인공 지능이 원격 환자 치료에 혁명을 일으키고 있습니다.

전염병으로 인해 원격 환자 치료에서 인공지능(AI)의 발전이 가속화되었습니다. 점점 더 많은 의사들이 디지털 환자 모니터링을 사용하여 건강 데이터를 추적하고, 이상을 식별하고, 더 이상 대면할 필요가 없는 치료를 제공하고 있습니다. 또한 응급실에서는 일부 환자가 더 빨리 퇴원할 수 있도록 원격 모니터링 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 혁신적인 기술은 환자를 위한 더 나은 치료와 의료 비용 절감으로 이어지고 있습니다.

의료 분야에서의 인공지능 적용 현황

이는 주로 다양한 알고리즘의 지속적인 학습과 훈련으로 인해 기술이 더욱 지능화되기 때문입니다. 환자 경험이 향상됩니다.

의료 분야에서 인공지능을 적용하는 대부분의 경우 '증강지능'이 사용됩니다. 증강지능은 알고리즘의 출력을 종합하여 임상의에게 분석 결과를 얻을 때 '어디를 봐야 할지'의 방향을 제시하고, 또한 중요한 품질 관리 역할을 합니다. 서비스를 제공하는 과정에서 역할을 수행합니다. 증강지능은 기술의 보조적 역할에 초점을 맞춰 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 것을 목표로 한다.

Apple과 같은 가전제품 회사는 인공 지능을 사용하여 개인이 자신의 건강을 인식할 수 있도록 돕습니다. 심박수 모니터링 기능이 있는 일부 손목 착용 장치는 심박수가 비정상일 때 사용자에게 알리고 관련 정보를 제공하여 의사와 공유할 수 있습니다. 의사들은 또한 인공지능 엔진에 FDA 승인 기술을 실행하여 원격으로 환자를 모니터링하는 능력을 확장하고 있습니다. 예를 들어 Current Health의 솔루션은 예측 활력 징후 모니터링과 건강 악화에 대한 경고 등을 제공합니다.

의료급 비병원 심장 모니터링 분야의 다양한 회사에서 ECG 기록 및 부정맥 감지를 위해 인공 지능을 적극적으로 배포하고 있습니다. 인공 지능을 활용하면 규칙 기반 또는 기존 기계 학습 알고리즘(홀터 모니터에 사용됨)과 같은 기존 기술보다 환자 결과를 더 향상시킬 수 있습니다. 덜 정교한 알고리즘은 의사가 반복적인 모니터링 없이는 확고한 진단에 도달할 수 없을 만큼 충분히 높은 진단 수율을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 인공 지능을 사용하는 장치는 맞춤형 의료를 현실에 더 가깝게 만들 뿐만 아니라 외딴 지역이나 병원 방문이 불가능한 장소와 같은 어려운 상황에 있는 사람들에게 서비스를 제공할 수 있는 의료 시스템의 능력을 더욱 확장합니다.

심장 관리 모니터링을 위한 인공 지능 및 기계 학습

인공 지능은 환자에게 도움이 될 뿐만 아니라 의사가 대규모 데이터 세트를 검사하고 관리하는 등의 관리 백오피스 업무에서 벗어나 의사가 집중할 수 있는 업무에 집중할 수 있습니다. 환자를 돌보기 위해 임상 기술을 사용합니다.

인공지능은 인간이 인식할 수 없는 패턴을 인식할 수 있습니다. 예를 들어, 심장은 2주 동안 평균 약 150만 번 뛰고, 의사는 임상적 판단을 내리기 위해 특정 6초의 기간을 찾아야 할 수도 있습니다. 임상적으로 의미 있는 것을 찾는 것은 건초 더미에서 바늘을 찾는 것과 같으며 AI는 규모에 따라 더 큰 정확성을 보장할 수 있습니다.

이러한 수준의 신뢰성을 달성하려면 공급업체, 데이터 과학 팀 및 AI에는 깨끗한 데이터와 많은 양의 데이터가 필요합니다. 이러한 대규모 데이터 확장에는 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 달성할 수 있는 정교한 분석이 필요합니다. 지난 10년 동안 기계 학습의 하위 집합인 딥 러닝은 여러 과학 분야에서 알고리즘을 개발하는 데 있어서 인간의 성과와 일치하는 수준에 도달했습니다. 사람이 수집한 특징을 기반으로 결과를 예측하는 기존의 머신러닝 방식과 달리 딥러닝 알고리즘은 인공신경망 예측을 활용하기 때문에 원시 데이터에서 관련 특징을 자동으로 학습할 수 있다는 장점이 있습니다. 결과적으로 딥 러닝 알고리즘은 주석이 달린 대량의 인스턴스 데이터와 상당한 컴퓨팅 성능을 활용하여 복잡한 모델을 구축하고 매우 높은 정확도로 새로운 입력에 대한 올바른 결과를 예측할 수 있습니다.

의료 분야에 기계 학습 및 딥 러닝 방법을 배포하는 것은 FDA의 엄격한 감독을 받으며 510(K) 승인이 필요합니다. 510(k) 승인을 얻는 것은 관련 기술 장비의 사용이 안전하고 효과적이라는 것을 나타냅니다. 알고리즘 혁신과 데이터 볼륨 생성 속도가 계속해서 가속화됨에 따라 규제 기관은 모범 사례와 규제 요구 사항을 조화시키는 프레임워크를 도입하면서 장치가 과거보다 더 빠른 속도로 계속 개선될 수 있도록 했습니다. 이 분야의 작업에는 분명히 다음 두 문서가 포함됩니다. FDA는 2021년 1월에 "인공 지능 및 기계 학습 소프트웨어를 기반으로 한 의료 기기를 위한 실행 계획"을 발표했으며 이후 캐나다 보건부 및 영국 의약품 개발과 협력하여 "의료 기기 개발을 위한 모범 사례: 지침 원칙"을 발표했습니다. 의료 제품 규제 기관(MHRA)과 공동으로

고급 알고리즘과 대량의 데이터를 사용하여 딥 러닝은 다양한 응용 분야에서 전문가 수준, 인간 수준의 성능을 달성했습니다.

의료 분야 인공지능 혁신의 다음 단계

인공지능은 의료 분야에서 큰 잠재력을 갖고 있으며 우리는 이제 막 시작하고 있습니다. 지난해 바이든 행정부는 정부 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 중요한 자원과 교육 도구에 대한 접근을 확대해 AI 혁신을 지속적으로 촉진한다는 목표로 AI 태스크포스를 창설했다. 이번 조치는 5년간 2억 5천만 달러의 예산이 포함된 2020년 법안을 기반으로 합니다.

AI 혁신에 대한 전국적인 초점, 자금 증가로 인해 AI 및 웨어러블의 다음 개척지는 예측 기능의 사용 확대가 될 것입니다. 통찰력 패러다임은 임상 회고 보고에서 미래 조건의 위험 예측으로 전환될 것입니다. 의료에서는 환자가 적절한 예방 치료를 받도록 하는 것 외에도 건강 위험을 식별하고 분석하여 모니터링할 환자 그룹과 시기를 결정하는 것이 핵심입니다.

인공지능 혁신이 의료 서비스 제공을 변화시키고 있습니다. AI 혁신은 환자 경험을 향상시키고, 환자, 의사 및 치료팀의 관리 부담을 줄이며, 잠재적으로 건강 결과를 향상시킬 수 있습니다. 추가 투자와 기술 발전은 의심할 여지 없이 우리가 알고 있는 원격 환자 치료에 혁명을 일으킬 것입니다. 의료 시스템은 현재와 미래의 과제를 해결하기 위해 끊임없이 발전하고 있습니다. 그리고 최근 코로나19 팬데믹으로 인해 원격 진료 도입과 인공지능 활용에 대한 모멘텀은 계속될 전망이다.

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