2022년 의료 분야의 머신 러닝 애플리케이션: 우리는 무엇을 기대해야 합니까?

머신 러닝(ML)은 꽤 오랫동안 전 세계에서 중환자, 진단 및 치료를 지원해 왔습니다. ML 및 인공 지능 기반 시스템의 도움으로 임상 데이터와 병원 리소스를 훨씬 더 효과적으로 사용할 수 있습니다. 초기에 ML은 주로 백신 개발, 질병 연구, 유전체학 작업에 사용되었습니다. 그러나 병원 행정부는 이제 서비스를 개선하기 위해 ML 기반 플랫폼을 빠르게 채택하고 있습니다.

병원은 또한 AI의 도움으로 더 많은 환자에게 서비스를 제공하고 사람의 집중적인 감독이 필요한 환자를 우선적으로 관리할 수 있습니다. 기계 학습 및 인공 지능(AI)은 인간 의료 종사자나 의사를 대체하는 것이 아니라 단순히 작업을 더 쉽게 만드는 것을 목표로 합니다. 환자 기록을 분석하고 중재를 제안하는 것부터 약물 연구 및 합성에 이르기까지 ML은 모든 것을 지원합니다.

중환자 치료가 필요한 환자가 약 20명 정도 있지만 현장에 이용할 수 있는 임상의와 간병인은 15명뿐인 경우를 예로 들어 보겠습니다. 이러한 상황에서 ML 기반 AI는 즉각적인 인간 지원이 필요한 환자를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI는 의사와 병원 직원이 필요할 때 효과적인 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

유사하게, 환자에게 의료 개입이 절실히 필요하지만 환자가 일부 약물 사용을 허용하지 않을 수 있는 이전 의료 기록이 있거나 환자가 특정 의료 행위 또는 치료가 필요할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 의료 기록을 검토하는 것은 시간이 걸리고 다른 부서 및 전문가의 협력이 필요합니다. AI는 각 환자에 대한 모범 사례를 제안하여 이 프로세스를 지원할 수 있습니다. 인구 통계 그룹 및 게놈과 같은 다른 데이터를 기반으로 치료를 개인화할 수도 있습니다.

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기계 학습 및 인공 지능에 대한 과정 살펴보기

의료에서 머신러닝의 중요성

의학과 치료법은 사람마다 결과가 다릅니다. 오랫동안 우리는 표준 의료 및 의학을 '모든 경우에 적용되는' 시스템으로 취급해 왔습니다. 건강 관리의 효과를 결정하는 것은 나이, 성별, 체중 및 병력뿐만 아니라 일상 습관 및식이 요법과 같은 요인도 포함됩니다.

예를 들어, 고혈압 환자에게 특정 약물을 사용하지 말라고 처방하거나 다른 질병을 앓고 있는 환자에게 수술을 받지 말라고 조언할 수 있습니다. 기계 학습, 통계 학습 및 딥 러닝 방법을 사용하여 컴퓨터는 이제 이러한 요소를 특정 결과와 연결하여 최상의 경로를 식별할 수 있습니다.

이는 의료 전문가가 문서화 및 환자 평가에 소요되는 시간을 줄여 생명을 구합니다. 환자를 모니터링하고 도울 수 있는 간호사나 임상의가 없는 상황에서 AI 기반 시스템은 의료 종사자를 지원할 수 있습니다. 이 기계는 심박수 감소 또는 건강 매개변수의 변동과 같은 유발 요인을 처리하는 방법을 배울 수 있습니다.

ML은 보험 청구 및 의료 위험을 계산하고 치료 자금을 조달하는 데 사용됩니다. AI 기반 시스템은 보험 계리 과학 및 건강 보험에서 광범위하게 사용됩니다. ML은 의료 서비스를 효과적으로 제공하고 전 세계적으로 환자에게 서비스를 제공하는 데 필수적입니다.

사람들을 보호하기 위해 빨리 개발되어야 하는 백신이나 약의 예를 들어보겠습니다. ML이 없으면 이와 같은 의료 연구를 완료하는 데 몇 년이 걸립니다. 임상 시험에도 몇 달이 걸릴 수 있습니다. AI 도구는 프로세스의 속도를 높여 연구자가 더 많은 생명을 구할 수 있도록 합니다.

더 중요한 것은 ML은 의료 전문가가 임상 및 환자 데이터를 더 빠르게 해독할 수 있도록 지원한다는 것입니다. 이것은 더 우수하고 효과적인 치료법(침습적 또는 비침습적)을 촉진합니다. 예를 들어, 방사선 검사를 기반으로 보고서를 생성해야 하는 경우 ML은 사용 가능한 데이터에서 중요한 통찰력을 얻어 방사선 전문의가 보고서를 더 빨리 작성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 한 시점에서는 분석 작업과 의료 평가가 모두 자동화되어 의사가 최상의 조치를 취함으로써 환자 치료에 더 집중할 수 있습니다.

현재 ML은 의료 분야에서 다음과 같은 목적으로 사용되고 있습니다.

• 원격 진료 및 초기 예방 치료
• 모범 사례를 위한 임상 의사 결정
• 전자의무기록(EMR) 평가
• 의료 영상 분류 및 분석
• 임상 시험
• IoT(사물인터넷)를 통한 스마트 헬스케어
• 병원 관리를 위한 엣지 컴퓨팅
• 사기 탐지 및 보험
• 질병 감지
• 약물 개발 및 연구
• 정밀 약물

Covid-19 동안 세계는 실제로 의료 전문가와 중환자 치료 인력이 얼마나 부족하다는 것을 알게 되었습니다. 자동화 및 스마트 관리의 도움으로 병원은 이러한 상황에 훨씬 더 잘 대처할 수 있습니다. 중환자실 및 기타 병원 자원은 고도로 영향을 받은 환자를 기준으로 할당될 수 있습니다.

AI는 이미 방사선과, 종양학, 심장학, 심지어 피부과에서도 표준이 되었습니다. ML 기반 분석 시스템은 위험 요소를 인간보다 훨씬 더 빨리 그리고 더 정확하게 식별하도록 가르칠 수 있습니다. 또한 AI는 장치(스마트워치 및 전화)의 데이터와 일반적인 생리를 기반으로 특정 조건을 가진 환자를 위한 맞춤형 치료 워크플로를 통합하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2022년 의료 서비스를 위해 ML이 준비한 것

ML은 앞으로 우리에게 더 많은 것을 제공할 것입니다. 엣지 컴퓨팅과 AI를 병원 행정에 통합하는 데 상당한 발전이 있을 것입니다. ML의 도움으로 전 세계 병원에서 ML 기반 보조 시스템을 병원 리소스에 통합하고 있습니다. 실시간으로 부서 간 원활한 커뮤니케이션 및 협업이 가능합니다. 의료 영상 및 EMR 평가는 2022년 ML의 핵심 초점입니다.

의료 분야의 딥 러닝은 특히 예방 의학, 정밀 치료 및 조기 질병 감지의 도움으로 수많은 생명을 구했습니다. 딥 러닝 및 에지 컴퓨팅과 함께 병원은 블록체인 기술을 프레임워크에 통합할 것입니다. 예를 들어 블록체인의 딥 러닝 및 의료 기록을 통해 병원은 생체 인식 일치를 통해 환자의 의료 기록을 가져올 수 있습니다.

의료 분야 AI ML 의 2022년 동향은 다음과 같습니다 .

• 개인화된 치료 및 효과적인 의료 프레임워크 홍보
• 임상 결정 및 예방 약물에 대한 실제 데이터 사용.
• 실시간으로 조기 진단 및 감지합니다.
• 편견 없는 환자 경험.
• 딥 러닝으로 더 빠른 약물 개발 및 연구.
• 사람의 감독 없이 환자를 모니터링합니다.
• 실시간 환자 모니터링 및 자동화된 기본 진료.
• 고급 의료 영상 및 기록 분석.
• 첨단 생물의학 공학 및 게놈 기반 연구에 데이터를 사용합니다.
• 더 나은 의료 정책 및 규제 프레임워크.
• 보험 및 청구 분석.
• 재현 가능한 의료 결과를 위한 의료 상태 및 약물 전달 결과의 디지털 시뮬레이션.
• 간호 및 수술을 위한 가상 현실 및 증강 현실 교육 시스템.
• 머신 러닝 및 딥 러닝 을 위한 의료 데이터 의 보다 효과적인 사용 .
• 의료 사기를 방지하고 우선 순위가 높은 환자의 리소스에 쉽게 접근할 수 있습니다.
• 중환자 치료 및 침입 치료를 위한 AI 도구 및 보조 시스템.
• 첨단 의료 기기 및 의료 내 로봇 통합.

보고서에 따르면 의사와 임상의가 수행하는 모든 작업의 ​​33%가 쉽게 자동화될 수 있습니다. 많은 병원은 여전히 ​​수동 업데이트와 아날로그 시스템에 의존하고 있습니다. 이것은 AI의 도움으로 앞으로 몇 년 동안 엄청난 변화를 경험할 것입니다.

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결론

현재 외과의들은 가상 환경에서 수술을 연습하기 위해 AR과 보조 AI를 사용하기 시작했습니다. 컴퓨터 비전과 딥 러닝의 도움으로 외과 의사는 모든 동작의 결과를 실시간으로 확인할 수 있습니다.

마찬가지로 이러한 가상 의료 환경에서 질병과 약물을 모니터링할 수도 있습니다. 이 모든 것이 결합되어 우리는 적어도 의료 및 의학 분야에서 매우 밝은 미래가 있다고 믿게 되었습니다.

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