의료는 항상 혁신이 높이 평가되고 생명을 구하는 데 중요한 분야였습니다. 기술의 발전에도 불구하고 의료 산업은 여전히 해결해야 할 과제에 직면해 있습니다.
PwC는 의료 비용이 증가할 것이라고 말했습니다. 7에서 2024의 %. 이는 직원 소진, 인력 부족, 지불 문제 및 가격 상승 때문입니다. 업계에서는 높은 비용 없이 좋은 진료를 제공할 수 있는 새로운 기술을 찾고 있습니다. 핵심 영역 중 하나는 의료 분야의 생성적 AI입니다.
제너레이티브 AI 속도를 높이고 정확성을 높이며 우리가 아직 상상하지 못한 혁신의 문을 열어줍니다.
이 기사에서는 의료 분야에서 Generative AI의 힘, 응용 프로그램 및 몇 가지 윤리적 고려 사항에 대해 논의합니다.
의료 분야의 생성적 AI 적용
생성적 AI가 솔루션을 제공합니다 의료 분야의 교육, 진단, 약물 개발 등을 위한 것입니다. 이 기술이 더 중요한 핵심 영역을 살펴보겠습니다.
의료 훈련 및 시뮬레이션
Generative AI는 훈련을 위한 현실적인 건강 시나리오를 생성합니다. 시나리오가 고정된 기존 방법과 달리 AI는 실시간으로 적응합니다. 이를 통해 학습 경험이 풍부해집니다. 예를 들어, 미시간 대학교(University of Michigan)는 AI를 사용하여 패혈증 치료를 시뮬레이션합니다. 펜실베니아 대학교에서 코로나19 확산을 연구하다.
임상 진단
생성적 AI는 의료 이미지 향상과 질병 진단이라는 두 가지 주요 방식으로 도움을 줍니다. AI는 저품질 스캔을 고해상도 이미지로 변환할 수 있습니다. 또한 환자 데이터를 사용하여 피부암이나 알츠하이머병과 같은 질병의 초기 징후를 감지합니다. 구글의 Med-Palm 2는 의료 데이터에 대한 교육을 받았으며 의료 질문에 답변하는 데 85%의 정확도를 달성했습니다.
신약 개발
신약 개발은 비용이 많이 들고, 종종 수십억 달러의. 생성 AI는 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 새로운 분자를 설계하고 신약의 특성을 예측할 수 있습니다. 최근에, 리커션 파마슈티컬스(Recursion Pharmaceuticals)가 Valence 인수AI 스타트업인 는 AI를 활용해 신약후보물질을 설계한다.
관리 업무
의사들은 부분적으로 행정 업무로 인해 높은 소진율에 직면해 있습니다. 생성적 AI는 전자 건강 기록(EHR) 작성 및 약속 예약과 같은 작업을 자동화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 나비나AI 스타트업인 는 이러한 작업에서 의사를 지원하는 도구를 구축했으며 이미 44만 달러의 자금을 확보했습니다.
합성 의료 데이터
의학 연구를 위한 데이터는 특히 희귀 질환에 대한 데이터를 얻기가 어렵습니다. Generative AI는 개인 정보 보호 문제를 우회하여 합성 데이터 샘플을 생성할 수 있습니다. 독일 연구진이 개발한 GANerAid, 임상 시험을 위한 합성 환자 데이터를 생성하는 AI 모델입니다.
헬스케어 분야에서 생성적 AI의 장점과 과제
장점
- 속도: 가장 강력한 이점 중 하나는 작업이 얼마나 빨리 완료되는지입니다. 예를 들어, AI는 인간이 수행하는 작업에는 훨씬 더 오랜 시간이 걸리는 광범위한 의료 기록을 몇 초 만에 조사할 수 있습니다.
- 정확성: 제너레이티브 AI는 진단 품질 향상에 탁월합니다. 기존 방법에 비해 더 높은 정확도로 초기 질병을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 조기 암 발견에 대한 가능성을 보여주었습니다.
- 접근 용이성: 생성적 AI는 의료 서비스를 더욱 편리하게 만들 수 있습니다. 전문적인 치료가 제한된 시골 지역을 생각해 보십시오. AI 기반 원격의료 플랫폼은 원격으로 상담과 진단 서비스를 제공할 수 있다.
도전
- 바이어스: AI 모델은 훈련 데이터에 존재하는 편향을 상속받을 수 있습니다. 이는 편향된 알고리즘으로 인해 다양한 인구통계학적 그룹에 대해 불평등한 대우가 발생할 수 있는 의료 분야의 우려 사항입니다. 예를 들어, 한 연구에 따르면 의료에 사용되는 AI는 정확도가 떨어졌습니다. 피부색이 어두운 사람들의 피부 상태를 진단하는 데 사용됩니다.
- 데이터 개인 정보: 헬스케어 분야에서 가장 큰 고민 중 하나는 민감한 데이터의 보안입니다. AI는 대규모 데이터 세트에 의존하기 때문에 항상 데이터 침해의 위험이 있습니다. 그러나 2023년 조사에 따르면 AI도 솔루션의 일부가 될 수 있는 것으로 나타났습니다. 그것은 할 수 있다 조직은 데이터 유출 비용을 약 1.8만 달러 절감합니다. 위반 식별 속도를 100일 이상 단축합니다.
- 구현 비용: AI 도구를 설정하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. 초기 비용에는 소프트웨어 개발, 하드웨어 설정, 새 시스템 사용을 위한 직원 교육이 포함됩니다.
- 규제: AI의 의료 응용은 여전히 규제 회색 영역입니다. 오진이나 데이터 잘못 취급 시 책임 소재에 대한 의문이 제기된다. 그만큼 미국과 유럽연합(EU)도 계획을 세우고 있다 새로운 규제를 도입하기 위해 노력하고 있지만 이는 곧 일어나지 않을 것입니다.
헬스케어 분야 GenAI의 미래 전망과 새로운 트렌드
생성 AI가 지속적으로 관심을 끌면서 우리는 의료 산업의 다가오는 해를 형성할 새로운 트렌드를 보고 있습니다. 이러한 추세에 대한 개요는 다음과 같습니다.
더 나은 진단과 맞춤 의학
GenAI는 질병 진단을 개선하고 맞춤형 의료를 가능하게 할 것입니다. 미래 모델은 상세한 의료 이미지를 생성하고 높은 정확도로 질병을 식별할 것입니다.
AI와 인간 팀워크
GenAI는 인간과 AI가 협력하는 환경을 촉진할 것입니다. 혜택을 극대화하려면 의료 종사자와 AI 간의 효과적인 상호 작용이 필요합니다.
빅데이터와 EHR
GenAI를 빅데이터 및 전자 건강 기록과 병합하는 것은 유망합니다. 이러한 AI 모델은 다양한 환자 데이터를 분석하여 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다. EHR을 사용하여 추세를 찾고, 예측하고, 치료를 미세 조정할 수 있습니다.
지속적인 학습
GenAI는 유용성을 유지하기 위해 계속 학습해야 합니다. 새로운 데이터, 질병, 의료 변화에 적응해야 합니다. 미래의 모델은 지속적으로 학습하여 더욱 정확하고 유용하게 될 것입니다.
의료 분야에서 생성 AI 데이터의 역할
데이터는 의료 산업의 생성 AI를 강화하는 데 중요한 역할을 합니다. 방법은 다음과 같습니다.
훈련 모델
AI 알고리즘을 훈련하려면 고품질 데이터가 중요합니다. 이러한 모델은 과거 환자 이력, 의료 영상, 심지어 유전 정보까지 학습하여 더욱 스마트해집니다.
정확도 향상
데이터 세트가 다양하고 광범위할수록 AI 모델이 더 잘 예측하고 진단할 수 있습니다. 예를 들어, 광범위한 엑스레이에 대해 훈련된 AI는 폐 문제를 보다 정확하게 식별할 수 있습니다.
맞춤 의학
데이터를 통해 AI는 개인의 필요에 맞게 치료를 맞춤화할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 다양한 소스의 데이터를 분석하여 환자에게 가장 효과적인 약물을 추천할 수 있습니다.
예측 분석
충분한 데이터가 있으면 AI는 환자의 요구와 의료 동향을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 질병 발생을 예측하거나 병원에 필요한 자원을 예측할 수 있습니다.
윤리적 및 법적 준수
데이터는 AI 모델이 의료 규정을 준수하도록 보장합니다. 적절한 데이터는 불평등한 대우로 이어질 수 있는 편견이나 부정확성을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
