의료 분야에서 AI와 ML의 잠재력 발견

헬스케어 분야에서는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)이 점차 환자 진료, 진단, 치료에 상당한 발전을 가져오고 있습니다. 이러한 최첨단 기술은 의료 산업에 혁명을 가져와 정확성, 효율성 및 맞춤형 치료를 향상시켰습니다. 질병 조기 발견, 정밀 의학, 의료 영상의 발전, 가상 건강 보조원, 신약 발견 등은 이러한 기술이 의료 업무를 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 예입니다.

인공 지능과 기계 학습이 발전함에 따라 업계는 더욱 혁신적인 발전을 경험하여 의료 전문가의 역량을 강화하고 전 세계 환자에게 혜택을 줄 것입니다. 이러한 기술을 책임감 있고 윤리적으로 채택함으로써 의료 서비스 제공자와 환자는 협력하여 인공 지능과 기계 학습의 잠재력을 최대한 활용하고 의료의 미래를 만들어 갈 것입니다.

글로벌 팬데믹의 교훈

COVID-19는 경고 없이 발생했으며 기술은 의사소통, 진단, 치료, 데이터 보안 및 전염병학에서 중요한 역할을 했습니다. 화이자는 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 치명적인 바이러스에 대한 최초의 백신을 개발했으며, 이 백신은 12개월 이내에 긴급 사용을 위해 평가 및 승인되었습니다. 앞으로는 인공 지능과 기계 학습을 통해 임상 시험이 더욱 빠르고 정확해져 잠재적인 전염병에 앞서 나갈 수 있을 것입니다.

7월, CEPI(전염병 대비 혁신 연합)는 휴스턴 감리교 연구소(Houston Methodist Research Institute)가 이끄는 조직에 새로운 바이러스를 식별하기 위해 약 500만 달러를 기부했습니다. 지난 5월 미국 식품의약국(FDA)은 약물 개발 및 제조에서 AI/ML의 잠재력을 논의하는 두 편의 논문을 발표했습니다. FDA에 따르면 AI/ML은 "이해관계자가 치료법을 개발, 제조, 사용 및 평가하는 방식을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 궁극적으로 AI/ML은 환자에게 안전하고 효과적이며 고품질의 치료법을 보다 신속하게 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다."

의료 문제 예측

많은 의료 회사가 이러한 기술을 활용하여 고객의 의료 서비스를 개선하고 있습니다. Johns Hopkins University에서는 인공지능 시스템을 사용하여 기존 방법보다 더 빠르게 환자의 패혈증 위험을 감지하고 있습니다. 존스 홉킨스 대학의 Malone Center for Healthcare Engineering 창립 연구 책임자인 Suchi Saria는 다음과 같이 말했습니다: "인공 지능이 병상에서 사용되는 것은 이번이 처음이며 수천 명의 의료 서비스 제공자가 사용하고 있으며 우리는 생명을 구하는 것을 보고 있습니다. ."

이 기술은 결국 의료 분야 외부에도 직접적으로 적용될 수 있습니다. 예를 들어, Apple Watch는 이미 사람의 심박수, 혈압, 착용자의 리듬이 불규칙한지 여부를 모니터링할 수 있습니다. AI/기계 학습의 발전으로 시계는 착용자에게 심장 마비가 있을 때 이를 알리고 의사에게 연락하거나 응급실로 가라고 말하도록 훈련될 수도 있습니다.

또한 챗봇과 가상 건강 보조원도 가능합니다. 예를 들어, 열이 있는 어린이에게 해열제가 필요한지 또는 어린이의 증상이 응급실로 가야 하는지 여부를 판단하는 등 환자를 돕습니다. AI/ML 모델을 통해 생성된 데이터 세트는 임상 시험을 통해 전 세계적으로 유행하는 전염병을 해결하고, 효과적인 백신을 개발하고, 잠재적인 환자 문제를 예측하고, 보다 효과적인 진단을 제공하고, 환자 치료를 개선하는 데 중요합니다.

AI/ML 모델에 대한 매개변수 설정

매력적인 측면 그들은 스스로 업데이트하고 스스로 배울 수 있다는 것입니다. 클라우드 컴퓨팅 능력이 있는 한, 더 많은 데이터를 제공할수록, AI와 더 많이 상호작용할수록 모델은 더 빠르게 더 정확한 답변을 제공할 수 있습니다.

처음에 데이터 과학 엔지니어는 데이터세트의 매개변수를 의료 서비스 제공자에게 제공해야 합니다. 예를 들어, 전자 건강 기록(EHR)의 과거 데이터와 정보를 사용하여 특정 건강 상태를 가진 사람들을 위한 훈련 모델을 만들 수 있습니다. 이 모델은 어떤 약을 사용할지 결정할 수 있으며, 가상 비서는 해당 처방과 약을 생성할 수 있습니다.

물론 이는 이러한 교육이 건강 보험 이전 및 책임에 관한 법률(HIPAA), 환자 개인 정보 보호 영향 평가(PIA)와 같은 해당 법률 및 규정을 위반하지 않는다는 원칙에 기초해야 하며, 다음 사항을 빠뜨리지 않아야 한다는 의미이기도 합니다. 개인 식별 정보(PII). 모델을 훈련할 때 엔지니어는 환자의 나이, 성별, 직업, 건강 상태만 입력했는지 확인해야 합니다. 즉, 엔지니어에게 제공하는 정보에 HIPAA 또는 PIA 정보가 포함되어 있지 않은지 확인하는 것이 의료 서비스 제공자의 책임입니다.

Ease Worry

어떤 사람들은 여전히 ​​걱정하고 있는데 그건 이해할 수 있습니다. 의료 서비스 제공자의 가장 큰 관심사 중 하나는 개인 정보 보호입니다. 데이터가 절대 외부로 유출되지 않도록 공급자가 조직에 맞는 교육 모델을 만드는 것이 중요합니다. 또 다른 주요 문제는 데이터의 정확성입니다. 따라서 기업은 교육 모델을 만드는 데 필요한 시간을 갖도록 장려해야 합니다. AI가 정확한 결과를 생성하고 검증하는 데는 3~6개월이 걸릴 수 있습니다. 그러나 기업이 이러한 정확한 결과를 정기적으로 확인하기 시작하면 모델의 예측에 더 많은 확신을 갖게 됩니다.

미래는 지금입니다

이 신기술을 받는 환자들은 여전히 ​​인간적 요소가 있는지, 필요할 경우 의사나 간호사와 상담할 수 있는지 알고 싶어합니다. 서비스 제공자, 의사, 간호사 및 연구 과학자는 의료 서비스의 필수 구성 요소입니다. 의료 산업은 인류에게 직접적인 영향을 미칩니다. 그렇기 때문에 간호사, 의사, 임상 연구원은 물론 모델을 만드는 데이터 엔지니어를 교육하여 인공 지능과 기계 학습에 대한 기본적인 이해와 과거 데이터를 올바르게 사용하는 방법을 갖추도록 교육하는 것이 똑같이 중요합니다.

업계에서 인공 지능과 기계 학습을 통해 더 나은 의료 서비스를 크게 발전시킬 수 있는 가능성은 흥미롭고 혁신적입니다. 원격 국가에서 원격 의료를 사용할 수 있다면 임상 시험 연구 수행 시간을 단축하고 잠재적인 보조 수단과 치료법을 더 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다. 지역별 정보를 제공하여 환자의 질병을 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다. 빠르게 발전하는 이 기술을 업계에서 수용하는 것은 공급업체와 실무자 모두에게 중요합니다.

위 내용은 의료 분야에서 AI와 ML의 잠재력 발견의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!