의료 시스템에서 인공 지능의 응용 [2022]

수년에 걸쳐 의료 부문의 환경은 파괴적인 기술의 채택 및 구현 덕분에 급격한 변화를 목격했습니다. 인공 지능, 기계 학습, 로봇 공학, IoT 및 빅 데이터와 같은 새로운 시대 기술을 기반으로 하는 의료 과학은 비약적으로 발전했습니다.

오늘날 전 세계 사람들은 저렴하고 양질의 의료 및 의약품을 이용할 수 있습니다. 당연히 우리는 더 높은 기대 수명을 누리고 있습니다.

그러나 이 성공 사례에는 독특한 도전 과제가 따릅니다. 기대 수명이 늘어남에 따라 전 세계적으로 의료 기관은 양질의 의료 서비스에 대한 수요 증가, 비용 증가, 계속 증가하는 환자의 요구를 충족시키기 위해 고군분투하는 인적 자원 풀에 직면해 있습니다.

이러한 도전에 더하여 UN은 2050년까지 전 세계 인구 6명 중 1명이 65세 이상이 될 것이며(16%) 유럽과 북미에 거주하는 인구 4명 중 1명이 65세 이상이 될 것이라고 추정합니다.

이것은 무엇을 의미 하는가?

이는 의료 인프라가 고령화 환자의 복잡한 요구를 수용할 수 있어야 함을 의미합니다. 고령화 인구를 관리하고 돌보는 데 비용이 많이 들 뿐만 아니라 장기 요양 관리에 대한 사전 예방적 접근이 필요합니다.

혁신적인 의료 시스템 및 서비스에 대한 급상승하는 수요는 라이프스타일 선택의 급격한 변화와 환자 기대치의 변화에 ​​의해 더욱 주도되고 있습니다. 따라서 의료 시스템은 지속 가능한 상태를 유지하고 진화하는 시대에 보조를 맞추기 위해 주요 구조적 및 변형적 변화가 필요합니다.

인공지능을 입력합니다.

인공 지능은 의료에 혁명을 일으키고 의료 산업이 직면한 문제에 대한 솔루션을 찾는 데 도움이 될 잠재력을 가지고 있습니다. 자동화, 빅 데이터 및 데이터 분석에 중점을 둔 AI는 기존 분석 및 진단 기술의 한계를 뛰어 넘습니다.

또한 AI는 일상적이고 단조로운 의료 작업(기록 관리, 약물 관리 등)을 자동화함으로써 의료 종사자가 환자를 돌보고 중요한 통계를 모니터링하며 양질의 치료를 제공하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 합니다.

고급 ML 알고리즘을 활용하고 광범위한 데이터에 대해 교육함으로써 의료 기관은 진단, 치료 방법 및 환자 결과에 대한 전례 없는 통찰력을 얻을 수 있습니다.

AI는 이미 의료 및 제약 부문에 침투하여 케어 연속체의 다양한 측면에서 개선을 주도했습니다. Accenture 에 따르면 전 세계 AI 의료 시장은 CAGR 40%로 2022년까지 66억 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI는 의료 영역에서 정보를 민주화하고 리소스 부담을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다.

원천

의료 기관 및 기관에서 AI 기술의 채택이 증가함에 따라 의료 분야에서 새롭고 도전적인 직무가 생겨나고 있습니다. 이것은 AI 영역에 진입하고 혁신적인 솔루션으로 세상을 변화시키려는 지망자들에게 훌륭한 기회를 제공합니다.

인공 지능 및 머신 러닝의 세계로 들어가는 최고의 디딤돌은 AI 및 ML 인증 프로그램에 등록하는 것입니다.

대부분의 AI/ML 인증 과정은 후보자에게 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝의 기초를 소개하고 최신 AI 및 ML 도구 사용법을 교육하여 취업 준비를 하도록 설계되었습니다.

AI의 핵심을 마스터하고 고유한 의료 솔루션을 만들고자 하는 경우 관심을 기울여야 할 세 가지 과정이 있습니다.

• 기계 학습 및 AI PG 디플로마 – 이 12개월 과정은 IIIT-Bangalore와 협력하여 제공됩니다. 450시간 이상의 학습을 통해 이 과정은 일하는 전문가에게 이상적입니다. 여기에는 30개 이상의 사례 연구, 업계 전문가와의 25개 이상의 멘토링 세션, 10개의 실용적인 캡스톤 프로젝트가 포함됩니다.
• 기계 학습 및 AI 과학 석사 – IIIT-방갈로르 및 리버풀 존 무어스 대학교(LJMU)와 협력하여 제공하는 또 다른 upGrad 과정은 18개월 AI/ML 과정입니다. 학습자는 Python, Keras, TensorFlow, MySQL, NLTK 등과 같은 최신 트렌드 도구를 실험합니다. 또한 과정을 완료하면 후보자는 이중 동문 자격을 얻게 됩니다!
• 기계 학습 및 AI 과학 석사 – 이 18개월 과정은 리버풀 존 무어스 대학교(LJMU)와 협력하여 설계되었습니다. 학생들은 IIT Madras 및 LJMU의 최고 강사들로부터 배우게 됩니다. 이 과정에는 650시간 이상의 학습, 25개 이상의 사례 연구 및 4개의 산업 캡스톤 프로젝트가 포함됩니다.

이러한 각 코스는 글로벌 교육 및 전문 표준과 동등하게 설계되었습니다. 학습자는 동급 최고의 학습 리소스와 전담 멘토 지원을 이용할 수 있습니다. 참여를 높이기 위한 라이브 상호 작용 세션과 소그룹 코칭 세션이 있습니다.

upGrad는 또한 모의 인터뷰를 실시하고 학습자의 전반적인 그루밍을 보장하기 위해 세션 구축을 재개합니다. 가장 중요한 점은 이 코스에는 현재 직장을 떠나지 않고도 업계에 적응할 수 있도록 도와주는 업계 사례 연구와 라이브 프로젝트가 있다는 것입니다!

의료 산업은 의료계에 실질적인 기여를 하고자 하는 AI 지망자들에게 떠오르는 유망 분야이며, 이러한 인증 프로그램은 분명히 그 방향의 첫 번째 단계가 될 수 있습니다.

의료 분야의 AI

의료 데이터의 폭발적인 증가와 의료 제공자의 디지털 기대 증가는 AI 및 데이터 분석을 기반으로 하는 스마트 의료 시스템에 대한 강력한 사례를 만듭니다.

의료 분야의 AI는 진단, 웨어러블, 가상 비서, 치료, 웰빙 및 라이프스타일 관리를 비롯한 다양한 전문 분야에서 유망한 기회를 열어줍니다. AI는 의료 제공자가 스마트하고 혁신적인 서비스를 제공하는 동시에 새로운 성장 잠재력을 활용할 수 있는 환상적인 기회를 제공합니다.

오늘날 의료 분야의 AI는 다음 영역을 변화시키는 데 도움을 주고 있습니다.

1. 1차 진료

AI 기반 가상 간호 조수 및 스마트 웨어러블은 환자에게 1차 진료를 제공하기 위한 게임 체인저입니다. 이 멋진 AI 솔루션은 원격으로 환자의 증상과 중요한 통계를 평가하고 즉각적인 치료가 필요할 때 의사/간호사에게 즉시 알릴 수 있습니다.

원천

스마트 가상 비서는 채팅 기반 상호 작용을 통해 일반적인 건강 문제에 대한 건전한 의료 조언을 제공할 수도 있습니다. 이 기능은 의료진의 부담을 덜어줄 뿐만 아니라 환자의 불필요한 병원 방문을 줄여준다.

경험과 지속적인 상호 작용을 통해 가상 간호 조수는 환자 진단 및 상태에 익숙해집니다. 결국 그들의 진단 능력과 전문성이 향상되고 우수한 환자 치료 권장 사항을 제공할 수 있습니다.

예를 들어 Sense.ly의 가상 간호사 아바타 Molly 는 환자와 상호 작용하고 질문에 답할 수 있습니다. 또한 스마트폰, 태블릿 또는 TV를 통해 실시간으로 의사와 상호 작용할 수 있습니다.

2. 약물 발견

AI 솔루션은 기존 의약품에 대한 방대한 정보 데이터베이스에 액세스하여 연구자와 과학자가 새로운 잠재적 치료법과 약물을 발견하고 개발하는 데 도움이 됩니다.

머신 러닝 및 딥 러닝과 같은 AI 기술은 약물 발견을 빠르고 효율적이며 저렴하고 표적화하고 있습니다. 이러한 스마트 솔루션은 시장에 신약과 백신의 출시를 가속화하고 있습니다.

예를 들어, 화이자(Pfizer)는 ML 기반 IBM 왓슨(Watson)을 활용 하여 면역항암제를 개발하고 사노피(Sanofi)는 영국 신생 기업인 엑스사이언티아(Exscientia)의 AI 플랫폼과 협력하여 대사 질환 치료제를 설계했습니다.

3. 환자 위험 식별

의료 제공자는 AI 솔루션을 사용하여 방대한 3. 과거 환자 데이터를 분석하여 의사와 의료 전문가에게 실시간 지원을 제공하여 위험에 처한 환자를 식별하고 즉각적인 치료를 제공합니다.

이러한 솔루션은 재발 가능성이 높은 환자를 식별할 수 있으므로 의사가 그에 따라 치료 계획을 연장할 수 있습니다. 의료 기관과 의료 연구원은 AI 예측 모델을 실험하여 COVID-19에 대한 고위험 개인을 식별합니다.

4. 방사선과

영상의학 분야에서 AI 솔루션은 이미지 분석 및 진단을 자동화하는 데 도움이 됩니다. GE Healthcare 는 “…모든 의료 데이터의 90%가 의료 영상에서 나옵니다. 정보가 많고 그 중 97% 이상이 분석되지 않거나 사용되지 않습니다.”

AI 기술을 의료 영상에 통합함으로써 의료 제공자는 이 방대한 의료 데이터 풀을 더 잘 활용할 수 있습니다. AI 기반 의료 영상 시스템은 정확한 스캔을 생성할 수 있으므로 방사선 전문의가 의료 이미지를 시각적으로 평가하고 발견 사항을 보고하여 질병을 정확하게 감지, 특성화 및 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 의료 전문가는 위험에 처한 환자에게 표적 치료를 제공할 수 있습니다.

5. 로봇수술

AI 기반 로봇은 외과의가 최소 침습적이고 복잡한 수술 절차를 수행하도록 돕습니다. 고정밀 로봇 어시스턴트는 개복 수술의 성능을 향상시킵니다. Stryker, Accuray, Mazor Robotics, Auris Health, Intuitive Surgical, Zimmer Biomet 및 Stereotaxis 는 미국에서 번성하는 로봇 수술 회사 입니다.

또한 AI 기술은 흉부 영상, 대장 내시경, 유방 조영술, 복부 및 골반 영상, 방사선 종양학, 뇌 영상을 포함한 종양학의 상당한 개선을 가져왔습니다.

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AI는 의료 산업을 어떻게 변화시키고 있습니까?

다음은 AI 기술 및 솔루션이 의료 산업의 변화를 주도하는 데 도움이 되는 8가지 방법입니다.

1. 의학 연구의 영역을 확장하고 있습니다.

약 이 실험실에서 시장으로 이동하는 데 걸리는 평균 시간은 미국에서 12년입니다. 더욱 놀라운 것은 5,000개의 약물 중 5개만이 인체 시험 단계에 도달하고 그 5개 중 1개만이 사람이 섭취하도록 승인되었다는 것입니다.

긴 연구 과정에는 엄청난 비용이 따릅니다. 평균적으로 신약을 개발하고 시장에 출시하는 데는 약 3억 5,900만 달러가 소요됩니다.

이것이 AI가 작업 속도를 높이는 데 도움이 되는 곳입니다. 앞서 언급했듯이 AI 솔루션은 약물 연구 및 발견 프로세스를 간소화하여 제약 회사가 이전보다 더 빠르게 제품을 출시할 수 있도록 합니다. 약물 발견 시간(실험실에서 환자까지)이 감소함에 따라 제조 비용도 크게 감소합니다. 결과적으로 제약 회사는 시장에서 저렴한 약물을 출시할 수 있습니다.

2. 조기 발견을 돕습니다.

AI 기술은 다양한 질병, 특히 암을 초기 단계에서 조기에 정확하게 감지하는 데 중추적인 역할을 합니다. 미국 암 학회(American Cancer Society)는 유방 조영술의 높은 비율이 잘못된 결과를 제공하여 건강한 여성 2명 중 1명이 유방암으로 잘못 진단된다고 주장합니다.

그러나 AI는 99% 정확도로 기존 방법보다 30배 더 빠르게 유방 조영술을 검토하고 분석하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 원격 제어 웨어러블 및 의료 기기의 인기가 높아짐에 따라 의사는 초기 단계의 심장 질환을 감독하여 치료 가능한 단계에서 문제를 치료할 수 있습니다.

3. 진단 개선

AI 덕분에 의료 진단이 크게 향상되었습니다. IBM의 Watson for Health가 그 좋은 예입니다. 의료 기관은 Watson의 인지 기술을 적용하여 대량의 건강 데이터를 수집합니다.

왓슨은 증상과 진단에서부터 치료와 대응 사례 연구에 이르기까지 방대한 양의 의료 정보를 저장하고 분석할 수 있다. 마찬가지로 Google의 DeepMind Health는 실제 건강 문제를 해결하는 선구적인 도구로 부상했습니다.

DeepMind 는 현재 진단 방법보다 거의 48시간 일찍 환자의 급성 신장 손상(AKI)을 정확하게 예측할 수 있는 기술을 개발하기 위해 미국 보훈처 전문가 와 협력 했습니다.

4. 의사결정 과정을 간소화합니다.

빅 데이터를 예측 분석과 연계하여 의료 서비스 제공자는 진료 제공을 개선하고 임상 의사 결정을 향상하며 관리 작업의 우선 순위를 지정할 수 있습니다. 또한, 의료 전문가는 패턴 인식 기술을 활용하여 심각한 질병에 걸리기 쉬운 환자를 식별하고 동일한 질병의 잠재적 유발 요인(환경 및 유전적 요인 또는 생활 방식의 악화 포함)을 식별할 수 있습니다.

전반적으로 AI는 의료 전문가가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 하여 의사 결정 프로세스를 최적화합니다.

필독: 제약 산업의 AI

5. 질병 관리를 강화합니다.

AI의 능력은 건강 기록을 스캔하고 정확한 진단에 국한되지 않습니다. 이는 의료 전문가가 질병 관리에 대해 매우 포괄적인 접근 방식을 취하는 데 도움이 됩니다. 스마트 AI 도구 및 소프트웨어 솔루션을 통해 의료 전문가는 치료 계획을 원활하게 조정하고 환자를 더 잘 관리하며 의료 사례의 우선 순위를 지정할 수 있습니다.

로봇 공학 덕분에 의사는 이제 정밀하고 민첩하게 복잡한 수술을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 로봇 조수는 관상동맥 우회술, 자궁적출술, 신우성형술, 신장 이식, 근치 방광 절제술, 난관 결찰술과 같은 수술에 널리 사용됩니다. 또한 병원과 진료소에서는 로봇을 사용하여 최소한의 인간 개입이 필요한 반복적인 작업을 수행합니다.

6. 사람들에게 힘을 실어준다

AI는 소비자 건강 애플리케이션의 의료 사물 인터넷(IoMT)과 함께 사람들이 건강을 적극적으로 관리하도록 돕고 있습니다. AI 기반 피트니스 웨어러블 및 건강 센서는 심박수, 산소 수준, 혈압 등과 같은 생체 정보를 추적할 수 있으므로 의사를 방문하지 않고도 건강을 모니터링할 수 있습니다.

이러한 스마트 기술은 사람들이 더 건강한 라이프스타일을 선택하고 건강과 웰빙을 제어하도록 장려합니다. 또한 AI 도구는 의료 전문가가 환자의 요구 사항을 더 잘 이해하도록 지원하여 더 나은 지침과 치료 지원을 제공할 수 있습니다.

7. 라이프 케어를 향상시킵니다.

사람들의 기대 수명이 전 세계적으로 증가함에 따라 더 큰 그림, 즉 삶의 후기 단계에서 생명 관리를 고려하는 것이 필수적입니다. 사람들은 나이가 들면 가족과 의료 서비스 제공자에게 자신의 어려운 시기를 크게 의존하게 됩니다.

AI 기반 로봇, 가상 비서 및 의료 기기는 노령 인구의 역량을 강화하고 요양원의 필요성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 흥미롭게도 AI 로봇과 조수는 노인과 인간과 같은 '대화'를 할 수도 있습니다. 이것은 그들의 외로움을 어느 정도 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

8. 교육 프로그램에 새로운 차원을 제공합니다.

AI를 훈련 프로그램에 통합함으로써 의료 제공자는 훈련 과정을 보다 상호작용적이고 매력적으로 만드는 실제와 같은 시뮬레이션의 이점을 얻을 수 있습니다. AI 기계는 자연스러운 인간의 말을 이해하고 모방할 수 있고 광범위한 시나리오 데이터베이스에서 끌어낼 수 있기 때문에 인공지능 기계의 응답과 권장 사항은 무수히 많은 방식으로 인간 연수생에게 도전을 줄 수 있습니다.

마찬가지로 AI 프로그램은 지속적인 상호 작용을 통해 훈련생의 반응을 학습하고 그에 따라 조정할 수 있습니다.

AI 교육 프로그램의 가장 좋은 점은 언제 어디서나 교육 과정을 시작할 수 있다는 것입니다. AI가 내장된 스마트폰과 안정적인 인터넷 연결만 있으면 됩니다.

마무리

AI가 여기에 있습니다. 향후 몇 년 동안 AI 도구와 혁신은 의료 산업에서 환영할 만한 전환을 더 많이 가져올 것입니다. 그러나 의료 분야에 AI를 빠르게 포함시키려면 의료 전문가와 조직이 기술 향상 및 R&D에 적극적으로 참여해야 합니다. 그래야만 의료 제공자가 AI의 진정한 이점을 누릴 수 있습니다.