인공지능 (AI)은 몇 가지 새로운 응용 프로그램과 함께 의료 분야에도 도입되었습니다.
AI는 언젠가 거의 모든 생산 부문에 진입할 수 있지만, 일부 부문에서는 더 유용하여 침투하기가 더 쉽습니다.
Summary
AI로 인한 진보: 의료 분야의 최고의 응용 프로그램
의료 부문은 AI가 가장 유용할 수 있는 분야 중 하나입니다.
특히 이 분야의 연구 분야에서 매우 유용한 것으로 나타났습니다. 의료 분야의 연구는 종종 데이터 분석에 기반을 두고 있으며, AI는 데이터를 분석하는 데 탁월할 수 있습니다. 특히 bull과 bear처럼 대규모 데이터를 분석하기 어려운 경우에 그렇습니다.
그러나 인공지능을 기반으로 한 도구의 사용이 이미 확산되고 있는 유일한 분야는 아닙니다. 데이터 분석에 기반한 연구가 있는 모든 분야에서 성공적으로 이를 활용할 수 있기 때문입니다.
예를 들어 OpenAI의 공동 창립자이자 CEO인 Sam Altman에 따르면, AI는 기후, 항공우주, 과학 등과 같은 분야에서 인류 전체에 걸쳐 기하급수적인 진보를 가져올 수 있다고 합니다.
확실히 과학 분야는 잠재력이 가장 큰 분야 중 하나일 뿐만 아니라 이미 상대적으로 널리 사용되고 있는 분야 중 하나입니다.
과학 분야에서 AI를 특히 효과적으로 만드는 것은 연구자와 학자들에게 줄 수 있는 큰 도움입니다. 이 분야에서 AI는 이미 중요한 역할을 하고 있습니다.
의료 분야에서 가장 혁신적인 AI 응용 프로그램
의료 부문은 과학 연구와 특히 연결되어 있습니다.
따라서 AI가 이미 확산되고 있는 분야 중 하나라는 사실에 놀랄 필요는 없습니다.
예를 들어 이 분야에서는 새로운 약물 발견을 가속화하거나 이미징을 개선하는 데 사용됩니다. 진단 및 의료 서비스 제공에도 사용됩니다.
실제로 지금까지 이루어진 것들은 아마도 긴 여정의 첫 걸음일 뿐일 것입니다. 이론적으로 AI가 의료 분야에서 제공할 수 있는 도움은 정말로 광범위하고 깊습니다.
치료를 관리하는 것은 아마도 항상 인간 의학 전문가들이겠지만, 그들은 점점 더 그들의 작업을 개선하고, 가속화하고, 자동화할 수 있는 인공지능 도구들의 도움을 받을 것입니다. 동시에 오류를 줄일 수 있습니다.
약리학
가장 유망한 의료 분야 AI 기반 앱 중 일부는 연구자들이 새로운 약물, 즉 약물의 활성 성분으로 사용할 새로운 분자를 발견하는 데 도움을 주는 앱입니다.
사실 분석해야 할 분자는 수천 개에 달하며, 자연에 존재하지 않지만 실험실에서 만들 수 있는 합성 분자까지 고려하면 수백만 개가 됩니다.
이러한 분자의 효능을 실험실에서 테스트하는 것은 매우 어렵고, 매우 길며, 때로는 단순히 불가능합니다.
대신 신경망과 같은 AI 도구를 사용하여 수백만 개의 분자를 분석하여 그들의 효능을 예측할 수 있습니다. 또한 새로운 약물의 잠재적 효능을 임상 시험으로 분석하기 전에 연구할 수 있습니다.
이렇게 하면 시간과 비용이 절감되며, 동물이나 사람에게 분자와 약물을 테스트할 필요성도 줄어듭니다.
이미징
AI의 고전적인 사용은 의료 분야에서 이미징 보조 도구로 사용되는 것입니다.
예를 들어, 전문가가 아닌 사람들도 고품질의 심장 초음파 이미지를 획득할 수 있는 앱이 있어, 전문 연구소를 거치지 않고도 조기 진단을 할 수 있습니다.
이 앱들은 한편으로는 운영자가 고품질 이미지를 획득하는 데 도움을 주고, 다른 한편으로는 나중에 이를 해석하는 데 도움을 줍니다.
이와 같은 것이 방사선 사진에도 존재합니다.
앱 예를 들어 몇 초 만에 흉부 엑스레이를 분석하고 분류하여 이상을 감지하고 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
이미지 방사선 사진 해석을 위한 앱이 평균 방사선 전문의보다 10,000배 더 빠르다고 추정됩니다.
게다가 이러한 앱은 종종 더 작은 크기의 이상을 식별할 수 있어 때로는 몇 달 전에 폐 결절과 같은 질병의 진단을 예측할 수 있습니다.
진단
AI 앱은 이미지를 분석하는 것뿐만 아니라 의사가 진단을 내리는 데도 도움이 될 수 있습니다.
임상 의사 결정 과정에서 인공지능을 활용하기 위해 고안된 몇 가지가 있습니다.
이는 인간 의사가 수행하는 임상 의사 결정 과정 내에서의 통합이며, 예측 분석 및 자연어 처리를 사용하여 의사가 더 현명한 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
또한 이러한 도구는 약물 처방을 맞춤화하고, 작업을 단순화하며, 자원 관리를 최적화할 수 있습니다.
의료 서비스
음성 인식을 통해, 의료 분야에서 이미 사용되고 있는 일부 앱은 환자에게 제공되는 일부 서비스를 자동화할 수 있습니다.
예를 들어, 언어 장애가 있는 환자와 대화하는 데 도움이 됩니다. 이는 인공지능 기반 음성 인식 기능을 갖추고 있어 비정형 언어 이해 과정을 자동화하기 때문입니다. 또한 오늘날 유통되고 있는 주요 소프트웨어 중 일부와 함께 화상 회의에서도 사용됩니다.
다른 앱은 인공지능을 사용하여 의료 서비스 제공을 간소화하고, 약속 일정 계획, 데이터 분석 및 환자 후속 조치와 같은 관리 작업을 자동화합니다.
물론 이러한 모든 사용은 고립된 격실이 아니며 종종 동일한 환자에게 동시에 가능하거나 서로를 지원하는 데 사용될 수 있습니다.
지금은 종종 앱이 단일 서비스를 제공하는 경향이 있지만, 미래에는 예를 들어 데이터 교환 플랫폼 덕분에 서로 소통할 수 있을 것으로 상상할 수 있습니다.
여정은 이미 시작되었지만, 가야 할 길은 여전히 멀어 보입니다.
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