의료 분야에서 인공 지능의 시장 가치는 2020년에 최고치를 경신했습니다. $ 6.7bn. 해당 분야의 전문가와 기술 베테랑은 또한 업계가 8.6년까지 약 2025억 달러로 평가될 것이며 의료 수익은 최대 22개의 다양한 AI 기반 의료 솔루션에서 나올 것이라고 밝혔습니다.
읽으신 것처럼 전 세계적으로 의료 서비스를 홍보하고 서비스 제공을 향상하며 더 나은 질병 진단을 위한 토대를 마련하는 등 수많은 혁신이 일어나고 있습니다. AI 기반 의료 부문은 이제 무르익었습니다.
의료 분야에서 AI의 이점을 살펴보고 동시에 관련된 문제를 분석해 보겠습니다. 두 가지 모두를 이해하면서 생태계에 필수적인 위험도 다룰 것입니다.
의료 분야에서 AI의 이점
먼저 좋은 것부터 시작합시다. 의료 분야의 AI는 엄청난 일을 하고 있습니다. 그것은 또한 어떤 인간도 할 수 없었던 위업을 달성하고 있습니다. 즉, 신장 문제 및 몇 가지 유전 질환과 같은 질병의 발병을 예측합니다. 더 나은 아이디어를 제공하기 위해 다음은 광범위한 목록입니다.
- Google Health는 실제로 발생하기 며칠 전에 신장 손상의 발병을 감지하는 코드를 해독했습니다. 현재의 진단 및 의료 서비스는 부상이 발생한 후에야 부상을 감지할 수 있지만 Google Health를 사용하면 의료 제공자가 부상의 시작을 정확하게 예측할 수 있습니다.
- 인공 지능은 훈련 또는 보조 학습의 형태로 지식 공유에 엄청난 도움이 됩니다. 방사선과 및 안과와 같은 전문 분야는 초심자 또는 초보자에게 베테랑만이 전달할 수 있는 강렬한 전문 지식이 필요합니다. 그러나 AI의 도움으로 신규 참가자는 진단 및 치료 절차에 대해 자율적으로 학습할 수 있습니다. AI는 여기에서 지식의 민주화를 돕고 있습니다.
- 의료 기관은 매일 많은 중복 작업을 수행합니다. AI의 도입으로 이러한 작업을 자동화하고 우선 순위가 더 높은 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 이는 클리닉 또는 병원 관리, EHR 유지 관리, 환자 모니터링 등에 매우 유용합니다.
- AI 알고리즘은 또한 운영 비용을 줄이고 출력 시간을 크게 극대화하고 있습니다. 더 빠른 진단에서 개인화된 치료 계획에 이르기까지 AI는 비용 효율적인 가격으로 효율성을 제공합니다.
- AI 알고리즘으로 구동되는 로봇 애플리케이션은 외과의가 중요한 수술을 수행할 수 있도록 지원하기 위해 개발되고 있습니다. 전용 AI 시스템은 정확성을 보장하고 수술의 결과나 부작용을 최소화합니다.
의료 분야에서 AI의 위험과 과제
의료 분야에서 AI의 장점은 있지만 AI 구현의 특정 단점도 있습니다. 이는 배포와 관련된 문제와 위험 측면에서 모두 그렇습니다. 둘 다 자세히 살펴보겠습니다.
오류 범위
AI에 대해 이야기할 때마다 우리는 본질적으로 AI가 완벽하고 실수를 할 수 없다고 믿습니다. AI 시스템은 알고리즘과 조건을 통해 해야 할 일을 정확하게 수행하도록 훈련되지만 다른 측면과 이유에서 오류가 발생할 수 있습니다. 교육 목적으로 사용되는 낮은 품질의 데이터 또는 비효율적인 알고리즘으로 인한 오류는 정확한 결과를 제공하는 AI 모듈의 기능을 제한할 수 있습니다.
시간이 지남에 따라 이러한 일이 발생하면 이러한 AI 모듈에 의존하는 프로세스와 워크플로가 일관되게 좋지 않은 결과를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 클리닉이나 병원은 자동화에도 불구하고 병상 관리 관행이 비효율적일 수 있고, 챗봇은 코로나19와 같은 우려가 있는 개인을 잘못 진단하고, 진단을 놓칠 수 있습니다.
일관된 데이터 가용성
고품질 데이터의 가용성이 문제라면 일관된 가용성도 문제입니다. AI 기반 의료 모듈은 교육 목적으로 방대한 양의 데이터를 필요로 하며 의료는 데이터가 부서와 부서에 걸쳐 단편화되는 분야입니다. 약국 기록의 형태로 구조화된 데이터보다 구조화되지 않은 데이터를 더 많이 찾을 수 있으며, EHR, 웨어러블 및 피트니스 트래커, 보험 기록 등의 데이터.
따라서 특정 사용 사례에 사용할 수 있는 경우에도 의료 데이터에 주석을 달고 태그를 지정하는 측면에서 엄청난 작업이 필요합니다. 이러한 데이터 조각화는 오류 범위도 증가시킵니다.
데이터 바이어스
AI 모듈은 학습 내용과 그 배후의 알고리즘을 반영합니다. 이러한 알고리즘이나 데이터 세트에 편향이 있는 경우 결과도 특정 결과에 치우칠 수밖에 없습니다. 예를 들어, m-health 애플리케이션이 훈련되지 않았기 때문에 특정 억양에 반응하지 못하면 접근 가능한 의료의 목적을 잃게 됩니다. 이것은 하나의 예에 불과하지만 삶과 죽음의 경계가 될 수 있는 결정적인 경우가 있습니다.
개인 정보 및 사이버 보안 문제
건강 관리에는 개인 세부 정보, 질병 및 우려 사항, 혈액형, 알레르기 상태 등과 같은 개인에 대한 가장 기밀 정보가 포함됩니다. AI 시스템이 사용될 때 정확한 서비스 제공을 위해 의료 부문의 여러 부서에서 데이터를 사용하고 공유하는 경우가 많습니다. 이로 인해 사용자가 자신의 데이터가 다양한 목적으로 사용되는 것에 대한 두려움에 노출되는 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 임상 시험과 관련하여 다음과 같은 개념은 데이터 비식별화 사진에도 나와요.
동전의 다른 측면은 이러한 데이터 세트의 안전과 기밀성이 가장 중요한 사이버 보안입니다. 악용자가 정교한 공격을 촉발함에 따라 의료 데이터는 모든 형태의 침해 및 침해로부터 보호되어야 합니다.
최대 포장
이는 AI 모듈이 가능한 한 기밀성을 유지하기 위해 해결되고 수정되어야 하는 과제입니다. AI 구현의 요점은 운영에서 두려움과 회의론을 제거하는 것이지만 이러한 과제는 현재 달성을 견인하고 있습니다. 이러한 문제를 극복할 수 있는 한 가지 방법은 Shaip의 고품질 의료 데이터 세트 편견이 없고 엄격한 규제 지침을 준수합니다.
