2022년 의료 부문을 향상시키는 12개 이상의 머신 러닝 애플리케이션

계속해서 증가하는 세계 인구는 양질의 치료와 의료 서비스를 제공해야 하는 의료 부문에 엄청난 압력을 가하고 있습니다. 이제 사람들은 그 어느 때보다 더 나은 삶을 영위하고 수명을 연장하는 데 도움이 되는 스마트 의료 서비스, 애플리케이션 및 웨어러블을 요구하고 있습니다.

2025년까지 의료 부문의 인공 지능은 50.2%의 CAGR로 21억 달러(2018년 12월 기준)에서 361억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다.

의료 부문은 항상 혁신 기술의 가장 큰 지지자 중 하나였으며 인공 지능 및 기계 학습도 예외는 아닙니다. AI와 ML이 비즈니스 및 전자 상거래 부문에 빠르게 침투한 것처럼 의료 산업에서도 수많은 사용 사례를 발견했습니다. 실제로 머신 러닝(AI의 하위 집합)은 의료 서비스 제공 시스템 개선, 비용 절감, 환자 데이터 처리에서 새로운 치료 절차 및 약물 개발에 이르기까지 의료 영역에서 중추적인 역할을 하게 되었습니다. , 원격 모니터링 등.

'더 나은' 의료 서비스에 대한 이러한 요구로 인해 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 애플리케이션이 의료 및 제약 분야에 진출할 수 있는 범위가 점점 더 커지고 있습니다. 의료 분야의 데이터가 부족하지 않은 상황에서 AI 및 ML 애플리케이션을 통해 이 데이터의 잠재력을 활용할 때가 무르익었습니다. 오늘날 AI, ML 및 딥 러닝은 상상할 수 있는 모든 영역에 영향을 미치고 있으며 의료 분야도 그대로 남아 있습니다.

또한 의료 부문의 데이터 부담이 시시각각 증가하고 있다는 사실(인구 증가와 질병 발병률 증가로 인해)으로 인해 머신 러닝을 캔버스에 통합하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 기계 학습에는 무한한 가능성이 있습니다. ML은 최첨단 애플리케이션을 통해 의료 산업을 더 나은 방향으로 변화시키는 데 일조하고 있습니다.

리서치 회사인 Frost & Sullivan 은 2021년까지 AI가 전 세계 의료 산업에서 거의 67억 달러의 수익을 창출할 것이라고 주장합니다. McKinsey 에 따르면 의료 부문의 빅 데이터 및 기계 학습은 연간 최대 1,000억 달러를 생성할 가능성이 있습니다! 데이터 과학 및 ML의 지속적인 혁신으로 의료 부문은 이제 더 나은 치료를 제공하기 위해 혁신적인 도구를 활용할 수 있는 잠재력을 보유하고 있습니다.

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다음은 의료 산업에서 큰 역할을 하고 있는 12가지 인기 있는 기계 학습 애플리케이션입니다.

1. 패턴 이미징 분석

오늘날 전 세계의 의료 기관은 머신 러닝 도구와 알고리즘을 통해 영상 분석 및 병리학을 향상시키는 데 특히 관심이 많습니다. 기계 학습 응용 프로그램은 방사선 전문의가 스캔의 미묘한 변화를 식별하는 데 도움을 주어 초기 단계에서 건강 문제를 감지하고 진단하는 데 도움이 됩니다.

이러한 획기적인 발전 중 하나 는 유방 조영술에서 암 종양을 식별하는 Google의 ML 알고리즘 입니다. 또한 매우 최근에 인디애나 대학교-퍼듀 대학교 인디애나폴리스에서 연구원들은 골수성 백혈병(AML)의 재발률을 예측(90% 정확도) 하는 기계 학습 알고리즘 을 개발하여 중요한 돌파구를 마련했습니다 . 이러한 혁신 외에도 Stanford 의 연구원 들은 피부암을 식별하고 진단하기 위한 딥 러닝 알고리즘도 개발했습니다.

2. 맞춤 치료 및 행동 수정

2012년에서 2017년 사이 에 의료 분야에서 전자 건강 기록의 보급률은 40%에서 67%로 증가했습니다. 이는 자연스럽게 개별 환자 건강 데이터에 대한 더 많은 액세스를 의미합니다. ML 애플리케이션 및 알고리즘을 사용하여 개별 환자의 이 개인 의료 데이터를 컴파일함으로써 의료 제공자(HCP)는 건강 문제를 더 잘 감지하고 평가할 수 있습니다. 지도 학습을 기반으로 의료 전문가는 병력의 증상 및 유전 정보에 따라 환자의 건강에 대한 위험과 위협을 예측할 수 있습니다.

이것이 바로 IBM Watson Oncology 가 하는 일입니다. 환자의 의료 정보와 병력을 활용하여 의사가 최적의 치료 선택을 기반으로 더 나은 치료 계획을 설계하도록 돕고 있습니다.

행동 수정은 예방 의학의 중요한 측면입니다. ML 기술은 환자의 긍정적인 행동 강화에 영향을 미치기 위해 행동 수정을 한 단계 끌어올리는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, B2B2C 기반 데이터 분석 회사인 Somatix는 일련의 신체적 및 정서적 상태를 수동적으로 모니터링하고 인식하는 ML 기반 앱을 출시했습니다. 이것은 의사가 건강한 몸과 마음을 위해 어떤 종류의 행동 및 생활 방식 변화가 필요한지 이해하는 데 도움이 됩니다.

의료 스타트업과 조직에서도 행동 수정을 촉진하기 위해 ML 애플리케이션을 적용하기 시작했습니다. 데이터 분석 B2B2C 소프트웨어 플랫폼인 Somatix 가 좋은 예입니다. It's ML 응용 프로그램은 개인이 자신의 행동을 이해하고 평가할 수 있도록 돕기 위해 "손에서 입으로 하는 제스처 인식"을 사용하여 삶을 긍정하는 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

3. 신약 개발 및 제조

기계 학습 응용 프로그램은 약물 화합물의 초기 스크리닝에서 생물학적 요인을 기반으로 한 예상 성공률에 이르기까지 특히 예비 단계에서 약물 발견 분야로 진출했습니다. 이것은 주로 차세대 시퀀싱 을 기반으로 합니다.

기계 학습은 약물 발견 및 제조 프로세스에서 제약 회사에서 사용하고 있습니다. 그러나 현재 이는 원시 데이터의 패턴을 식별할 수 있는 비지도 ML을 사용하는 것으로 제한됩니다. 여기서 초점은 비지도 학습으로 구동되는 정밀 의학 을 개발하여 의사가 "다인성" 질병의 메커니즘을 식별할 수 있도록 하는 것입니다. MIT Clinical Machine Learning Group 은 이 게임의 선두주자 중 하나입니다.

정밀 의학 연구는 질병 과정을 더 잘 이해하고 이에 따라 제2형 당뇨병과 같은 건강 문제에 대한 효과적인 치료를 분필하는 데 도움이 될 수 있는 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 합니다.

이 외에도 차세대 염기서열분석, 정밀의학 등의 R&D 기술을 활용해 다인성질환 치료의 대안을 찾고 있다. Microsoft의 Project Hanover는 정밀 의학 개발을 위해 ML 기반 기술을 사용합니다. Google도 신약 개발 대열에 합류했습니다.

영국 왕립 학회( UK Royal Society ) 에 따르면 기계 학습은 의약품의 바이오 제조를 최적화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다. 제약 제조업체는 제조 프로세스의 데이터를 활용하여 약물 개발에 필요한 전체 시간을 단축할 수 있으므로 제조 비용도 절감할 수 있습니다.

4. 질병의 식별 및 진단

머신 러닝은 딥 러닝과 함께 진단 프로세스에서 놀라운 돌파구를 만드는 데 도움이 되었습니다. 이러한 첨단 기술 덕분에 오늘날 의사들은 이전에는 진단이 불가능했던 질병도 진단할 수 있습니다. 유전 질환의 초기 단계에 있는 종양/암이든 상관 없습니다. 예를 들어, IBM Watson Genomics는 코그너티브 컴퓨팅과 게놈 기반 종양 시퀀싱을 통합하여 진단 프로세스를 심화하여 치료를 정면으로 시작할 수 있습니다. 그리고 더 나은 이미지 분석을 위한 획기적인 진단 도구를 개발하는 것을 목표로 하는 Microsoft의 InnerEye 이니셔티브가 2010년에 시작되었습니다.

5. 로봇수술

로봇 수술 덕분에 오늘날 의사들은 가장 복잡한 상황에서도 정확하고 성공적으로 수술을 할 수 있습니다. 대표적인 사례가 다빈치 로봇입니다. 이 로봇을 통해 외과의는 로봇 팔다리를 제어하고 조작하여 인체의 좁은 공간에서 정밀하고 떨림이 적은 수술을 수행할 수 있습니다. 로봇 수술은 섬세한 디테일과 묘사를 포함하기 때문에 모발 이식 절차에도 널리 사용됩니다. 오늘날 로봇 공학은 수술 분야에서 선두를 달리고 있습니다. AI 및 ML 알고리즘으로 구동되는 로봇 공학은 실시간 수술 지표, 성공적인 수술 경험의 데이터 및 수술 절차 내 수술 전 의료 기록의 데이터를 통합하여 수술 도구의 정밀도를 향상시킵니다. Accenture 에 따르면 로봇 공학은 수술 기간을 거의 21% 줄였습니다.
Mazor Robotics 는 AI를 사용하여 척추와 같이 복잡한 해부학을 가진 신체 부위와 관련된 수술 절차에서 맞춤화를 향상하고 침습성을 최소화합니다.

6. 맞춤형 치료

ML 기술은 환자의 병력을 활용하여 개별 환자의 특정 질병을 표적으로 할 수 있는 맞춤형 치료법과 의약품을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 예측 분석과 결합하면 더 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 따라서 의사는 주어진 진단 세트에서 선택하거나 증상 병력을 기반으로 환자에 대한 위험을 추정하는 대신 ML의 예측 능력에 의존하여 환자를 진단할 수 있습니다. IBM Watson Oncology는 암 환자의 병력을 기반으로 맞춤형 치료를 제공하는 대표적인 예입니다.

7. 임상시험 연구

기계 학습 응용 프로그램은 임상 시험 연구를 개선하기 위한 광대한 범위를 제공합니다. 스마트 예측 분석을 임상 시험 후보에 적용함으로써 의료 전문가는 보다 포괄적인 데이터 범위를 평가할 수 있으며, 이는 물론 의료 실험을 수행하는 데 필요한 비용과 시간을 줄일 수 있습니다. McKinsey 는 EHR을 사용하여 효율성을 높이고 데이터 오류를 줄이는 데 도움이 되는 최적의 샘플 크기를 찾는 데 도움이 되는 등 임상 시험 효율성을 더욱 향상시킬 수 있는 ML 애플리케이션이 있다고 주장합니다.

머신 러닝은 빠르게 성장하여 임상 시험 및 연구 프로세스의 필수 요소가 되었습니다. 왜요?

임상 시험 및 연구에는 많은 시간, 노력 및 비용이 필요합니다. 때로는 프로세스가 몇 년 동안 늘어날 수 있습니다. ML 기반 예측 분석은 임상 시험에 대한 시간과 비용 투자를 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 정확한 결과를 제공합니다. 또한 ML 기술을 사용하여 잠재적인 임상 시험 후보를 식별하고, 병력 기록에 액세스하고, 시험 프로세스 전반에 걸쳐 후보를 모니터링하고, 최상의 테스트 샘플을 선택하고, 데이터 기반 오류를 줄이는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

ML 도구는 또한 환자의 실시간 의료 데이터에 액세스하여 원격 모니터링을 용이하게 할 수 있습니다. 클라우드에서 환자의 건강 통계를 제공함으로써 ML 애플리케이션을 통해 HCP는 환자의 건강을 위협할 수 있는 잠재적 위협을 예측할 수 있습니다.

8. 전염병 발생 예측

의료 기관은 ML 및 AI 알고리즘을 적용하여 전 세계 여러 지역을 장악할 수 있는 전염병 발생 가능성을 모니터링하고 예측합니다. 위성에서 데이터를 수집하고 소셜 미디어에서 실시간 업데이트 및 웹에서 기타 중요한 정보를 수집함으로써 이러한 디지털 도구는 전염병 발생을 예측할 수 있습니다. 이는 특히 적절한 의료 기반 시설이 부족한 제3세계 국가에 도움이 될 수 있습니다.

이는 현재 기계 학습의 몇 가지 사용 사례에 불과하지만 앞으로 의료 분야에서 훨씬 더 향상되고 선구적인 ML 애플리케이션을 기대할 수 있습니다. ML은 여전히 ​​진화하고 있기 때문에 인간의 삶을 변화시키고 질병을 예방하며 의료 서비스를 비약적으로 개선하는 데 도움이 될 더 많은 놀라움을 경험하게 될 것입니다.

예를 들어, 서포트 벡터 머신 과 인공 신경망 은 온도, 월 평균 강우량 등과 같은 요인을 고려 하여 말라리아 발병을 예측하는 데 도움이 되었습니다.
ProMED-mail , 웹 기반 프로그램을 통해 의료 기관은 실시간으로 질병을 모니터링하고 질병 발병을 예측할 수 있습니다. 자동화된 분류 및 시각화를 사용하여 HealthMap 은 ProMED에 적극적으로 의존하여 가능한 전염병 발생을 추적하고 국가에 경고합니다.

9. 크라우드소싱 데이터 수집

오늘날 의료 부문은 여러 소스(모바일 앱, 의료 플랫폼 등)에서 의료 데이터를 크라우드소싱하는 데 극도로 투자하고 있지만 물론 사람들의 동의가 필요합니다. 이 라이브 건강 데이터 풀을 기반으로 의사와 의료 제공자는 환자에게 신속하고 필요한 치료를 제공할 수 있습니다(공식 문서를 작성하는 데 시간을 낭비하지 않음). 최근 IBM은 Medtronic과 협력하여 크라우드 소싱 데이터를 기반으로 당뇨병 및 인슐린 데이터를 실시간으로 수집하고 해석했습니다. 그런 다음 다시 Apple의 ResearchKit은 ML 기반 얼굴 인식을 사용하여 아스퍼거 및 파킨슨병을 치료하는 대화형 앱에 대한 액세스 권한을 사용자에게 부여합니다.

10. 향상된 방사선 요법

기계 학습은 방사선 분야에서 엄청난 도움이 되는 것으로 입증되었습니다. 의료 이미지 분석에는 임의의 순간에 트리거될 수 있는 수많은 개별 변수가 있습니다. ML 기반 알고리즘은 여기에서 유용합니다. ML 알고리즘은 서로 다른 많은 데이터 샘플에서 학습하므로 원하는 변수를 더 잘 진단하고 식별할 수 있습니다. 예를 들어 ML은 의료 이미지 분석에서 병변과 같은 개체를 정상, 비정상, 병변 또는 비병변, 양성, 악성 등 다양한 범주로 분류하는 데 사용됩니다. UCLH의 연구원들은 Google의 DeepMind Health를 사용하여 건강한 세포와 ​​암세포의 차이를 감지하고 결과적으로 암세포에 대한 방사선 치료를 향상시킬 수 있는 알고리즘을 개발하고 있습니다.

11. 의료 기록 유지

의료 기록과 환자의 병력을 정기적으로 업데이트하고 유지하는 것은 철저하고 비용이 많이 드는 과정이라는 것은 잘 알려진 사실입니다. ML 기술은 기록 보관 프로세스에 투입되는 시간, 노력 및 비용을 줄여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. VM(벡터 머신)을 사용한 문서 분류 방법과 Google의 Cloud Vision API와 같은 ML 기반 OCR 인식 기술은 의료 데이터를 정렬하고 분류하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 의사, 의료 종사자 및 환자를 연결하여 연구, 치료 제공 및 공중 보건을 개선하는 데 도움이 되는 스마트 건강 기록도 있습니다.

오늘날 우리는 기계 학습과 인공 지능 덕분에 의료 혁명의 정점에 서 있습니다. 그러나 기술만 사용한다고 해서 의료가 향상되지는 않습니다. 또한 머신 러닝, AI와 같은 눈부신 기술 혁신에 의미를 부여할 수 있는 호기심과 헌신적인 마음도 필요합니다.

기계 학습뿐만 아니라 클라우드 인프라를 사용하여 기계 학습의 효과적인 배포를 가르치는 프로그램을 만들려면 국내 최고의 공학 학교인 IIT Madras와 함께 기계 학습 및 클라우드 고급 인증 프로그램을 확인하십시오. 이 프로그램의 목표는 미국에서 가장 선택적인 기관의 문을 열고 학습자가 높고 성장하는 기술을 습득하기 위해 놀라운 교수진 및 리소스에 액세스할 수 있도록 하는 것입니다.

의료 부문에서 사람의 중요성을 이해하면서 Kevin Pho 는 다음과 같이 말합니다 .
“기술은 훌륭합니다. 그러나 사람과 과정은 치료를 개선합니다. 최고의 예측은 실행되기 전까지의 제안일 뿐입니다. 의료에서는 그게 어려운 부분입니다. 벤더나 투자자가 그렇게 믿고 싶어하지 않더라도 성공하려면 사람들과 이야기하고 컨텍스트와 워크플로를 배우는 데 시간을 할애해야 합니다.”