의학이 AI를 만났을 때
인터넷의 등장으로 각계각층이 인터넷을 받아들이기 시작했고, 이제 AI의 등장도 마찬가지입니다. 의료 산업의 경우, AI의 도움이 의료 산업 적용에 어떤 역할을 가져올 수 있습니까? 이 분석을 살펴보겠습니다.
인터넷+ 초창기에는 각계각층이 인터넷을 수용했고, 오늘날의 다양한 AI+에 이르기까지 각계각층이 인공지능을 수용하기 시작했습니다. 이전의 온라인도 마찬가지입니다. 의료와 인터넷 의료, 스마트병원, 인터넷병원 등이 다양한 형태로 인터넷에 연결되고 있는 요즘에는 음성인식, 영상인식, 지능형상담, 지능형진단, 의사결정보조시스템 등 다양한 AI 응용이 지속적으로 침투하고 있다. 다양한 의료 시나리오에 적용됩니다.
인터넷을 추가한 후 AI를 친구로 추가해야 하는 이유는 무엇인가요? 궁극적으로 그 본질은 비용을 절감하고 효율성을 높이며 의료 산업 참여자(환자에 국한되지 않음)에게 더 나은 서비스 경험을 제공하는 것입니다. 인터넷이든 AI이든 의료와 결합하여 일반적으로 다음과 같은 목적을 가지고 있습니다.
- 의료 서비스의 범위 확장: 이는 이해하기 쉽습니다. 즉, 의료가 인터넷과 처음 접촉하기 30년 전을 기준으로 모든 의료 서비스는 기본적으로 의료 서비스 제공자에게 다음 사항을 요구했습니다. 인터넷의 등장으로 등록, 상담, 처방, 의약품 구매 등 의료 활동을 위한 물리적 공간의 한계가 무너졌습니다. 의료 서비스 수준 향상: 서비스 효율성 및 품질 향상, 서비스 경험 개선
- 의료 자원에 대한 부담을 완화합니다.
- 의료자원의 합리적인 배분을 촉진합니다. 의료자원을 과학적, 지능적으로 배분하고 일정을 계획합니다.
AI가 의료 분야에서 어떻게 활용될 수 있는지 알고 싶다면 먼저 AI의 기본 기능이 무엇인지 이해해야 합니다. 1956년 미국 다트머스 회의에서 발표된 인공 지능의 정의에 따르면, 인간 지능을 시뮬레이션, 확장 및 확장하여 기계가 인간처럼 인식하고, 인식하고, 결정을 내리고, 실행할 수 있도록 합니다. 그 중에는 인식, 인지, 의사결정, 실행 능력은 오늘날 인공지능의 수준을 판단하는 방법 중 하나인데, 어쩌면 이러한 능력이 의료와 어떻게 결합될 수 있을까요? 그런 다음 이 네 가지 능력을 더욱 구체화하여 AI에 대한 간단한 이해를 바탕으로 최소한 다음과 같은 능력을 가질 수 있습니다.
음성 인식, 의미 분석
- 이미지 인식, 이미지 처리,
- 머신 러닝, 딥 러닝;
- 음성합성, 이미지합성.
- 우리는 이제 AI의 기본 역량을 알고 있는데, 이러한 역량이 의료 서비스에서 어떤 역할을 할까요? 외래 진료 및 입원 과정을 예로 들어보겠습니다. 환자가 병원에 오면 등록-면접-검사-진단-확인-의료 기록 작성-입원-약물-병동-업데이트의 과정을 거쳐야 합니다. 진료기록부-검사-진단-재활-퇴원-반환 가정약 복용-추적-재검사(입원할 필요가 없는 경우 약값을 직접 지불하고 퇴원 가능)
- 환자가 온라인으로 상담하면 AI가 대화 내용에서 텍스트 정보를 추출하고, 의학 용어를 표준화하고, 자동으로 의료 기록 보고서를 생성하고, 처방전을 발행하고, 지능적인 검토를 수행합니다.
- 현재 모든 생리 징후 테스트는 의료 기관에서 수행되어야 합니다. 언젠가는 휴대용 팔찌나 기타 웨어러블 기기를 사용하여 기본 진단에 필요한(그리고 병원 의사의 승인을 받은) 특정 생리 지표 데이터를 수행할 수 있게 된다면, 아마도 의료 치료 가정용 첨단 장비의 소형화는 온라인 의료에 획기적인 발전을 가져올 것입니다. 환자가 치료를 마치고 집에 돌아오면 AI는 환자의 의료 기록과 후속 데이터 모니터링을 기반으로 재활 계획과 후속 조치 알림을 지능적으로 생성하고, 데이터 변화에 따라 중재 조치를 실시간으로 조정할 수 있습니다. 어느 정도의 불안감?
- 이상으로 AI의 기본 역량과 외래진료의 기본 과정을 이해했고, 그런 다음 AI 역량과 의료 서비스 시나리오의 통합(여기서는 의료 서비스, 의료, 의료 보험, 건강 보험만 분석하지 않음)을 최소한으로 이해했습니다. 의료 서비스 방향에는 다음과 같은 측면이 반영될 수 있습니다.
텍스트에서 특정 의료 정보 추출
- 의학용어의 표준화
- 의료 데이터 처리 및 컴퓨팅
- 의료 보고서 또는 기록의 생성 및 검토
- 의료영상 인식 및 비교
- 지능적인 상담 및 안내
- 생리학적 지표의 감지 및 예측
- 의학적 대화를 바탕으로 진단합니다.
- AI와 의료의 통합은 외래 진료 과정에서 AI의 적용 가능성을 보여주는 예시일 뿐입니다. AI의 발전과 성숙으로 인해 AI의 역할이 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 폭과 깊이 모두에서.
2. AI+의료 적용
인터넷+의료든 AI+의료든 언제나 주체는 의료입니다. 인터넷과 AI는 힘과 축복일 뿐이며, 인터넷이든 AI든, 적어도 지금까지는 의료 수준이 파괴적이지 않았기 때문에 AI가 의료에 구현되는 마지막 장면은 아마도 서비스 공간, 서비스 채널, 의료 촉진의 촉매제와 같습니다. 서비스 프로세스, 서비스 산업, 서비스 개체 및 비즈니스 모델.
셋, 드디어
병원에 가면 가장 먼저 해야 할 일은 검사입니다. 검사를 하지 않으면 약을 처방할 수도 없고 치료를 할 수도 없습니다. 만성질환을 앓고 있는 환자도 신체 징후를 자주 모니터링해야 합니다. 오프라인 의료기관이 없으면 정확하고 병원에서 승인한 건강검진을 할 수 없습니다. 검사 데이터가 없으면 의사는 일련의 의료 서비스를 제공할 수 없습니다. 이는 오늘날 인터넷 의료(병원) 온라인 서비스의 한계이기도 합니다. 언젠가 AI나 다른 기술이 환자가 집에서 중요한 데이터를 편리하게 감지하고 의사와 병원에서 인정받을 수 있도록 도와준다면 정말 좋을 것 같아요!
미래의 '의학전복'에서 상상하는 나노로봇이 인간의 혈관 속을 헤엄치듯, 인체 데이터를 실시간으로 모니터링하고 상대편 가정의나 의료기관과 연결해 조기 발견, 조기 개입, 응급환자를 위한 조기치료 황금 구출 시기를 놓치면 곧 죽음을 맞이하게 됩니다.
환자에게 있어 온라인 상담이나 온라인 의료 서비스에서 피할 수 없는 또 하나의 문제는 환자의 신뢰입니다. 전문 의사의 온라인 상담과 환자와의 소통은 오프라인의 일반 의사의 대면 상담만큼 효과적이지 않을 수 있습니다. 요즘은 온라인 회의가 매우 편리하지만, 여전히 중요한 회의에는 오프라인 참가자들이 모여서 회의를 해야 하는 경우가 많습니다. 서비스 측면에서 의사와 환자 간의 의사소통에는 신뢰뿐만 아니라 온도도 필요합니다. 미래에 AR/VR 등의 기술이 원격통신과 실제 대면통신 사이에 별 차이가 없다는 것을 깨닫게 된다면, 환자의 신뢰 문제는 사라지고 온라인 의료 서비스는 점점 더 따뜻해질 것이며, 그러면 좋을 것 같아요!
참고자료: "2023년 중국 의료 AI 산업 체인 심층 연구 보고서", "의료 AI 혁신의 도와 지혜"
칼럼니스트
andy, WeChat 공개 계정: PM Dabai, 제품 관리자 업계의 소규모 수의사이자 관리자 업계의 소규모 수의사
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제목 사진은 CC0 프로토콜을 기반으로 unsplash에서 가져온 것입니다
위 내용은 의학이 AI를 만났을 때의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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노인 인구의 지속적인 증가는 노인의 중요한 건강 요구를 충족시키기 위해 의료 및 보건 시스템을 개선해야 함을 의미합니다. 노령은 즉각적인 도움이 필요할 수 있는 많은 질병과 문제의 동의어라는 점을 감안할 때 효과적이고 접근 가능한 의료 솔루션이 필수가 되었습니다. 원격의료는 의료와 노인 사이의 격차를 해소하여 의료 서비스를 편리하게 제공하는 효과적인 솔루션이 되고 있습니다. 원격의료는 원격 모니터링을 통해 조기 발견을 제공하여 노인들이 도움을 받기 위해 다른 장소로 이동해야 하는 불편함을 덜어줍니다. 따라서 이를 통해 신체적, 정신적 건강 상태를 더 잘 관리하고 삶의 질을 향상시킬 수 있습니다. 원격 의료: 노인을 위한 의료 개선 의료에 대한 접근성 향상: 원격 의료는 의료 접근 장벽을 최소화하고 노인의 역량을 강화합니다.

자바스크립트로 스마트 의료 및 건강 모니터링 배우기 정보 기술의 급속한 발전으로 인해 스마트 의료 및 건강 모니터링이 현재 의료 분야에서 화두가 되고 있습니다. 웹 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 JavaScript는 지능형 의료 및 건강 모니터링에서도 중요한 역할을 합니다. 이 기사에서는 지능형 의료 및 건강 모니터링에 JavaScript를 적용하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 스마트 헬스케어 스마트 헬스케어는 인공지능과 빅데이터 기술을 활용해 의료분야를 재편하고 있다.

국민생활수준이 향상되고 의료기술이 지속적으로 발전함에 따라 의료분야에 대한 수요도 날로 높아지고 있습니다. 임상 실습에서 의사는 환자를 가능한 한 조기에 치료하고 상태의 진행을 효과적으로 제어할 수 있도록 상태를 신속하고 정확하게 진단해야 합니다. 실시간 의료 진단 기술의 등장으로 임상 실습의 편의성과 효율성이 높아졌습니다. 실시간 의료 진단 기술은 센서, 빅데이터, 인공지능 등의 기술을 유기적으로 결합하여 인간의 건강 데이터를 정확하게 인지, 분석, 진단하는 과정을 의미합니다. 이 기술을 적용하기 전에

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