인공 지능은 전문가 지원 및 환자 치료를 위해 권장되는 처방입니다.

번역가 | Cui Hao

리뷰어 | Sun Shujuan

오프닝 챕터

인공지능(AI)은 의료 분야를 포함한 다양한 산업에서 무한한 혁신을 제공합니다. 의료 전문가는 기계 학습(ML)을 적용하여 전자 건강 기록(EHR)을 처리하고 진단 및 치료 역량을 향상시킬 수 있어 이점을 누릴 수 있습니다. AI는 의료에서 ​​인간 요소의 영향을 제거할 뿐만 아니라, 자동화 및 ML을 통해 간호사와 의사의 생산성을 높이고 더 깊은 통찰력을 제공하여 환자에게 더 나은 맞춤형 의료 서비스를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

의료 문서 처리 측면에서 인공지능의 자동화된 처리는 반복 작업을 완화하고 인적 오류를 줄일 수 있다는 점에서 인공지능이 의료에 미치는 이점은 이에 국한되지 않습니다. 동시에 인공지능은 외과의사의 업무 효율성을 향상시키고 의료 절차의 속도를 높이는 데에도 사용되어 환자가 맞춤형 치료를 경험하고 치료 과정을 단순화할 수 있도록 해줍니다. 이 외에도 AI 기반 학습 알고리즘은 진단 영상을 개선하고 감염 패턴을 식별하고 있습니다.

인공지능은 의료에 많은 편리함을 제공하지만, 인공지능 솔루션은 소프트웨어 개발 비용과 지원 프로그램의 복잡성으로 인해 한계가 있습니다. 또한 의료 전문가들은 AI 기술의 해석성이 부족하고 최종 솔루션에 대한 민감도 분석이 부족하다고 불평하는 경우가 많습니다. 그러나 운 좋게도 노코드 AI 솔루션은 AI 제어권을 의사의 손에 맡기고 있습니다.

인공지능이 헬스케어 분야를 어떻게 바꾸고 있는가

인공지능은 특히 관리 편의성 측면에서 여러 측면에서 진료의 효율성과 질을 향상시키고 있습니다.

미국의 평균 간호사는 감독 및 행정 업무에 평균 25%의 시간을 소비하며, 그 중 대부분은 인공 지능으로 자동화될 수 있습니다. 전자 건강 기록(EHR)과 자동화된 모니터링 시스템을 사용하면 간병인의 행정 업무 부담이 줄어들어 환자를 돌보는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 입학 양식 작성, 메모 작성, 후속 방문 예약 등 반복적인 작업을 자동화하면 데이터 입력 오류를 없애고 관리 작업을 단순화할 수도 있습니다. AI가 행정 업무를 더욱 효율적으로 만들어주지만, 간호사는 여전히 환자 진료에 대한 책임을 져야 합니다. 코드 없는 AI 프로세스와 같은 셀프 서비스 도구가 제공되면 간호사는 특정 관리 절차에 따라 자체 워크플로를 설계할 수 있습니다.

인공지능은 의료 업무를 단순화하는 데에도 사용됩니다. 가상 간호사는 환자에게 증상에 대해 질문하고 건강 문제 및 약물에 대한 정보를 제공할 수 있으며, 이는 의사와의 진료 예약을 할 수 없는 환자를 볼 수 있는 효과적인 방법이기도 합니다. 또한, 머신러닝 기술과 바이오센싱 기술을 활용해 환자 데이터를 확보하면 개인별 맞춤 치료를 효과적으로 달성할 수 있다. 물론 건강 모니터링, 환자 건강 증진 등의 분야에도 인공지능이 활용된다.

인공 지능과 머신 러닝은 엄청난 양의 머신 데이터를 처리할 수 있습니다. 의료 부문은 현재 전 세계 데이터의 약 30%를 생성하며 2025년까지 연평균 복합 성장률(CAGR) 36%로 성장할 것으로 예상됩니다. 인공 지능은 딥 러닝 방법을 적용하여 구조화되지 않은 대규모 데이터 세트를 평가하고 정규화함으로써 이러한 데이터를 분석 및 임상 적용에 사용할 수 있습니다.

인공지능은 의료 진단의 정확도도 향상시킵니다. 예를 들어, 인공 지능 기술을 사용하면 컴퓨터를 사용하여 MRI를 스캔하여 종양 감지의 정확도를 높일 수 있습니다. 환자를 모니터링하고 부정맥 발생, 치료 합병증 또는 패혈증 감염과 같은 문제 발생을 식별하기 위해 스마트 장치가 중환자실 및 임상 환경에도 배포되고 있습니다. 동시에 인공지능은 의사의 구조 능력을 향상시키는 데에도 중요한 역할을 합니다. 이를 위해 인공지능은 대장내시경 검사 중 실시간 대장 폴립 검출 기능과 첨단 영상 기술을 활용하여 자동 이상 탐지 기능을 제공합니다. 인공지능 엔진은 유방 조영술에서 작은 암세포를 감지합니다. 이 기술 이전에는 치밀한 유방 조직에 의해 종종 가려져 감지하기 어려웠습니다.

약물 발견은 인공 지능이 큰 영향을 미치는 또 다른 영역입니다. 예를 들어 제약회사는 인공지능을 사용해 암과 기타 질병을 치료하기 위한 새로운 분자를 설계하고 있습니다.

의료 분야에서 인공 지능 사용에 대한 과제

인공 지능이 의료 분야에서 계속해서 새로운 응용 분야를 찾고 있지만 여전히 다음과 같은 과제에 직면해 있습니다.

• 데이터 거버넌스 – HIPAA와 같은 개인 정보 보호 규정은 환자 데이터를 보호하도록 설계되었지만 자동화된 애플리케이션 개발을 방해할 수도 있습니다. AI가 치료 및 EHR 관리에서 계속해서 새로운 응용 프로그램을 찾으려면 개인 정보 보호법의 영향을 고려해야 합니다.
• 전자 기록 최적화 - 데이터는 종종 여러 데이터베이스에 분산되어 있으며 각 데이터 유형에는 고유한 데이터 구조가 있습니다. 따라서 환자 치료를 지원하려면 단편화된 정보를 중앙 집중화하고 표준화해야 합니다.
• 데이터 과학자 부족 - 인공 지능 전문가가 지속적으로 부족합니다. 데이터 과학자에 대한 수요가 매우 높으며, 미국 노동통계국에서는 2030년까지 수요가 33% 증가할 것으로 예상하고 있습니다.

이러한 과제를 해결하고 AI 기술을 최대한 활용하기 위해 의료 전문가들은 코드 없는 플랫폼을 사용하여 자체 AI 솔루션을 구축하고 있습니다. 애플리케이션 설계를 담당하는 의료 전문가를 배치하면 관리 및 환자 요구 사항을 충족하고 규제 요구 사항을 준수하는 AI 기반 프로세스를 더 쉽고 빠르게 만들 수 있습니다.

노코드 AI의 가치

노코드 AI의 적용이 필요한 상황은 많습니다.

AI는 데이터 입력, 환자 기록 유지 관리, 양식 작성 등 반복적인 작업에 이상적입니다. 정보를 다른 데이터 소스와 일치시키기 위한 데이터 분류, 데이터 추출, 데이터 검증 등 데이터를 캡처하고 처리하는 데 인공 지능이 점점 더 많이 사용되고 있습니다.

인공지능은 여러 데이터 소스의 정보를 통합하고 분석할 수 있기 때문에 진단에 효과적입니다. 예를 들어, AI는 증상을 가능한 원인과 일치시켜 의사가 전문 지식을 넘어서는 진단 데이터를 활용하고 오진 가능성을 줄일 수 있도록 해줍니다. 인공 지능은 "가상" 시나리오의 시뮬레이션을 수행하여 질병의 원인을 정확히 찾아내는 데 도움을 줄 수 있습니다.

머신러닝을 사용하면 알고리즘을 학습하여 결과를 개선할 수 있습니다. 교육 데이터와의 상호 작용은 추가적인 통찰력을 제공하고 결과를 향상시킵니다. 기계 학습 알고리즘은 진단과 치료를 돕고 환자 프로필을 생성합니다. 인공지능은 업무 효율성을 높이고 간호사와 의사의 시간을 절약해 병원 운영 비용을 절감한다.

AI가 의료 분야에서 점점 더 많이 사용됨에 따라 의료 전문가가 자체 솔루션을 설계하는 데 도움이 되는 더 많은 로우 코드/노 코드 도구가 등장할 것으로 예상할 수도 있습니다. 전문가가 자체 애플리케이션 구축을 담당하게 하는 이 개발자 독립적 모델은 AI를 적용하는 가장 좋은 방법이 될 것입니다.

인공지능이 우리가 의료를 수행하는 방식을 변화시키고 있다는 것은 분명합니다. AI와 ML을 사용하여 일상적인 작업을 자동화하고 새로운 진단 및 치료 솔루션을 추가하면 의사와 간호사의 생산성이 두 배로 향상되어 환자를 치료하고 삶을 개선하는 최선의 업무에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

번역가 소개

Cui Hao, 51CTO 커뮤니티 편집자, 선임 설계자는 18년의 소프트웨어 개발 및 아키텍처 경험과 10년의 분산 아키텍처 경험을 보유하고 있습니다. 이전에는 HP의 기술 전문가였습니다. 그는 공유할 의지가 있으며 600,000회 이상 읽힌 많은 인기 기술 기사를 작성했습니다. "분산 아키텍처의 원리와 실제"의 저자입니다.

원제: ​​의사들은 인공 지능이 전문가의 지원과 환자 치료를 위한 최고의 처방이라고 생각합니다​​​, 저자: Amir Atai​

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