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의료 분야의 상위 10개 인공지능 응용 시나리오

의료 인공지능이란?

의료 인공지능은 의료 서비스 및 의료 서비스 관리 또는 전달에 인공지능을 적용하는 것을 말합니다. 기계 학습, 대규모 비정형 데이터 세트, 고급 센서, 자연어 처리 및 로봇 공학은 모두 점점 더 많은 의료 분야에서 사용됩니다.

인공 지능 기술은 광범위한 응용 가능성 외에도 환자 데이터의 중앙 집중화 및 디지털화로 인한 오용 가능성, 나노 의학 또는 범용 생체 인식 ID에 대한 링크 가능성과 같은 심각한 잠재적 문제를 가져옵니다. 일부 초기 AI 애플리케이션에서는 공정성과 편견이 우려되기도 했지만, 이 기술은 의료 형평성을 향상시킬 수도 있습니다.

헬스케어 분야의 AI 배포는 이제 막 시작되었지만 점점 일반화되고 있습니다. 리서치 회사인 Gartner는 2021년 전 세계 헬스케어 IT 지출이 1,400억 달러에 이를 것으로 예측하고 있으며, 기업들은 인공지능과 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 주요 지출로 꼽을 것입니다.

2020년 의료비는 미국 전체 경제(약 4조 1천억 달러)의 20)(19.7%)에 가까웠습니다. 그리고 정부에 대한 사기는 특히 심각합니다.

그래서 행정관리부터 의료 AI까지 의료 AI의 잠재적 가치는 엄청납니다.

2022년 의료 분야 인공 지능의 상위 10개 응용 시나리오

다음은 현재 의료 AI 사용 사례가 개발 및 배포되고 있는 10가지 주요 영역입니다.

(1) 의료관리

행정비는 전체 의료비의 15~25%를 차지하는 것으로 추산됩니다. 관리를 개선하고 단순화하는 도구는 보험사, 지급인 및 서비스 제공자에게 매우 중요합니다.

그러나 의료 사기는 다양한 수준에서 발생할 수 있고 다양한 당사자에 의해 저질러질 수 있으므로 사기를 식별하고 줄이는 것이 가장 즉각적인 수익을 제공할 수 있습니다. 최악의 경우 사기로 인해 보험사가 수행되지 않은 서비스에 대해 비용을 청구하거나 외과의사가 더 높은 보험 혜택을 받는 대가로 불필요한 수술을 수행하게 될 수도 있습니다. 보험사는 결함이 있는 장비나 테스트 키트에 대해 더 많은 비용을 지불할 수도 있습니다.

인공지능은 사기를 예방하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다. 은행이 일반적으로 알고리즘을 사용하여 비정상적인 거래를 감지하는 것처럼 건강 보험 회사도 동일한 작업을 수행할 수 있습니다.

McKinsey & Company 연구에서는 보험 청구에 대한 알고리즘 중심의 "지능형 감사"를 통해 비용 절감 효과를 찾아냈습니다.
미국 정부의 메디케어 및 메디케이드 서비스 센터는 종합 데이터베이스의 패턴을 식별하기 위해 의료 사기 및 예방 파트너십을 형성했습니다.

(2) 공중보건

인공지능이 공중보건 전반에 걸쳐 적용되었습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

기계 학습 알고리즘은 대규모 공중 보건 데이터 세트에 적용되고 있으며 미국 질병 통제 예방 센터(CDC)는 새로운 코로나바이러스 전염병과 공중 보건을 분석하는 데 인공 지능의 다양한 적용 방법을 수집했습니다.
자연어 처리가 공중 보건 분야에 적용되고 있습니다.
인구 분석 및 예측에 점점 더 많은 진단 영상 데이터가 사용되고 있습니다.
소비자 데이터 과학 및 행동 "푸시" 기술을 적용하여 "정확한" 또는 개인화된 푸시를 생성하여 의료 방문, 의료 규정 준수 등을 홍보합니다.

(3)의학 연구

질병 치료를 위한 새로운 약물을 찾는 것은 매우 복잡할 수 있습니다. 컴퓨터를 이용한 약물 설계는 매우 복잡한 분야입니다.
기존 약물의 용도를 변경하는 것이 목표인 경우도 있습니다. 최근의 한 예에서는 인공지능이 세포 이미지를 분석하여 신경퇴행성 질환 환자에게 어떤 약물이 가장 효과적인지 확인하고 있습니다. 이러한 치료에 긍정적으로 반응하면 뉴런의 모양이 바뀔 것입니다. 그러나 기존 컴퓨터는 이러한 차이를 감지하기에는 너무 느립니다.
제약 공급업체 바이엘은 인공지능이 의료 데이터베이스 정보를 사용해 가상 대조군을 생성함으로써 임상 시험을 향상시킬 수 있다고 믿습니다. 그들은 또한 이러한 연구를 보다 안전하고 효과적으로 만들기 위해 다른 AI 임상 시험 응용 프로그램을 탐색하고 있습니다.

(4) 의료 훈련

인공 지능은 의대생들이 교육의 일부를 받는 방식도 바꿀 수 있습니다. 여기에는 다음과 같은 상황이 포함됩니다.

의대생이 뇌종양 제거 방법을 배울 때 AI 교사의 도움을 받은 경우가 한 가지 예입니다. 이 시스템은 기계 학습 알고리즘을 사용하여 학생들에게 안전하고 효과적인 기술을 가르친 다음 성과를 평가합니다. AI 시스템을 사용하는 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 기술을 2.6배 더 빨리 배우고 36% 더 나은 성과를 냅니다.
미국과 영국의 의료 기관에서도 가상 및 원격 교육을 촉진하기 위해 AI 기반 환자 서비스를 배포했습니다. 이 접근 방식은 코로나19 팬데믹으로 인해 그룹 모임이 제한될 때 특히 유용합니다. 인공지능은 괴로워하는 환자를 위로하거나 메시지를 전달하는 등 다양한 기술의 실천을 지원합니다.

(5) 의료 전문 지원

인공 지능은 다음을 포함하여 임상 환경에서 의료 전문가를 지원하는 데에도 사용됩니다.

의료시설 온보딩 전문가를 지원하려면 인공지능을 사용해야 합니다. 스탠포드 대학의 파일럿 프로젝트에서는 알고리즘을 사용하여 환자가 ICU 치료가 필요할 만큼 위험이 높은지, 코드 관련 이벤트를 경험하는지, 신속한 대응 팀이 필요한지 여부를 결정합니다. 이들은 6~18시간 이내에 이러한 사건의 가능성을 평가하여 의사가 보다 자신감 있는 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
간호사 지원, 의사 결정 지원, 환자 요구 사항을 알려주는 센서, 현장에서 까다롭거나 위험한 상황에 대한 로봇 지원을 제공하기 위해 AI 기반 애플리케이션이 개발되고 있습니다.

(6) 환자에게 직접적인 지원 제공

인공지능은 환자에게 직접적인 지원을 제공하는데도 사용됩니다.

병원에서는 인공지능 챗봇을 사용하여 환자를 확인하고 필요한 정보를 더 빨리 얻을 수 있도록 돕습니다. 노스웰헬스 인공지능 시스템이 환자와 채팅할 때 종양학 서비스를 이용하는 환자의 참여율은 94%였다. 이 도구를 사용해 본 임상의는 이 도구가 자신이 제공하는 치료를 확장한다는 데 동의합니다. 챗봇은 환자의 증상, 회복 등을 확인할 수 있습니다. 많은 사람들이 문자 메시지에 익숙해져 있어 환자의 수용도가 향상됩니다. 챗봇은 또한 환자가 진료를 받을 때 직면할 수 있는 어려움을 줄여줍니다. 사람들은 이를 사용하여 병원이나 진료소를 찾고, 예약을 하고, 필요한 사항을 설명할 수 있습니다.
최대 절반의 환자가 처방대로 약을 복용하지 않는 것으로 추정됩니다. 그러나 인공지능은 환자가 제 시간에 약을 복용할 가능성을 높일 수 있습니다. 일부 플랫폼은 스마트 알고리즘을 사용하여 의료 전문가가 규정 준수 문제에 대해 환자와 소통해야 하는 시기와 채널을 추천합니다. 약물 알림 챗봇도 있습니다. 최근의 한 예에서 연구자들은 제2형 당뇨병 환자를 위한 최고의 약을 찾는 데 도움을 주기 위해 협력하고 인공 지능을 사용했습니다. 이러한 알고리즘은 환자가 동시에 여러 약물을 복용하고 있는 경우에도 83% 이상의 환자가 올바른 치료법을 선택하는 데 도움이 되었습니다.

(7) 원격 의료

코로나19 팬데믹으로 인해 여행 제한이 발생하면서 가상 의사 방문 형태의 원격 의료가 점점 보편화되었습니다. 이 외에도 AI는 다음을 포함한 다른 형태의 원격 의료를 지원합니다.

VirtuSense 앱은 AI 원격 모니터링을 예측하고 환자 낙상으로 이어질 수 있는 고위험 변화를 의료 제공자에게 경고합니다.
현재 모니터링을 위해 AI를 사용하는 일부 시설에서는 AI를 사용하여 심장병부터 당뇨병까지 모든 것을 감지합니다. 병원에서는 또한 이 기술을 사용하여 코로나19 환자를 모니터링하여 어떤 환자가 재택 간호를 받을 수 있는지, 어떤 환자가 입원이 필요한지 더 쉽게 결정할 수 있습니다.

(8) 진단

AI는 다음과 같은 의료 센터의 진단에도 사용됩니다.

유방암 감지를 위한 AI 시스템은 현재의 문제와 향후 몇 년 내에 질병이 발병하는 환자를 감지할 수 있습니다. 질병의 가능성.
의료 분야에 인공 지능을 적용하면 정신 질환도 감지할 수 있습니다. 연구자들은 우울증이 있는 사람의 목소리를 듣거나 소셜 미디어 메시지를 스캔하여 식별하도록 훈련된 알고리즘을 사용했습니다.

(9) 수술

인공 지능은 수술 문제를 제거하지는 않지만 환자와 외과의사 모두의 결과를 개선하는 동시에 문제를 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 다음 예는 이를 보여줍니다.

Theater라는 스타트업은 최근 시리즈 A 자금에서 3,950만 달러를 모금했습니다. 이 회사는 외과의사가 수술 중 무엇이 잘못되고 무엇이 잘되고 있는지 이해할 수 있도록 설계된 AI 비디오 솔루션을 보유하고 있습니다. 그런 다음 이러한 비디오를 연구하고 향후 개선할 수 있습니다.
의료 분야에 인공 지능을 적용하는 방법에는 수술실에서 점점 보편화되는 수술 로봇이 포함됩니다. 대부분은 최소 침습적이며 로봇이 아닌 개입보다 더 나은 결과를 얻는 경우가 많습니다. 이러한 인공 지능의 적용은 인간의 수술 전문 지식을 대체하지 않습니다. 그러나 그들은 외과의사의 동반자 역할을 하여 성공적인 수술 가능성을 높일 수 있습니다.

(10) 병원 진료

위에 설명된 진단 사용 사례 외에도 임상의는 환자 치료 요구 사항을 충족하고 의료 용품을 비축하고 물품을 배송해야 합니다. 인공지능 기반 협동로봇이 이러한 부담을 덜어주기 시작했습니다. Gartner에 따르면, 미국 공급업체의 50%가 2023년까지 로봇 프로세스 자동화에 투자할 것입니다. 병원의 로봇 프로세스 자동화의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.