인공 지능은 꾸준히 의료 분야에서 유용하게 사용되고 있습니다. 그러나 잠재력은 최고점과는 거리가 멀다. 의료 분야의 AI는 특히 데이터 개인 정보 보호, 보안 및 기밀 유지와 관련하여 여전히 문제를 해결해야 합니다. 그리고 시대를 정의하는 성공 사례에도 불구하고 이러한 장애물은 전체적 채택을 방해하고 있습니다.
이 토론에서는 의료 관련 AI 구현을 선호하는 주장에 초점을 맞추면서 이러한 요점을 다룹니다. 일단 그곳에서 우리는 AI가 규정 준수 부분에 주로 초점을 맞춤으로써 기존 의료 산업에 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대해서도 이야기할 것입니다.
세 가지 주요 사항은 다음과 같습니다.
- 의료 분야에서 AI의 성공 여부는 정확하고 방대한 훈련 데이터의 가용성에 의해 결정됩니다. 데이터 세트가 풍부하면 알고리즘과 후속 모델이 더 잘 나옵니다.
- 의료 분야에서도 AI 모델은 만연한 편향을 제거하기 위해 교육을 받아야 합니다. 아이디어는 다양한 데이터 세트에 액세스하여 샘플 크기를 추가하는 것입니다. 또한 데이터 다양성은 지역화된 라이센스 병목 현상도 처리합니다.
- 의료 AI 모델을 계획하는 회사는 PHI(개인 건강 정보) 및 PII(개인 식별 정보) 가드레일을 제거하기 위해 데이터 비식별화를 고려해야 합니다.
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