합니다. 통계에 따르면 미국의 의료 전문가는 매년 3천만 건의 MRI 스캔을 수행하며 AI 진단은 다음을 통해 이러한 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.

MRI 스캔 생성 속도 향상. 연구에 따르면 기계 학습 모델은 MRI 재구성을 동적으로 획득하여 오류를 줄이는 것으로 나타났습니다.

환자의 편안함을 향상시킵니다. 인공 지능을 사용하면 의료 전문가가 스캔에 필요한 시간을 줄여 환자, 특히 정적인 자세가 불편한 환자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 또한 의료 및 인공 지능의 현대적인 발전은 스캔 중 예상치 못한 환자 움직임과 관련된 왜곡을 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다.

환자 안전이 향상됩니다. 인공 지능의 도움으로 반복적 재구성을 컴퓨터 단층 촬영에 사용할 수 있으며 환자에게 더 적은 양의 X선을 노출시키면서 고품질 스캔을 얻을 수 있습니다.

AI 시스템은 스캔 외에도 사례의 우선순위를 지정하고 질병을 감지하여 병원 워크플로를 개선할 수 있습니다. 엔지니어는 특정 의학적 상태를 설명하는 의료 이미지를 제공하여 패턴과 편차를 인식하도록 AI 모델을 훈련시킵니다. 이러한 시스템은 질병의 초기 단계를 감지하는 방법을 학습합니다. 이것이 왜 중요한가요? 예를 들어, 암의 경우 조기 진단을 통해 생명을 구하고 치료 비용을 크게 줄일 수 있습니다. Statista에 따르면 암은 2020년 3월부터 2022년 1월까지 주요 사망 원인 중 하나로 선정되었으므로 암 탐지용 AI는 말 그대로 생명을 구할 수 있습니다.

임상시험 개선

대규모 테스트와 시판 후 연구로 인해 전통적인 임상 연구는 오랜 과정을 거칩니다. Deloitte Insights에 따르면 약품 중 10%만이 규제 승인을 받았습니다. 이러한 방식으로 제약회사는 대량의 데이터와 통계 보고서를 수집할 수 있습니다. 모든 데이터를 마음대로 사용할 수 있으므로 기업은 정보를 정리, 저장 및 관리해야 합니다. 인공 지능은 데이터 처리와 관련된 일상적인 작업을 용이하게 하여 인적 오류의 수를 줄입니다. 또한 인공 지능의 채택은 다음과 같은 더 많은 이점을 제공합니다.

간소화된 실험 설계. 인공지능 기술로 분석한 후, 이전 임상시험에서 얻은 데이터는 새로운 연구의 지침이 될 수 있으며, 실패 확률도 줄일 수 있습니다.

환자 선택을 개선하세요. AI는 다양한 소스, 즉 영상 및 전자 건강 기록의 데이터를 검사하고 해석하며, 인구 집단의 이질성을 줄이고, 적절한 임상 종점을 가진 환자를 선택하고, 치료에 대한 더 나은 반응을 가정하여 최적의 환자 강화를 선택합니다.

계약의 스마트 자동화. AI는 데이터 입력 및 위험 평가를 자동화하여 데이터 삽입, 데이터 추출 및 위험 식별을 간소화할 수 있습니다.

AI는 다른 방법으로 임상 시험을 개선할 수 있습니다. 의사는 텍스트 마이닝을 적용하여 사용 가능한 데이터 소스에서 통찰력을 검색할 수 있습니다. 이 방법은 심층적인 텍스트 분석에 적합합니다. 하지만 AI는 문서뿐만 아니라 인간 행동의 패턴도 추적할 수 있어 편차가 있는지 알아낼 수 있습니다.

정신 장애 식별 향상

AI 진단을 통해 정신 질환을 감지하고 건강을 증진하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. 그렇다면 여기서 어떤 AI 기반 기술이 큰 역할을 하고 있을까요?

음성 분석 시스템은 음성의 사소한 변화를 모니터링합니다. 잠시 멈추는 단조롭고 부드러운 말은 우울증을 나타낼 수 있습니다. 빈번한 호흡과 함께 빠른 말은 불안을 나타냅니다. 엔지니어들은 딥 러닝 모델을 활용하고 소리 특성을 고려하여 정신 장애와 질병을 예측하는 시스템을 만들었습니다. 치매, 정신분열증, 외상후 증후군 등이 있습니다. 이러한 건강 문제를 밝히려면 간단한 녹음만으로도 충분합니다.

예를 들어 치매 조기 진단에 AI를 사용하면 의사가 초기 단계에서 질병의 증상(추론 장애, 주의력 문제 및 기억 상실)을 식별하는 데 도움이 됩니다. 오디오로 녹음하면 이러한 결함은 건강한 사람과 아픈 사람을 구별하는 분류 모델을 훈련하기 위한 자료로 사용될 수 있습니다. 신경심리학 검사 기록을 사용하면 환자는 뇌세포 손상이 발생하기 훨씬 전에 치매의 초기 징후를 인지할 수 있습니다.

AI 진단이 의사를 대체할 수는 없지만 설명된 정신 장애 식별 방법은 일상적인 임상 시나리오에 적용 가능합니다. 현재 결과는 AI가 초기 단계에서 질병의 징후를 식별하고 추가 연구를 위해 이 데이터를 의사에게 전달하고 진단을 확인하거나 거부할 수 있음을 시사합니다. 특히 불안 표현 활동 식별에 초점을 맞춘 연구에 따르면 컨볼루션 신경망을 포함한 인공 지능 기술은 92% 이상의 정확도로 불안 관련 행동을 식별했습니다. 본 연구와 기타 연구는 인공지능의 채택이 현장에서 어떻게 발전할 것인지를 보여줍니다.

인공지능 진단 및 건강 모니터링의 새로운 트렌드

메타버스 트렌드는 의료 산업을 우회하지 않습니다. 인공지능, 증강현실, 가상현실은 원격의료를 한 단계 더 발전시킬 것입니다. Metaverse 앱을 사용하면 환자는 가상 의료 시설에 쉽게 액세스하고 원격으로 자격을 갖춘 지원을 받을 수 있습니다. 이 방법은 원격 지역에서 유용하며 원격 치료가 가능합니다. 예를 들어, 정신병을 치료하기 위해 옥스포드 팀은 gameChange(가상 현실 치료)를 개발했습니다. 이는 정신병 환자가 통제된 환경에 안전하게 몰입하고 일상적인 상황(예: 카페 가기, 쇼핑 등)을 재현함으로써 두려움에 대처하는 방법을 배우는 데 도움이 됩니다.

또 다른 트렌드는 인공 지능으로 발전하고 발전할 수 있는 웨어러블 의료 기술입니다. 피트니스 트래커, 스마트워치, 생체인식 센서는 일반적인 장치가 되고 있으며 ML 알고리즘을 사용하여 걷기, 달리기, 이동 또는 신체 활동 수행 방법을 이해합니다. 신체 인터넷과 같은 영역은 보청기, 섭취 가능한 센서, 스마트 약과 같은 다양한 스마트 장치를 열어 우리 신체에 대한 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 건강 모니터링 및 진단에 사용할 수 있습니다. 또한 이 분야에 대한 추가 연구를 통해 Google Brain Initiative에서 도입한 장애물 감지 또는 당뇨병성 안질환 검사를 위한 시각 장애인용 웨어러블 장치와 같은 차세대 장치가 등장했습니다.

최종 생각

인공지능 기술의 발전은 모든 비즈니스 시스템에 도움이 됩니다. 의료 산업에서 인공 지능은 초기 단계에서도 건강을 모니터링하고 질병을 보다 효율적으로 진단할 수 있는 더 나은 방법을 제시하고 있습니다. 시기적절하고 보다 정확한 진단을 통해 최상의 치료 옵션을 선택하고 그 효과를 크게 높일 수 있습니다. 또한 AI 기반 헬스케어 스타트업의 개발은 환자가 초기 증상을 놓치지 않고 건강의 주요 지표를 독립적으로 모니터링할 수 있도록 돕습니다. 이는 건강에 대한 환자의 참여를 높이고 의학을 우리의 삶을 변화시킬 수 있는 보다 혁신적인 분야로 만듭니다.

위 내용은 질병 진단에 차세대 인공지능을 활용하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!