의료 분야의 인공 지능: 2022년의 6가지 흥미로운 애플리케이션

AI는 다양한 분야에서 발전을 거듭하고 있습니다. 그리고 그 분야 중 하나가 의료입니다. 의학 연구에서 치료에 이르기까지 이 분야에는 AI가 기여할 수 있는 많은 영역이 있습니다.

이 기사에서는 의료 기반 AI 애플리케이션의 주요 영역에 중점을 둘 것입니다. 시작하자.

의료 산업에서 인공 지능의 응용

1. 약물 개발

약물 개발은 의료 분야에서 가장 느린 프로세스 중 하나입니다. 신약 개발 에 10~15년 이 걸린다 . 달리 말하면 2020년 시장에 출시되는 약물은 2007년이나 2005년에 개발 초기 단계에 있었다.

약물 발견에는 여러 단계가 있으므로 이 과정에 수년이 걸립니다. AI는 연구원들이 이러한 많은 프로세스를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 사용하면 연구원들은 신약을 더 빨리 개발하고 사람들이 이전보다 더 빨리 더 나은 품질의 치료를 받을 수 있도록 도울 수 있습니다.

AI가 약물 발견에서 의료 부문을 돕는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

의료 분야에서 AI를 사용한 암 치료

암은 인체에 있는 세포의 유해한 돌연변이입니다. 그리고 암 치료법을 찾는 것은 의료 부문에서 가장 큰 과제 중 하나였습니다. 암세포는 처음에 그들이 존재하는 신체의 일부이기 때문에 구체적으로 표적화하기가 어렵습니다. 이것은 많은 조직이 전 세계적으로 극복하려고 하는 중대한 어려움입니다.

AI는 의료 전문가가 이 문제를 여러 가지 방법으로 해결할 수 있도록 돕고 있습니다. 암의 경우 조기 진단을 받을수록 환자의 생존 가능성이 높아집니다.

암은 여러 단계로 자랍니다. AI는 의사와 의료 전문가가 초기 단계에서 암을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재 의사는 생검, X-레이 및 기타 기존 방법을 사용하여 암을 감지합니다. Freenome 은 이러한 목적으로 AI를 사용하여 테스트 결과의 정확도를 높입니다.

AI의 도움으로 Freenome은 암 검진에 대한 더 빠른 대안을 제공하고 있습니다. 이를 통해 의료 전문가는 혈액 검사를 통해 암의 초기 단계를 식별할 수 있습니다. 그들은 면역 및 종양 유래 서명을 사용하여 질병의 경고 징후를 식별합니다. 이것은 의사가 환자에게 필요한 치료를 제공할 수 있으므로 발달을 예방하는 데 도움이 됩니다.

그 외에도 AI를 약물 개발에 사용하는 생물제약 조직인 BioXcel Therapeutics 가 있습니다. AI는 이 회사가 개발 일정을 단축하고 성공 가능성을 높이며 연구 개발의 경제성을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

그들은 췌장암과 희귀 전립선암 치료에 도움이 될 수 있는 경구용 면역 활성제의 개발을 위해 노력하고 있습니다.

더 알아보기: 인공 지능의 5가지 중요한 이점

희귀질환 치료제 찾기

희귀 질병은 의료 부문에 고유한 과제를 제공합니다. 그들은 찾기 어렵고 값 비싼 치료법을 가지고 있습니다. AI는 희귀 질병의 발견을 용이하게 하고 의료 부문이 그들이 제기하는 문제를 극복하도록 도울 수 있습니다. 희귀질환은 의료산업의 큰 문제입니다. 미국에서 3천만 명 이상의 사람들에게 영향을 미치는 약 7000개의 희귀 질병 으로 인해 수많은 위험을 초래합니다.

임상의는 그러한 질병에 걸린 사람들을 진단하고 치료하는 데 문제가 있습니다. 그리고 의료 기반 AI 애플리케이션은 이러한 문제를 해결하는 데 많은 기여를 하고 있습니다.

이러한 문제를 해결하는 데 AI가 도움을 준 좋은 예는 BERG 입니다. AI를 사용하여 질병을 매핑하고 특정 질병의 생물학적 기반을 이해하는 데 중점을 두어 더 좋고 정확한 약물을 만드는 데 도움을 줍니다. BERG는 2018년 파킨슨병 치료제에 대한 연구 결과를 발표했습니다.

그들의 결과는 우리 몸에 존재하는 화학 물질 사이의 몇 가지 연관성을 발견했기 때문에 많은 주목을 받았습니다. 그들의 발견의 또 다른 주요 하이라이트는 AI를 사용하여 이 문제를 해결했다는 것입니다.

읽기: AI 프로젝트 아이디어 및 주제

2. 더 나은 환자 경험

환자 경험은 사람들이 공립 병원보다 사립 병원에 가는 것을 선호하는 많은 이유 중 하나입니다. 그러나 환자 경험이 모든 곳에서 최적이라면 어떨까요?

AI의 도움으로 클리닉과 병원은 환자가 직면하는 번거로움을 줄이고 경험을 최적화할 수 있습니다. 의료 기반 AI 애플리케이션은 이러한 시설이 효율성과 환자 만족도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

반복 작업 자동화

병원의 많은 행정 및 조직 업무는 반복적입니다. 그리고 단순하지만 직원들이 다른 데 쓸 수 있는 시간과 자원이 필요합니다. AI는 이러한 작업의 대부분을 자동화하여 이 문제를 해결할 수 있습니다.

이러한 작업이 자동화되면 직원이 관리 및 조직의 보다 중요한 영역에 집중할 수 있는 시간이 생깁니다. 더 많은 시간과 자원이 있을 때 환자에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.

의료 분야의 AI가 이 문제를 해결하고 있는지 궁금하다면 올리브를 살펴보세요. Olive는 의료 전문가가 일상적인 작업을 처리하고 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 AI 플랫폼을 보유하고 있습니다. 의료 전문가들 사이에서 중요한 문제는 소진과 비효율입니다. 올리브 AI는 연중무휴 24시간 가능합니다. 또한 인간은 피로나 피로로 인해 실수를 하기 쉽지만 AI는 그런 실수를 하지 않습니다. 이러한 방식으로 생산성이 더욱 향상됩니다.

Olive AI는 의료 기반 AI 애플리케이션의 한 예일 뿐입니다. AI가 자동화에서 이 부문을 도울 수 있는 다른 많은 방법이 있습니다.

3. 더 나은 운영 흐름

구급차 지연은 응급 환자의 주요 사망 원인 중 하나입니다. 태국에서는 응급 환자 사망의 20%가 교통 체증으로 인한 것입니다. 전 세계적인 문제입니다. 이 문제를 극복하기 위해 노력하고 있는 나라는 태국만이 아닙니다.

인도에서는 교통사고 환자의 약 30%가 구급차 지연으로 사망합니다. 우리는 이 문제를 해결함으로써 수십만 명의 생명을 구할 수 있습니다. 그리고 많은 전문가들이 이를 위해 AI를 사용하고 있습니다. AI는 이미 운송 부문에서 탁월한 솔루션입니다. Google 지도는 AI를 사용하여 한 장소에서 다른 장소로 가는 빠른 경로를 제안합니다. AI를 사용하여 구급차도 유사하게 도울 수 있습니다.

그리고 Qventus 는 바로 그 일을 하고 있습니다. 그들은 AI를 사용하여 병원에서 환자를 응급실로 안전하게 데려갈 수 있도록 돕고 있습니다. 구급차의 가장 빠른 경로를 차트로 표시할 수 있어 제시간에 환자에게 도달하고 생명을 구할 수 있습니다. Qventus는 지연 방지 외에도 많은 이점이 있습니다.

그들은 환자 관리에서 병원을 돕고 입원 환자 LOS를 줄일 수 있습니다. 관리상의 문제로 인해 환자의 이송이 늦어지는 경우가 많습니다. Qventus는 병원이 이러한 지연을 줄이는 데 도움을 주며 현재까지 이러한 지연을 최대 20%까지 줄였습니다. Qventus는 데이터 분석 및 AI를 사용하여 병원이 운영 흐름을 최적화하고 효율성을 향상할 수 있도록 합니다.

메릴랜드주 볼티모어에 있는 존 홉킨스 병원(John Hopkins Hospital)도 AI를 사용하여 운영 흐름을 개선하고 있습니다. 그들은 예측 AI를 사용하여 환자의 입원 및 퇴원을 관리하고 있습니다. 지금까지 AI를 도입하여 환자 입원 능력을 60% 향상시켰습니다. 인공 지능이 제약 산업에 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.

4. 맞춤형 헬스케어

모든 환자는 독특합니다. 따라서 그들의 요구 사항도 독특합니다. 그리고 이러한 요구로 인해 많은 환자들이 건강 관리 계획에 문제에 직면합니다. 의료 계획은 일반화되어 있으므로 환자의 개인적인 요구 사항에 집중할 수 없습니다. 이는 환자에게 금전적 손실을 초래할 뿐만 아니라 제공자에게도 금전적 피해를 입힙니다.

반면에 개인화된 의료 계획을 준비하는 것은 상당히 까다롭습니다. 그러려면 모든 환자의 기록을 확인하고 그에 따라 계획을 세워야 합니다. 이것은 많은 시간이 걸릴 것이고 사람들은 그렇게 오래 기다리기를 원하지 않을 것입니다.

그러나 인간의 마음이 그러한 계획을 세우는 것이 점점 더 어려워지는 반면, AI에게는 오히려 쉽습니다. 인공 지능은 몇 분 안에 수많은 데이터 포인트를 살펴보고 동시에 분석할 수 있습니다. 특정 사람들의 의료 기록을 살펴보고 필요에 따라 개인화된 계획을 세울 수 있습니다.

클리블랜드 클리닉 은 이미 그렇게 하고 있습니다. 그들은 AI를 건강 기록 데이터와 함께 사용하여 모든 사람을 위한 개인화된 계획을 만들고 있습니다. 이런 식으로 사람들은 다루고 싶은 문제에만 돈을 쓸 것입니다. 환자와 병원의 재정을 절약할 수 있습니다. 현재는 한 클리닉에 국한되어 있지만 이 분야에서 AI의 범위는 상당히 밝습니다. 그리고 많은 병원과 보험 제공자가 앞으로 이 솔루션을 사용하여 사람들에게 더 나은 의료 계획을 제공할 수 있습니다.

4. 데이터 관리 및 마이닝

의료 시설에는 수많은 데이터가 있습니다. 의료 기록에서 관리 파일에 이르기까지 매일 많은 데이터를 처리합니다. 이 많은 데이터를 관리하는 것은 지루하고 많은 시간과 에너지를 소모합니다.

의료 시설은 AI를 사용하여 데이터를 사용하여 환자에게 더 나은 서비스를 제공하고 관리를 강화할 수 있습니다. 의료 분야의 AI가 이러한 문제 를 해결하는 방법은 다음과 같습니다 .

자세히 알아보기: 데이터 마이닝과 기계 학습

위험 예측

충분한 훈련과 데이터가 있는 AI 모델은 정확한 예측을 할 수 있습니다. 그리고 의료 부문은 AI의 이러한 능력으로부터 큰 혜택을 받을 수 있습니다. 그렇기 때문에 의료 분야에서 AI의 많은 응용 프로그램이 예측 분석에 중점을 두고 있습니다. 그러한 용도 중 하나는 위험 예측입니다. 의사가 암(또는 다른 심각한 질병) 발병 위험을 예측하여 암을 피할 수 있다고 상상해 보십시오. 대단하지 않을까요?

이는 입원환자 치료의 수와 중환자의 수를 줄이는 등 이 분야의 많은 문제를 해결할 수 있습니다. 발병할 특정 상태를 피하기 위해 무엇을 할 수 있는지 이미 알고 있다면 그러한 활동을 하고 건강을 유지할 수 있습니다.

KenSci 는 이를 위해 AI를 사용하고 있습니다. AI 애플리케이션 의료 기반은 예측 분석을 중심으로 이루어지며 KenSci는 이를 위험 예측에 사용합니다. 다음은 위험 예측의 몇 가지 장점입니다.

• 비용 절감

질병의 조기 예측은 환자가 더 저렴한 가격으로 치료를 받는 데 도움이 될 수 있습니다. 예방 조치는 항상 특정 질병의 절차보다 비용이 적게 듭니다.

이렇게 하면 환자는 많은 돈을 절약할 수 있습니다. 예를 들어, 당뇨병 발병 위험이 있는 경우 당뇨병 발병을 예방할 수 있습니다. 그리고 이런 식으로, 당신이 약에 썼던 모든 돈을 절약할 수 있을 것입니다.

• 더 나은 결과

병원에서 누가 중병에 걸릴 수 있는지 알게 되면 그 환자들에게 필요한 치료를 제공할 것입니다. 이렇게 하면 위독한 사람들의 수가 크게 줄어들 것입니다.

• 더 집중:

그것은 중환자의 수를 감소시킬 것이기 때문에 병원의 자원을 절약할 것입니다. 병원과 진료소는 환자에게 더 많은 시간과 자원을 집중할 수 있습니다.

5. 계획된 ICU 이송

우리는 AI가 자동화를 통해 병원과 의료 기관을 어떻게 도울 수 있는지 이미 보았습니다. 반복적인 프로세스를 자동화함으로써 병원은 시간과 자원을 절약할 수 있습니다. 그러나 자동화 외에도 AI는 기관의 데이터를 사용하여 워크플로를 간소화할 수도 있습니다.

H2O.AI 는 의료 분야에서 AI를 사용하여 기관의 워크플로를 개선하고 환자의 ICU 이송을 예측합니다.

연구에 따르면 계획되지 않은 중환자실 이송은 계획된 것보다 더 나쁜 결과를 초래합니다. 이들은 환자의 5%에 불과하지만 전체 병원 사망의 20%를 차지합니다. 이러한 환자는 병원에 최소 1주일 더 오래 머물며 사망률이 더 높습니다. 이러한 환자를 찾는 것 또한 임상의가 증상을 쉽게 인식하지 못하기 때문에 상당히 까다롭습니다.

여기서 H2O.AI가 등장합니다. AI 모델을 사용하여 충돌 가능성이 가장 높은 환자를 식별합니다. 그들의 알고리즘과 기계 학습 모델은 경고 신호를 찾기 위해 환자의 기록, 테스트 결과 및 바이탈 사인을 고려합니다. 그들의 모델은 실시간으로 작동하여 병원이 ICU로 이송해야 할 환자를 결정하는 데 도움을 줍니다.

ICU 이송 외에도 AI 솔루션은 의료 검사 결과 예측, 앞서 언급한 대로 워크플로 개선 등 다양한 방식으로 병원과 클리닉을 돕습니다.

결론

수많은 기업과 스타트업이 AI를 통해 의료 분야를 발전시키기 위해 노력하고 있습니다. 이 분야는 많은 가능성을 보여주며 우리가 할 수 있는 일이 훨씬 더 많습니다.

이러한 발전을 돕고 싶다면 AI 전문가가 될 수도 있습니다. AI 과정을 수강하고 경력을 시작할 수 있습니다.

AI 및 머신 러닝에 대해 자세히 알아보려면 IIIT-B & upGrad의 머신 러닝 및 AI PG 디플로마를 확인하세요. 이 디플로마는 일하는 전문가를 위해 설계되었으며 450시간 이상의 엄격한 교육, 30개 이상의 사례 연구 및 과제를 제공합니다. IIIT-B 동문 자격, 5개 이상의 실용적인 실습 캡스톤 프로젝트 및 최고의 기업과의 취업 지원.