의료 산업의 인공 지능: AI가 미래를 형성하는 방법

다양한 부문에 걸친 서비스 및 제품 제공은 기술 및 과학 혁신의 영향을 받았으며 의료 서비스도 예외는 아닙니다. 최근 몇 년 동안 AI(인공 지능)의 도입은 업계에서 환영을 받았습니다.

이 게시물에서 우리는 AI가 의료 산업에서 서비스 제공을 어떻게 구성했는지 논의할 것입니다. 의료 산업에서 응용 프로그램과 응용 프로그램의 위험에 관한 한 미래입니다.

인공 지능이란 정확히 무엇입니까?

이 주제에 대해 더 깊이 들어가기 전에 더 나은 이해를 위해 용어를 정의하는 것으로 시작하는 것이 중요합니다. AI(인공지능은 인간의 지능에 기반을 둔 기술의 한 형태입니다.

주요 목표는 기계가 행동에 인간 지능을 사용하도록 하는 것이었습니다. 따라서 컴퓨터가 특정 명령을 마스터하고 지능적으로 행동할 수 있도록 하는 응용 프로그램이 포함되었습니다. 그러나 이것은 더 나은 운영을 위한 기계 학습과 같은 다른 기술과 혁신을 연관시켰습니다.

그러나 AI의 최신 응용 프로그램은 기계 학습 기반이므로 기계가 독립적으로 학습하고 진화할 수 있습니다. 알고리즘을 통해 도구는 복잡한 알고리즘과 데이터를 만나 기능을 확장할 수 있습니다.

AI의 성공과 적용 뒤에 숨겨진 다른 용어로는 딥 러닝과 신경망이 있습니다. 신경망은 관련된 알고리즘과 관련하여 AI 행위 및 도구의 조정 기능을 향상시킵니다. 딥 러닝은 과거 데이터와 새로운 트렌드를 기반으로 작동하는 기계의 능력을 향상시킵니다.

의료 분야의 애플리케이션

AI는 여전히 새로운 기술이며 아직 업계를 최대한 활용하지 못했습니다. 그러나 아직 초기 단계에 불과하지만 여전히 의료 산업의 다양한 측면에서 적용할 수 있습니다. AI의 사용을 적용하는 일부 공통 부문에는 의료 연구 기관, 병원 및 건강 보험이 있습니다. 또한 의료와 관련된 정보 및 데이터 관리에도 관여합니다.

• 질병 저항

병원체는 질병 관리 방법을 확립하는 데 현저한 내성을 가지고 있습니다. 그들은 1차 의약품에서 3차 의약품에 이르기까지 다양한 항생제 내성을 보였습니다. 연구에 따르면 연구자들은 AI를 사용하여 항생제의 내성 위협을 억제하고 있으며, 이로 인해 매년 전 세계적으로 약 70,000명이 사망합니다.

그러나 기계 학습 응용 프로그램은 유전자 식별을 내성의 주요 발달로 보았습니다. 기계 학습 응용 프로그램을 통해 연구자들은 신체의 항생제 내성을 나타낼 수 있는 패턴을 찾아내기 위해 결함이 있는 유전자와 건강 기록을 식별할 수 있었습니다.

• 진단

특정 건강 상태를 관리하는 주요 한계 중 하나는 필요한 진단 도구가 없다는 것입니다. 이 제한에는 진단의 시기적절함과 도구의 특수성이 포함됩니다. 그러나 AI의 적용은 효과적이고 쉬운 치료를 위해 적절한 질병 진단을 보장합니다.

진단에서 AI 도구 응용 프로그램은 추세를 식별하고 대용량 데이터를 분석하는 기능과 연결됩니다. 이 도구는 또한 의료 이미지에서 상태 발달을 결정하고 건강 기록을 분석하는 데에도 적용됩니다.

• 뇌-컴퓨터 인터페이스

이 인터페이스 기술은 의료 개입에 효율적으로 적용할 수 있도록 구축되었습니다. 아직 제한된 형태이지만 의료 제공자와 다중 장애를 가진 사람 간의 의사 소통을 향상시킵니다. 연구자에 따르면 이러한 도구는 의사 소통 기술을 향상시키기 위해 뇌졸중 후 치료가 필요한 환자를 대체할 수 있습니다.

• 약물 개발

제약 분야의 AI 응용 프로그램에는 약물 개발이 포함됩니다. 약물 개발 과정은 종종 비용이 많이 들고 너무 긴 임상 시험이 필요합니다. 그러나 이 루틴은 AI 도구의 적용을 통해 우회할 수 있습니다. AI 도구는 에볼라와 같은 질병 관리를 강화하기 위해 사용 가능한 약물을 스크리닝하는 데 종종 적용됩니다.

• 디지털 상담

디지털 상담에 AI 도구를 사용함으로써 의료 접근성이 크게 향상되었습니다. 앱 개발을 통해 환자들은 자신의 병력과 증상 범위를 분석하여 디지털 방식으로 상담할 수 있습니다.

앱은 또한 고객의 항목을 기반으로 의료 상담을 제공하는 데 음성 인식을 적용합니다. 또한 앱은 의료 상담을 기반으로 조치 원인을 추천합니다. 디지털 의료 상담의 AI 도구 응용 프로그램은 의료 서비스에 대한 액세스 가능성을 높입니다.

• 로봇 보조 수술

외과 의료는 매우 복잡하며 성공적인 수술을 수행하기 위해 많은 집중이 필요합니다. 그러나 인공지능을 수술 보조에 적용하면 수술 개입 결과가 향상될 수밖에 없다. 이 도구는 관련된 도구가 더 작은 크기로 인해 가장 작은 절개를 만들기 때문에 외과 의사의 활동을 보다 정밀하게 향상시킵니다.

• AI 윤리

여러 윤리가 의료 부문을 규제합니다. 예를 들어, 의사는 의료 서비스를 제공하는 동안 환자에게 해를 끼치지 않겠다고 맹세합니다. 따라서 그들은 의료 서비스를 제공하는 동안 최대한 인간적인 공감을 보여야 합니다. 이러한 문제로 인해 서비스 제공은 인간이 도덕적 행위자라는 사실을 기반으로 합니다.

반면에 기계는 도덕의 형태가 전혀 없는 것에 불과합니다. AI 도구의 효율성과 상관없이 AI 도구의 개입은 의료의 도덕성에 위협이 됩니다. 따라서 엄격한 업무 윤리로 인해 시스템 및 AI 도구의 참여는 비윤리적인 방향으로 이어져 부정적인 결과를 초래할 수 있습니다. 의사가 작업 흐름에 AI를 도입하면 업무 윤리 내에서 운영하고 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

• 소프트웨어 편향

기술에 관한 한 가지 사실은 모든 도구 뒤에 있는 소프트웨어가 탁월한 서비스를 제공하도록 계속 업그레이드해야 한다는 것입니다. 구 버전 소프트웨어를 사용하는 경우 소프트웨어 편향으로 인해 AI 도구 사용에 위협이 될 수 있습니다. 특정 설정에서 적절한 형태의 기술을 사용할 수 없는 경우 장치는 자동으로 하위 스퍼 효율로 작동합니다. 따라서 도구가 성공적으로 작동하려면 가장 효율적인 알고리즘을 사용해야 합니다.

결론

헬스케어 산업에서 AI 도구의 적용 가능성이 확립됨에 따라 더 많은 디바이스에 대한 개발과 연구가 필요하다. 그러나 도구 운영자가 더 많은 부정적인 영향을 생성하지 않도록 추가 예방 조치를 취하는 것이 중요합니다.

AI의 적용은 이전에 향후 몇 년 동안 의료 산업에서 중요한 발전으로 설명되었습니다. 따라서 더 많은 연구와 개발을 통해 고품질 서비스 제공을 보장하기 위해 응용 프로그램을 쉽게 안정화할 수 있습니다.

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