의료 산업은 항상 기술 발전과 그 제품의 혜택을 받아 왔습니다. 심장 박동기와 X-Ray에서 전자 CPR에 이르기까지 의료는 기술의 역할로 인해 사회와 사회의 발전에 엄청난 가치를 추가할 수 있었습니다. 이 발전 단계에서 진화를 주도하는 것은 인공 지능(AI)과 머신 러닝, 딥 러닝, NLP수록.
AI와 기계 학습 개념은 상상할 수 없는 다양한 방법으로 의사와 외과의가 소중한 생명을 원활하게 구하고, 질병이 오기 전에도 질병과 우려 사항을 감지하고, 환자를 더 잘 관리하고, 회복 과정에 더 효과적으로 참여하는 데 도움이 됩니다. AI 기반 솔루션과 머신 러닝 모델을 통해 전 세계 조직은 사람들에게 더 나은 의료 서비스를 제공할 수 있습니다.
그러나 이 두 가지 기술이 정확히 어떻게 병원과 의료 서비스 제공자에게 힘을 실어주고 있습니까? 불가피하게 만드는 사용 사례의 실제 유형 응용 프로그램은 무엇입니까? 자, 알아봅시다.
의료에서 기계 학습의 역할
초심자에게 기계 학습은 기계가 자동으로 개념을 학습하고 데이터를 처리하며 원하는 결과를 제공할 수 있도록 하는 AI의 하위 집합입니다. 비지도 학습, 지도 학습 등과 같은 다양한 학습 기술을 통해 기계 학습 모델은 조건과 절을 통해 데이터를 처리하고 결과에 도달하는 방법을 학습합니다. 따라서 규범적이고 예측 가능한 통찰력을 만들어내는 데 이상적입니다.
이러한 통찰력은 환자 및 병상 관리, 원격 모니터링, 약속 관리, 근무 명단 생성 등과 같은 의료 제공의 조직 및 관리 측면에서 엄청난 도움이 됩니다. 의료 전문가는 매일 25%의 시간을 기록 관리 및 업데이트, 청구 처리와 같은 중복 작업에 소비하므로 필요한 의료 서비스를 제공하지 못합니다.
기계 학습 모델의 구현은 자동화를 가져오고 가장 필요하지 않은 곳에서 인간의 개입을 제거할 수 있습니다. 또한 기계 학습은 약물, 약속, 보고서 수집 등에 대해 환자에게 시기적절한 경고 및 알림을 전송하여 환자 참여 및 회복을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
이러한 관리상의 이점 외에도 기계 학습의 다른 실질적인 이점이 있습니다. 건강 관리. 그들이 무엇인지 살펴보겠습니다.
머신 러닝의 실제 적용
질병 감지 및 효율적인 진단
의료 분야에서 기계 학습의 주요 사용 사례 중 하나는 질병의 조기 발견과 효율적인 진단에 있습니다. 유전 및 유전 질환, 특정 유형의 암과 같은 문제는 초기 단계에서 식별하기 어렵지만 잘 훈련된 머신 러닝 솔루션을 사용하면 정확하게 감지할 수 있습니다.
이러한 모델은 컴퓨터 비전 및 기타 데이터 세트에서 수년간 교육을 받습니다. 그들은 추가 분석을 위해 알림을 트리거하기 위해 인체 또는 장기의 가장 작은 이상을 발견하도록 훈련되었습니다. 이 사용 사례의 좋은 예는 IBM Watson Genomic입니다. IBM Watson Genomic은 인지 컴퓨팅을 기반으로 하는 게놈 기반 시퀀싱 모델을 통해 문제를 보다 빠르고 효과적으로 진단할 수 있습니다.
건강 기록의 효율적인 관리
발전에도 불구하고 전자 건강 기록의 유지 관리는 여전히 의료 분야에서 골치 아픈 문제입니다. 예전에 통틀어 사용했던 것에 비해 훨씬 쉬워진 것은 사실이지만, 건강 데이터는 여전히 도처에 있습니다.
건강 기록이 중앙 집중화되고 간소화되어야 하기 때문에 이것은 매우 아이러니합니다(상호 운용성도 잊지 말자). 그러나 기록에서 누락된 많은 중요한 세부 정보가 잠겨 있거나 잘못되었습니다. 그러나 MathWorks와 Google의 프로젝트가 필기 감지 기술을 통해 오프라인 기록의 자동 업데이트를 지원함에 따라 머신 러닝의 영향이 이 모든 것을 변화시키고 있습니다. 이를 통해 다양한 업종의 의료 전문가가 환자 데이터에 적시에 액세스하여 업무를 수행할 수 있습니다.
당뇨병 감지
당뇨병과 같은 질병의 문제는 많은 사람들이 아무런 증상 없이 장기간 앓고 있다는 것입니다. 따라서 당뇨병의 증상과 영향을 실제로 처음 경험하는 것은 이미 늦은 것입니다. 그러나 이와 같은 경우는 기계 학습 모델을 통해 방지할 수 있습니다.
나이브 베이즈(Naive Bayes), KNN, 의사결정나무(Decision Tree) 등과 같은 알고리즘을 기반으로 구축된 시스템은 개인의 나이, 생활방식 선택, 식단, 체중 및 기타 중요한 세부사항을 통해 건강 데이터를 처리하고 당뇨병 발병을 예측하는 데 사용할 수 있습니다. 동일한 알고리즘을 사용하여 간 질환을 정확하게 감지할 수도 있습니다.
행동 수정
건강 관리는 질병과 질병을 치료하는 것 이상입니다. 전반적인 웰빙에 관한 것입니다. 종종 우리 인간은 몸짓, 자세, 전반적인 행동을 통해 우리 자신과 겪는 일에 대해 더 많이 드러냅니다. 기계 학습 기반 모델은 이제 그러한 잠재 의식 및 비자발적 행동을 식별하고 필요한 생활 방식을 변경하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것은 오랜 시간 유휴 시간 후에 몸을 움직이도록 권장하는 웨어러블이나 몸 자세를 교정하도록 요청하는 앱처럼 간단할 수 있습니다.
신약 및 의약품 발굴
많은 주요 건강 질병은 여전히 치료법이 없습니다. 한편으로는 암과 에이즈와 같은 생명을 위협하는 즉각적인 우려가 있지만 자가면역 질환, 신경 장애와 같이 평생 개인을 집어삼킬 수 있는 만성 질환도 있습니다.
머신 러닝은 조직과 의약품 제조업체가 주요 질병에 대한 약물을 더 빠르고 효과적으로 개발하는 데 큰 도움이 됩니다. 시뮬레이션된 임상 시험, 시퀀싱 및 패턴 감지를 통해 기업은 이제 실험 및 관찰 프로세스를 빠르게 추적할 수 있습니다. 기계 학습의 도움으로 주류 의학과 병행하여 많은 비전통적인 치료법과 치료법이 개발되고 있습니다.
최대 포장
기계 학습은 인간이 진화의 다음 단계에 도달하는 데 필요한 시간을 크게 줄여줍니다. 우리는 지금 여기까지 온 것보다 더 빠른 속도로 전진하고 있습니다. 더 많은 사용 사례, 실험 및 응용 프로그램을 통해 암이 어떻게 치료되었는지 또는 향후 몇 년 동안 간단한 스마트폰 앱으로 인해 치명적인 전염병을 피한 방법에 대해 논의할 수 있습니다. AI in 의료 의료 산업에 혁명을 일으키고 있습니다.
