다양한 의료 데이터를 병합하는 AI 모델이 단일 모달리티 접근 방식보다 중환자 치료 결과에 대한 예측 정확도를 12% 이상 향상시킬 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 이 놀라운 속성은 간병인이 더 잘 알려진 진단과 치료 일정을 내릴 수 있도록 의료 의사 결정을 혁신하고 있습니다.
의료 분야에서 인공지능의 효과는 산업의 전반적인 방향을 계속해서 바꾸고 있습니다. 이제 훈련 데이터 세트의 품질과 다양성은 AI 시스템의 효과성을 결정하는 중요한 요소입니다.
다중모달 의료 데이터세트란?
멀티모달 의료 데이터 세트는 여러 데이터 유형 또는 모달리티의 정보를 모아서 어떤 데이터 소스도 스스로 제공할 수 없는 환자 건강에 대한 포괄적인 그림을 제공합니다. 이러한 데이터 세트는 다섯 가지 유형의 정보를 조합한 것일 수 있습니다.
텍스트 데이터
임상 기록, 병리 보고서, 전자 건강 기록(EHR) 또는 환자 병력은 환자 상태, 치료 또는 환자 경과, 병력에 대한 맥락을 제공합니다.
영상 데이터
엑스레이, CT, MRI, 초음파는 진단과 치료에 중요한 해부학적 구조와 이상에 대한 시각적 정보를 제공합니다.
오디오 데이터
의사와 환자 간의 대화, 진료 기록, 심음과 폐음 오디오는 임상적 통찰력을 제공할 수 있는 언어적 교환과 음향 바이오마커를 포착합니다.
게놈 데이터
DNA 시퀀싱과 유전체 프로파일링에는 유전적 질환, 만성 질환에 대한 취약성, 치료에 대한 반응에 대한 유전 정보가 포함됩니다.
센서 데이터
심박수, 혈압, 산소 수치를 모니터링하는 웨어러블 기기의 출력은 임상 환경 외부에서 환자를 지속적으로 모니터링할 수 있는 출력을 제공합니다.
이러한 데이터 소스를 통합하면 AI 시스템은 변수 간 상관관계를 조사하여 단일 유형의 데이터를 이용할 때보다 더 깊은 통찰력과 더 나은 예측을 얻을 수 있습니다.
인공 지능을 발전시키는 데 있어서 멀티모달 의료 데이터 세트의 중요성
강화된 맥락과 완전한 이해
의료 데이터는 서로 다른 시스템과 형식으로 이질적으로 저장되기 때문에 여러 소스의 데이터를 통합하면 AI 모델이 보다 완전한 임상적 그림에 접근할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 멀티모달 모델은 방사선 이미지와 임상 노트를 모두 활용하여 상태가 시각적으로 어떻게 나타날 수 있는지 뿐만 아니라 환자가 증상을 어떻게 나타내는지도 이해할 수 있습니다.
의료의 복잡성 해결
의학적 진단이나 치료 권장 사항이 단일 데이터 포인트에 기반하는 경우는 드뭅니다. 일상적인 진료에서 의료 진료는 환자 병력을 염두에 두고 여러 데이터 포인트(증상, 검사 및 이미지)에 걸쳐 정보와 증거를 종합합니다. 다중 모드 데이터 세트를 사용하면 인공 지능이 다양한 모달리티를 종합하여 실제 진료에서 사용되는 의사 결정 프로세스를 더 잘 반영할 수 있습니다.
정확도의 상당한 개선
연구에 따르면 멀티모달 모델은 종종 단일 모달리티를 사용하는 모델보다 성능이 뛰어납니다. 예를 들어, 전자 건강 기록 데이터와 의료 영상 데이터를 결합하면 환자가 삽관을 필요로 하는지 여부 또는 어느 데이터 소스에 기반한 환자의 사망 가능성과 같은 결과에 대한 예측 정확도가 상당히 더 높은 것으로 전향적으로 입증되었습니다.
개인화된 의학을 탐구하다
AI는 다중 모달 데이터 소스를 탐색하는 능력을 통해 유전학, 라이프스타일, 질병 증상 간의 미묘한 관계를 발견할 수 있으며, 이는 임상적으로 명백하지 않을 수 있으며, 진정으로 개인화된 치료를 가능하게 합니다. 이는 특히 복잡한 질병의 경우 표현의 이질성이 훨씬 더 두드러질 수 있는 경우에 유용합니다.
의료 분야에서의 멀티모달 의료 데이터 세트의 응용
다음은 의료 분야에서 의료 데이터 세트의 몇 가지 중요한 응용 분야입니다.
향상된 진단 능력
멀티모달 데이터 세트에서 훈련된 AI 모델은 놀라운 진단 능력을 보여줍니다. 예를 들어, Med-Gemini-2D 달성 흉부 X선 검사에 대한 시각적 질의 응답과 보고서 생성에서 최첨단 결과를 제공하고 기존 벤치마크를 12% 이상 뛰어넘었습니다.
3D 의료 영상 해석
아마도 가장 인상적인 것은 멀티모달 AI 모델이 복잡한 3D 체적 스캔도 해석할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, Med-Gemini-3D는 머리의 컴퓨터 단층 촬영 영상에 대한 방사선 보고서를 이해하고 작성할 수 있습니다.
건강 예측
멀티모달 접근법은 영상에 국한되지 않고, 데이터를 기반으로 건강 결과를 예측하는 것으로 확장되어 전통적인 점수를 능가합니다. 여기에는 우울증, 뇌졸중, 당뇨병과 같은 건강 결과가 포함됩니다.
임상 의사 결정 지원
AI 시스템은 여러 모달리티에 걸쳐 정보를 종합함으로써 임상의에게 포괄적인 의사 결정 지원 도구를 제공할 수 있습니다. 이를 통해 중요한 데이터 요소를 강조하고, 잠재적 진단을 제안하고, 맞춤형 치료에 대한 잠재적 옵션을 제안하는 데 도움이 될 수 있습니다.
원격 모니터링 및 평가
멀티모달 시스템은 임상 병력 기록과 함께 원격 모니터링 장치의 데이터를 분석할 수 있습니다. 이를 통해 환자는 기존 의료 환경 밖에서도 자신의 상태에 대한 지속적인 평가를 받을 수 있습니다.
다중 모달 의료 데이터 세트 사용의 과제
다중 모드 의료 데이터 세트가 엄청난 가능성을 제공하지만 여전히 상당한 과제가 있습니다.
- 데이터 접근 및 통합: 광범위하고 다양한 데이터 세트에 대한 접근은 여전히 어렵고, 특히 희귀 질병의 경우 더욱 그렇습니다. 마찬가지로, 서로 다른 형식, 표준 및 세부 수준의 이질적인 데이터는 조화와 통합에 기술적 어려움을 초래합니다.
- 개인정보 보호 및 보안 문제: 여러 유형의 데이터를 결합하면 환자를 재식별할 위험이 커지므로 개인 정보 보호 규정과 표준(예: HIPAA, GDPR)을 준수하고 이를 보호해야 합니다.
- 모델 해석의 조립 및 복잡성: 멀티모달 AI 모델은 종종 매우 복잡하기 때문에 의사결정 추론을 해석하는 것이 어렵고 두렵습니다.
- 계산 요구 사항: 다중 모드 데이터 처리 및 분석에는 상당한 컴퓨팅 파워가 필요하므로 모델 개발 및 애플리케이션 배포 비용이 증가하고 사용 접근성이 낮아질 가능성이 높습니다.
Shaip이 이러한 과제를 해결하는 방법
다중 모드 의료 데이터의 모델과 알고리즘에 내재된 과제를 해결하기 위해 Shaip은 다음과 같은 솔루션을 제공합니다.
광범위한 사전 처리된 데이터 세트
의료 데이터의 80% 이상이 구조화되지 않고 접근이 불가능한 형식으로 존재하기 때문에 Shaip의 광범위한 사전 처리된 데이터 컬렉션은 의료 데이터 세트5.1개 전문 분야에 걸쳐 250,000만 개 이상의 익명화된 의료 기록과 31만 시간 분량의 의사의 받아쓰기 오디오 데이터가 포함된 는 효과적인 AI 개발에 필요한 기반을 제공합니다.
전문가 데이터 주석 및 레이블링
샤입의 주석 서비스는 AI 엔진이 복잡한 의료 데이터를 해석할 수 있도록 합니다. 해당 분야 전문가는 텍스트 및 이미지 기반 의료 기록에 주석을 달아 AI 모델을 개발하기 위한 고품질 교육 데이터를 제공하는 데 능숙합니다.
강력한 식별 정보 삭제 기능
샤이프의 독점 익명화 플랫폼 텍스트와 이미지 데이터 세트 모두에서 민감한 데이터를 매우 높은 정확도로 익명화할 수 있습니다. HIPAA 전문가가 검증한 이 문서는 PHI/PII 엔터티를 추출한 다음 해당 필드를 마스크, 삭제 또는 숨기고 공급업체 및 기관 규정 준수에 대한 지침을 충족하는 완전히 익명화된 데이터를 제공합니다.
Shaip은 위에서 제시된 과제를 해결하여 조직이 다중 모드 의료 데이터 세트의 잠재력을 활용하고 의료 제공 방식을 혁신하고 더 나은 환자 결과를 가져오는 AI 솔루션 개발을 가속화할 수 있도록 지원합니다.
