다음에 셀카를 찍을 때 스마트폰이 앞으로 며칠 안에 여드름이 생길 가능성이 있다고 예측한다고 말하면 어떻게 될까요? 흥미롭지 않나요? 글쎄, 그것이 우리 모두가 함께 향하는 곳입니다.
기술 세계는 야망으로 가득 차 있습니다. 우리의 아이디어, 혁신 및 목표를 통해 우리는 사회로 나아가고 있습니다. 이것은 특히 의 진화와 관련하여 사실입니다. 헬스케어 AI, 가장 골치 아픈 문제 중 일부가 기술의 도움으로 해결되고 수정되고 있습니다.
오늘날 우리는 유전성 질병의 발병과 종양이 암으로 변하는 시간을 정확하게 예측할 수 있는 기계 학습 모델을 출시하기 직전입니다. 로봇 외과 의사를 위한 프로토타입과 의사를 위한 VR 지원 교육 센터를 작업 중입니다. 운영 수준에서도 AI 기반 시스템을 통해 병상 및 환자 관리, 원격 치료, 약물 조제 등을 최적화하고 수많은 중복 작업을 자동화했습니다.
우리가 계속해서 더 나은 의료 제공 방법을 꿈꾸면서 의료 발전의 주요 측면과 기술, 특히 데이터 과학과 그 날개가 이러한 경이적인 성장을 돕는 방법을 탐구하고 이해합시다.
이 게시물은 의료 시스템 및 모듈 개발에서 데이터의 중요성, 몇 가지 두드러진 사용 사례 및 프로세스에서 비롯된 문제를 설명하는 데 전념합니다.
의료 AI에서 데이터의 중요성
이제 좀 더 복잡한 AI 사용 사례와 구현을 이해하기 전에 휴대전화에 있는 일반적인 건강 관리 및 피트니스 앱이 AI 모듈로 구동된다는 사실을 알아보겠습니다. 그들은 데이터를 정확하게 분석, 처방 및 추론하고 통찰력으로 시각화하기 위해 수년간 교육을 받았습니다.
가상으로 의사의 상담을 받거나 의사와 약속을 예약할 수 있는 mHealth 앱 또는 증상과 웰빙에 따라 가능한 건강 문제에 대한 결과를 검색하는 앱일 수 있습니다. AI는 오늘날 모든 의료 애플리케이션에 내장되어 있습니다.
이 요구 사항을 더 확장하면 다음과 같은 고급 시스템을 갖게 됩니다. 데이터가 필요하다 컴퓨터 비전, 전자 건강 기록 등과 같은 여러 소스에서 복잡한 작업을 수행합니다. 앞서 언급한 종양학의 혁신을 기억하십시오. 이러한 솔루션은 정확한 결과를 생성하기 위해 방대한 양의 컨텍스트 데이터가 필요합니다. 이를 위해, 주석자 그리고 전문가들은 데이터 X-Ray, MRI, CT 스캔 등과 같은 스캔 및 보고서에서 보고 그들이 보는 모든 단일 요소에 주석을 달 수 있습니다.
의료 전문가는 다양한 문제와 사례를 식별하고 레이블을 지정하여 기계가 이를 더 잘 이해하고 더 정확한 결과를 처리할 수 있도록 해야 합니다. 따라서 모든 결과, 진단 및 치료 계획은 데이터와 데이터의 정확한 처리에서 비롯됩니다.
데이터가 의료의 핵심이기 때문에 데이터가 더 건강한 내일을 위한 길을 닦고 있다는 사실을 인정합시다.
의료 분야의 AI 사용 사례
- 수술 절차와 도구의 발전에 대해 이야기하는 동안 현재 AI 시스템은 수술이 필요한지 여부를 먼저 규정합니다. 세심한 데이터 처리를 통해 시스템은 사례를 시뮬레이션하고 약물 및 생활 방식 변화를 통해 우려 사항을 치료할 수 있는지 여부를 공유할 수 있습니다.
- AI는 또한 게놈 서열이 지정된 병원체 및 프로파일링을 통해 바이러스성 질병을 진단하는 데 도움이 됩니다.
- 가상 간호사 및 보조자는 환자 치료를 지원하고 회복 과정에서 지원을 제공하기 위해 개발되고 있습니다. 팬데믹 기간 동안 환자 수가 많을 때 가상 간호사는 조직이 운영 비용을 절감하는 동시에 환자에게 필요한 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 디지털 간호사는 인간이 수행하도록 훈련된 모든 기본 작업을 실행하도록 훈련될 것입니다.
- 인공지능과 머신러닝 모델을 통해 절대 완치되거나 되돌릴 수 없는 여러 신경계 및 자가면역 질환을 미리 예측할 수 있다. 치매, 알츠하이머병, 파킨슨병 등을 이런 식으로 제거할 수 있습니다.
- 개인화된 치료 계획 및 약품도 AI 및 액세스 가능 선출로닉 건강 기록. 환자의 병력, 알레르기, 화학적 호환성 등을 알면 기계가 효과적인 약물을 추천할 수 있습니다.
- 시뮬레이션된 임상 시험을 통해 신약의 발견도 빠르게 추적할 수 있습니다.
의료용 AI 솔루션 개발과 관련된 과제
AI가 구현되는 산업에 관계없이 몇 가지 과제는 여전히 두드러지고 보편적입니다. 이는 건강관리에 있어서도 마찬가지입니다. 빠른 아이디어를 제공하기 위해 다음은 의료 분야에서 AI 발전을 제한하는 가장 일반적인 몇 가지 문제입니다.
- 일관된 생성 건강 관리 머신 러닝 모델이 추론을 처리하고 결과를 제공하는 방법을 배우기 위해 방대한 양의 데이터 세트의 가용성에 의존하기 때문에 데이터는 도전 과제입니다.
- 의료 산업은 개인 정보 보호 및 기밀 유지 표준을 유지하기 위해 여러 법률, 규정 준수 및 프로토콜의 구속을 받습니다. 데이터 상호 운용성은 불가피한 동시에 이해 관계자 간의 공정한 데이터 공유를 제어하는 프로토콜 때문에 지루합니다. 조직은 다음을 통해 환자와 사용자의 기밀을 보호하기 위한 추가 조치를 취해야 합니다. data 비 식별.
- 의료 중소기업의 가용성 또한 큰 과제입니다. 데이터 주석 아마도 궁극적인 결과에 영향을 미치는 결정적인 순간일 것입니다. 의료는 고도로 전문화된 분야이기 때문에 보고서 및 스캔 데이터는 의료 전문가가 주석을 달아야 합니다. 그들을 모집하는 것은 큰 도전입니다.
따라서 이것은 의료 산업과 AI 관련 구현에 대해 알아야 할 기본적인 이해입니다. 우리가 이야기하는 동안 우리가 논의한 문제 중 일부를 해결하기 위해 수많은 발전이 일어나고 있습니다. 새로운 사용 사례와 과제도 동시에 나타나고 있습니다. 여기서 유일하게 중요한 점은 데이터가 계속해서 의료 결과를 형성할 것이며 AI 솔루션을 개발하는 경우 다음과 같은 전문가로부터 데이터를 소싱하는 것이 좋습니다. 샤이프.
그 차이는 타의 추종을 불허합니다.
