환자가 인공지능의 이점을 누릴 수 있는 방법

오늘날에는 문제 해결을 돕기 위해 데이터를 분석하고 해석하는 등 이전에 인간이 수행했던 작업을 수행하기 위해 고급 기계가 개발되었습니다.

머신러닝(ML)이 많은 산업에서 널리 사용되고 있는 반면, 의료 분야에서 인공지능(AI)의 사용과 적용은 아직 비교적 새로운 분야입니다. 최근에야 우리는 인공지능이 학계와 연구실에서 병원으로 이동하는 것을 목격했습니다. 인공지능은 위험을 평가하고, 정보에 입각한 진단을 내리고, 정확한 수술 절차를 수행하는 데 사용됩니다. 오늘날 인공지능은 의료, 수술 우선순위 결정, 신약 발견 또는 생존 분석을 포함한 모든 유형의 의료 전문 분야 및 서비스에 사용됩니다.

인공지능이 헬스케어에 상당한 이점을 가져오는 주요 영역은 다음과 같습니다.

공중 보건 및 빅 데이터

AI는 의료 기관에서 수집한 빅 데이터 분석에 능숙하며 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있습니다. 이러한 데이터는 사전 위험 평가를 가능하게 하고 공중 보건 격차를 해소하며 행동, 유전 및 환경 요인이 인구 건강에 어떻게 영향을 미치는지 설명합니다.

이 정보를 진단 데이터와 결합하여 AI는 환자 치료 계획에 대한 포괄적인 접근 방식을 제공합니다.

인구 조사에서 인공지능의 가장 중요한 이점 중 하나는 유전적, 행동적, 사회적 요인을 기반으로 고위험군을 예측하는 것입니다. 공중 보건에서의 잠재력은 엄청나며 현재 의료 기관에서 환자에게 보다 개인화된 데이터 기반 치료를 제공하고 결과를 개선하는 데 활용되고 있습니다.

임상적 의사결정

의학에서는 모든 질병의 감별진단이 복잡합니다. 감별진단 명확한 진단을 받으려면 시간과 노력, 비용이 필요합니다. 인공 지능은 이 과정을 크게 단순화합니다. 기계 학습 알고리즘은 기존 방법보다 더 빠르고 정확하게 최종 진단을 내릴 수 있습니다. 임상 진단에 인공지능을 활용하면 인간의 진단 오류도 줄어들고 심각한 질병을 더 빠르게 치료할 수 있다.

인공지능 도구는 대량의 환자 임상 데이터를 정리할 수 있어 시기적절한 진단과 조기 치료에 큰 도움이 됩니다. 특히 자동화된 기계 학습(AML)의 사용은 데이터 분석 프로세스를 자동화하는 데 큰 도움이 되었습니다. AML은 자동화된 알고리즘 선택, 결과 시각화 및 향상된 해석을 사용합니다. 데이터 분석은 의사결정을 보다 정확하게 안내하여 임상의의 의사결정 과정을 개선할 수 있습니다. 이는 결과적으로 진단과 치료를 개선하고 환자의 생존과 사망률에 영향을 미칠 수 있습니다.

AI 보조 수술

인공 지능의 또 다른 두드러진 분야는 로봇 수술에의 적용입니다. 전자공학의 발전으로 이제 섬세한 수술을 수행할 수 있는 로봇이 개발되었습니다. 외과의사는 여전히 로봇을 제어하지만 로봇은 미세 절개를 수행하고 인간의 손으로는 접근할 수 없는 섬세한 공간에 접근할 수 있습니다.

로봇의 팔은 정밀하게 움직이며 뇌와 심장에 대한 복잡한 작업을 매우 정밀하게 수행할 수 있습니다. 이는 출혈 및 합병증의 위험을 줄이는 것으로 나타났습니다. 또한, 로봇 수술의 모든 데이터를 저장하여 외과의사의 학습과 훈련을 용이하게 할 수 있습니다.

의료자원 균형

외딴 시골 지역에 거주하는 사람들은 전문의를 찾는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 대기 시간이 길어질 수 있으며 사람들은 대도시로 이동해야 합니다. 이는 환자에게 불편할 뿐만 아니라 비용도 많이 듭니다.

인공지능을 통해 주치의는 도시에 거주하든 농촌에 거주하든 관계없이 모든 유형의 질병에 대해 환자를 평가할 수 있습니다. 예를 들어, AI 로봇은 안구 질환을 검사하고 전문가에게 이미지를 보내 치료법을 추천할 수 있습니다. 진단이 빠르고 즉시 치료를 시작할 수 있기 때문에 환자에게 매우 유익합니다.

농촌 지역에서 인공지능을 활용하면 주치의가 긴급 치료가 필요한 환자와 효과적으로 관리할 수 있는 환자를 효과적으로 분류할 수 있습니다.

자원이 부족한 상황에서 AI는 흉부 엑스레이, CT 스캔, PET 스캔, 자기공명영상(MRI)과 같은 영상 연구를 해석할 때 진단을 도울 수 있습니다. 일차 진료 의사는 전문 방사선 전문의의 해석을 받기 위해 며칠 또는 몇 주를 기다릴 필요가 없습니다. 인공지능은 현장에서 이러한 이미지를 매우 정확하게 해석할 수 있습니다. 환자의 경우 이는 더 이상 진단 결과를 기다리지 않고 시간을 절약할 수 있음을 의미합니다.

결론적으로, 농촌 지역에 AI 디지털 인프라를 개발하면 이 지역 사람들이 최첨단 의료 진단과 더 빠른 치료에 접근할 수 있습니다.

효율성 최적화

의료 조직은 수천 또는 수만 명의 환자, 대량의 환자 데이터, 광범위하게 상호 연결된 프로세스 및 시스템으로 구성된 복잡한 조직입니다. 이로 인해 종종 효율성이 저하되어 환자의 대기 시간이 길어지고 경우에 따라 예약이 지연되거나 누락되는 경우도 있습니다.

데이터에 따르면 인공지능은 대량의 환자 데이터를 전자 의료 기록으로 신속하게 변환하여 환자가 뒤처지거나 약속을 놓치는 일이 없도록 보장합니다. 또한 AI는 사용 가능한 리소스를 기반으로 서비스 우선 순위를 지정하고 워크플로를 최적화하여 수익 주기 성능을 향상할 수 있습니다.

의료 분야에서 인공지능은 의료기관 안팎에서 큰 역할을 합니다

의료기관 안팎을 막론하고 의료 분야에서 인공지능의 잠재력은 엄청납니다. 병원은 지속적인 재정적 어려움에 직면해 있습니다. 인공지능은 운영 비효율성, 비용 상승, 의료 인력 부족을 보완하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공지능과 같은 기술은 환자의 결과를 개선하는 동시에 의약품의 접근성과 전달을 개선하는 데 도움이 될 것입니다.

인공지능이 헬스케어 전 분야에 계속해서 쏟아져 들어오면서, 대량의 의료 데이터를 적절하게 추출하고 분석할 수 있게 되었습니다. AI가 읽은 데이터는 복잡한 질병의 원인에 대한 더 깊은 통찰력을 제공할 수 있습니다. 임상의는 AI를 활용하여 상태를 식별하고 지침을 활용하여 효과적인 치료 전략을 결정할 수 있습니다.

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