솔직히 우리는 몇 년 전에 우리 모두가 꿈꾸던 미래에 살고 있습니다. 사건이나 사건을 정확하게 예측하는 것이 수십 년 전 기술로 우리의 주요 의도 중 하나였다면 실제로 우리는 이 아이디어가 현실이 되는 시점에 있습니다.
오늘날 Apple Watch와 같은 상용 기기는 심장마비와 심장 문제를 정확하게 예측하고 사용자에게 미리 경고하여 예방 조치를 취하거나 의사에게 연락할 수 있도록 합니다. 식물을 파괴하는 바이러스성 질병에도 불구하고 기술과 발전 덕분에 우리가 신속하게 백신을 개발하고 개발할 수 있었습니다.
XNUMXD덴탈의 건강 관리 산업은 기술, 특히 인공 지능의 엄청난 혜택을 받고 있습니다. 이 게시물에서 우리는 AI가 의료 기술의 미래를 어떻게 형성하는지, 그 이점과 병원, 진단 센터 및 기타 의료 센터에서 AI를 효과적으로 구현하는 것과 관련된 제한 사항을 자세히 살펴보겠습니다.
AI는 의료와 얼마나 관련이 있습니까?
AI의 요점은 인간이 결코 할 수 없는 방식으로 수행하는 것입니다. 오늘날의 고급 시스템은 탁월한 계산을 매우 빠르게 수행할 수 있으므로 연구원과 의료 전문가가 연구 및 개발 목적으로 기술의 잠재력을 활용할 수 있습니다. 또한 AI에는 규정 및 예측 기능이 있어 이해 관계자가 정확하고 관련성이 높으며 가장 효과적인 결정을 내릴 수 있습니다.
그러나 AI는 매우 일반적인 용어입니다. AI가 얼마나 관련성이 있는지 명확하게 이해하기 위해 AI를 여러 부문으로 나누고 다양한 의료 부문과의 관련성을 이해하겠습니다.
머신 러닝, 딥 러닝 및 신경망
기계가 학습하도록 하는 행위와 작업을 자율적으로 실행하는 과정, 기계 학습 및 관련 기술을 사용하여 약물 조합 시뮬레이션을 실행하고 정밀 의료 치료를 제공할 수 있습니다.
개인의 유전 질환 발병 예측에서 인체 내 약물의 효과에 대한 정확한 결과 제공에 이르기까지 머신 러닝, 딥 러닝 및 신경망을 배포하여 현재 인간이 도달할 수 없는 개념 및 주제에 대한 작업을 수행할 수 있습니다.
NLP
약칭 자연 언어 처리, 이것은 음성 및 텍스트 처리와 관련이 있습니다. AI 모듈은 감정, 번역, 음성 대 텍스트 또는 그 반대 등을 위해 음성 및 텍스트를 처리하고 분석하는 데 사용됩니다. NLP가 의료 분야와 관련된 탁월한 방법 중 하나는 보고서, 저널, EHR, 심지어 과학 논문과 같은 비정형 의료 데이터의 대량을 선별 및 처리하고 추론을 시각화할 수 있다는 것입니다.
로봇
창고와 공장에 배치하는 것처럼 들리지만 실제로는 의료 센터에도 통합됩니다. 첨단 물리적 로봇은 오늘날의 외과의가 정밀한 침습적 수술을 수행하는 데 도움을 주고 있습니다. 오늘날에는 척수, 전립선, 목, 뇌와 같은 인체의 민감한 기관에 대한 수술이 물리적 로봇의 도움을 받아 이루어지고 있습니다.
RPA
RPA는 Robotic Process Automation의 약자로 의료 센터와 병원에서 가장 중복되는 작업 중 일부가 실행을 위해 자동화됩니다. 보내는 것처럼 간단할 수 있습니다. 약속 알림 또는 고객에게 알림을 제공하거나 환자 청구서를 업데이트하거나 구조화되지 않은 소스에서 데이터를 추출하는 것처럼 복잡합니다.
의료 분야의 AI 중심 사용 사례
의료 체인이 시스템과 워크플로에 AI를 얼마나 신속하게 구현하고 있는지에 대한 간단한 아이디어를 제공하기 위해 의료 분야에서 AI의 시장 가치가 복합 속도로 성장할 것으로 예상된다는 점을 이해하십시오. 향후 41.8년 내 7%. 6.7년 시장 가치는 약 2020억 달러였습니다.
이것은 의료 분야에서 인공 지능의 사용 사례가 증가하고 있음을 보여줍니다. 하지만 그들은 무엇입니까? 알아 보자.
- AI는 기계와 인간 두뇌 사이의 인터페이스 개발에 사용됩니다. 의료 측면에서 이 시스템은 뇌졸중, ALS, 고정 증후군 또는 기타 비가역적인 신경계 장애로 고통받는 환자의 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이러한 시스템이나 보조 장치를 사용하면 환자가 더 잘 반응하고 의사 소통할 수 있습니다.
- 현재의 방사선학 도구에는 진단 목적을 위한 물리적 샘플이 필요합니다. 그러나 AI 구현으로 정확한 정보를 위해 생검 및 기타 진단 개체의 샘플을 예측하거나 처리할 수 있는 고급 방사선 도구가 개발되고 있습니다.
- 의료의 발전과 상관없이 세계 곳곳에는 아직 XNUMX차 의료와 그 혜택을 보고 경험하지 못한 곳이 있습니다. AI 통합은 그러한 지역에 의료 시설을 가져오고 그곳 사람들의 삶과 라이프스타일을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 종양학에서 AI의 역할은 중요하면서도 동시에 경이적입니다. 정교한 기계 학습 알고리즘은 연구자가 악성 종양의 발병 또는 양성이 악성 종양으로 변할 수 있는 시간을 정확하게 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예방적 관점에서 AI는 체크포인트 억제제 연구 개발에도 활용되고 있다. 종양학은 진단 및 치료를 위한 더 많은 데이터와 목적 중심의 의사 결정을 위해 AI의 도움으로 광범위하게 연구되고 있습니다.
- AI는 또한 위조 약품의 유행을 추적 및 해결하고 환자가 매일 섭취하는 약품의 진위 여부를 확인하는 데 사용됩니다.
최대 포장
이것은 의료 발전의 흥미진진한 단계이지만 공간의 한계에는 수많은 도전 과제가 있습니다. AI의 구현은 말처럼 쉽지 않습니다. 그것은 미래 지향적이고 야심 찬 것입니다. 그렇습니다!
그러나 그 통합도 복잡합니다. 데이터 상호 운용성, 보안, 고급 프로토콜, 표준 및 규정 준수와 같은 문제가 있습니다. 데이터 비식별화, 그리고 더. 뿐만 아니라 도전 과제는 AI 기반 개발을 결정하는 순간부터 시작됩니다. 헬스케어 솔루션 처음에 AI 모듈을 훈련하려면 수많은 의료 데이터가 필요하기 때문입니다.
신뢰할 수 있는 회사는 우리 것 그림으로 오세요. 우리는 개척하고 있습니다 AI 훈련 데이터 다양한 목적을 위해 전 세계적으로 사용될 정교한 의료 시스템의 개발을 위해. 프로젝트에 대한 AI 교육 데이터를 얻는 방법에 대한 자세한 내용은 손을 내밀다 오늘 우리에게.
