인공지능과 머신러닝이 의료의 미래에 어떤 영향을 미칠 것인가

현재 우리의 현대 의료 시스템은 팬데믹, 생활 ​​습관 관련 질병의 증가, 세계 인구 폭발로 인해 악화된 엄청난 도전에 직면해 있습니다.

좋은 소식은 인공 지능을 사용하여 지능형 프로세스와 워크플로를 생성하면 의료 서비스를 더 저렴하고, 더 효율적이고, 더 개인화되고, 더 공평하게 만들 수 있다는 것입니다. 일부 전문가들은 헬스케어 산업이 4차 산업혁명이라는 큰 변화의 가장 큰 영향을 받는 산업이 될 수 있다고 예측한다.

최근 Microsoft AI for Health and Life Sciences의 Tom Lawry가 의료의 미래에 대해 공유했습니다. 그의 가장 중요한 통찰과 예측은 다음과 같습니다.

의료 분야의 현재 과제

현재 세계 어느 나라보다 의료에 더 많은 돈을 지출하지만 대부분의 다른 선진국보다 개인 건강 결과가 낮은 미국을 예로 들어 보겠습니다. .

또한 임상의의 소진은 특히 팬데믹 이후 큰 문제입니다.

다양한 세대의 개인 역시 자신의 필요에 따른 맞춤형 건강관리를 원합니다. Tom Lawry는 다음과 같이 말합니다.

"밀레니얼 세대는 저녁 식사를 주문하는 곳, 즉 소파에서 건강 관리 상담을 받기를 원합니다. 반면, 베이비 붐 세대와 같은 그룹은 일차 진료에 더 집중하는 경향이 있습니다. 따라서 우리는 이러한 시스템을 사용하여 제공되는 일률적인 진료에서 데이터 및 인공 지능을 사용하여 세대별 진료에서 심지어 모든 세대(밀레니얼 세대)까지 맞춤화할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. Z 세대 등 — 우리는 그들이 자신의 방식으로 치료에 액세스하고 관리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.”

의료 분야 AI의 엄청난 약속

좋은 소식은 대부분의 대규모 의료 기관이 어떤 형태를 사용하기 시작했다는 것입니다. 인공지능의. 그러나 우리는 아직 인공지능을 적용하여 건강 관리를 개선하는 방법을 배우는 초기 단계에 있습니다.

주요 사용 사례 중 하나는 기계 학습과 인공 지능을 활용한 예측입니다. 조직에서는 AI를 사용하여 응급실 규모(직원 배치 및 분류를 더 효율적으로 처리하기 위해)부터 유방암 여성에게 가장 효과적인 치료법 예측에 이르기까지 모든 것을 예측하고 있습니다.

의료팀에서는 방사선 전문의의 작업을 강화하여 환자 스캔의 해석을 개선하기 위해 자연어 처리도 사용하고 있습니다.

“방사선 전문의가 스캔을 볼 때 일반적으로 한 가지를 찾고 있기 때문에 이미지를 만드는 경우가 많습니다. 하지만 배경에는 다른 것이 보이는 경우가 많습니다. 따라서 자연 언어 과정은 다음과 같습니다. 이전에는 눈에 띄지 않았을 수 있는 이러한 사소한 문제를 후속 조치를 위해 경고하는 데 사용되므로 이는 미래의 건강 문제가 발생하기 전에 해결하려는 예방적 접근 방식입니다.”

의료 분야의 가장 큰 약속은 임상 변화에서 비롯됩니다. 워크플로. 인공지능은 임상의와 직원의 업무를 자동화하거나 향상시켜 가치를 더할 수 있습니다. 많은 반복 작업이 완전히 자동화될 것이며, 인공 지능을 도구로 사용하여 의료 전문가가 더 나은 업무를 수행하고 환자 결과를 개선할 수도 있습니다.

가장 성공적인 의료 조직은 워크플로와 절차를 근본적으로 다시 생각하고 재구성하고 기계 학습과 인공 지능을 사용하여 진정한 지능형 의료 시스템을 만들 수 있습니다.

의료 분야에서 AI의 약속을 아직 이행하지 못한 이유

의료 시스템 전반에 걸쳐 AI를 효과적으로 사용하지 못한 이유를 묻는 질문에 그는 다음과 같이 말했습니다.

“정말 리더의 문제입니다. 인공 지능의 기능을 이해하세요 그런 다음 인공 지능의 가치는 기술에서 나오는 것이 아니라 변화하는 임상 작업 흐름과 운영 프로세스에서 나옵니다. 가치를 추가하는 두 가지 방법은 다음과 같습니다. 자동화는 현재 또는 미래에 인간이 수행하는 고도로 반복적인 작업이 스마트 기계에 의해 수행된다는 것을 의미합니다. 그러나 오늘날 의료의 가장 큰 부분은 증강입니다. 어떻게 인공지능을 인간 뒤에 두고 인간이 관심 있는 일을 더 잘하도록 만들 수 있을까요? ”

” 이는 오늘날 AI의 기능을 이해하고 이를 적용하여 가치를 추가하는 방법을 고민하는 것입니다. AI의 가치는 임상 워크플로우와 운영 프로세스의 변화에서 비롯됩니다. 한 가지 또는 두 가지 방법으로 가치를 창출합니다. 작업 수행 방식을 자동화하거나 작업 수행 방식을 향상하여 가치를 추가합니다. 자동화는 오늘날 인간이 수행하는 고도로 반복적인 작업이 현재 또는 미래에 스마트 기계에 의해 수행된다는 것을 의미합니다. 중요한 부분은 증강에 대한 아이디어입니다. '인간이 관심 있는 일을 더 잘 수행할 수 있도록 인공지능을 어떻게 배치할 것인가? AI의 작동 방식을 이해하려면 AI의 힘과 그것이 어떻게 도움이 될 수 있는지 파악하면 됩니다. 그들은 사람들에게 보다 효율적이고 자비롭게 맞춤형 진료를 제공합니다.

예를 들어, 싱가포르 정부는 현재 머신러닝과 심층 알고리즘을 활용하여 당뇨병 전증 환자의 건강 관리를 돕고 있습니다. 정부는 당뇨병 전증이 있는 사람을 식별하기 위해 약 500만 명의 시민 데이터를 수집한 다음, 건강을 관리하고 혈당을 낮추기 위해 할 수 있는 일에 대한 맞춤형 정보를 매일 받는 프로그램에 자원 봉사할 사람들을 모집했습니다. 이러한 고도로 개인화된 조언은 참가자의 당뇨병 전단계에서 당뇨병으로의 진행을 늦추는 데 매우 성공적이었습니다.

의료 종사자들은 인공 지능을 두려워할 이유가 없습니다.

인공 지능은 의료 업계의 많은 직업에 영향을 미칠 것이지만 걱정할 필요는 없습니다. 기계가 조만간 의료 서비스 제공자를 대체하지는 않을 것입니다.

“인공지능이 잘하는 것은 패턴 인식이에요.” 톰이 말했습니다. "인간이 찾을 수 없거나 찾는 데 수년이 걸리는 것을 찾기 위해 많은 양의 데이터를 탐색하는 데 매우 능숙합니다. 반면 인간은 지능, 상식, 공감 및 창의성에 매우 능숙합니다. ”

미래 트렌드에 적응하고 인공지능을 의료 시스템에 통합하려면 임상의는 이 신기술의 힘을 깨닫고 세상이 변화하고 있다는 것을 이해하면 됩니다. . 스마트 의료 시스템을 구축하는 것은 업무를 대신하는 것이 아니라 임상의가 업무를 더 잘 수행하는 동시에 환자 경험을 개선하는 것입니다.

이것은 분명히 win-win 상황입니다.

위 내용은 인공지능과 머신러닝이 의료의 미래에 어떤 영향을 미칠 것인가의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!