인공지능(AI)은 환자 치료의 다양한 측면에서 핵심 역할을 한다는 점을 감안할 때 건강 산업을 혁신하기 시작했습니다. 의료 이미지를 분석하는 것처럼 AI는 X선 및 MRI와 같은 의료 이미지를 분석하여 질병 진닝과 검출에 도움을 줌으로써 정확성을 향상시키고 의료 전문가들이 정보에 기반하여 결정을 내리도록 돕습니다. 또한 환자 데이터를 분석하여 정밀 의학에 기여함으로써 맞춤형 치료 계획을 세우고 더 나은 결과를 이끕니다. AI의 지원을 받아 약물 발견 과정은 AI의 도움으로 가속화되며 대량의 데이터를 분석하여 잠재적인 의약품을 식별하고 치료 프로토콜을 최적화할 수 있습니다.
이러한 중요한 기여들에 더해 AI는 원격 환자 모니터링 및 원격진료를 통해 건강 산업을 변혁하고 있습니다. 이 기술은 원격이나 만성적인 환자들의 시기적인 치료가 이루어질 수 있도록 보장합니다. 또한 관리 작업을 자동화함으로써 AI는 의료 제공자들이 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 하여 전반적인 효율성과 의료 서비스의 질을 향상시킵니다.
### 새로운 관점에서 살펴보는 10가지 혁신적인 AI 응용 프로그램
1. **IBM 왓슨 헬스**
IBM 왓슨 헬스는 AI와 의료를 융합한 사례를 보여줍니다. 암 치료에 대한 임상 의사 결정 지원부터 약물 발견 및 인구 건강 관리에 이르기까지 다양한 솔루션을 제공합니다. 대량의 비구조화된 데이터를 소화하는 왓슨 헬스는 임상 의사에게 근거 기반의 권고 사항을 제공하여 더 빠르고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. 왓슨 포 온콜로지 및 유전체학을 통해 왓슨은 환자의 유전체에 기반한 잠재적인 치료 옵션을 발견하는 데 도움을 줍니다.
2. **구글 딥마인드 헬스**
딥마인드 헬스는 알파벳의 하위 사업 중 일종인 첨단 프로젝트로 AI의 건강 관리 분야에서의 엄청난 잠재력을 보여줍니다. 이 프로젝트는 의료 이미지를 분석하여 질병을 더 정확하게 및 초기에 검출하는 것을 포함합니다. 예를 들어, Moorfields Eye Hospital NHS Foundation Trust와의 협력을 통해 AI를 활용하여 50가지가 넘는 눈 질병을 검출하는 데 약속을 보여주어 눈 관리를 변혁하는 데 기여하고 있습니다.
3. **지브라 메디컬 비전**
지브라 메디컬 비전은 X선, CT 스캔 및 MRI 스캔과 같은 다양한 의료 이미지 스캔을 읽는 데 AI를 활용합니다. 그들의 알고리즘은 유방암이나 간 질환과 같은 질병을 기존 방법보다 빠른 단계로 검출할 수 있습니다. 이러한 조기 진단은 치료 성공률과 환자 결과를 현저히 개선시킬 수 있으며 진단 과정에서 AI의 혁신적 잠재력을 보여줍니다.
4. **버터플라이 네트워크**
버터플라이 네트워크는 AI가 장착된 휴대용 초음파 장치인 Butterly iQ를 통해 초음파 이미징을 혁신하고 있습니다. 이 장치는 임상의가 가장 적합한 초음파 이미지를 촬영하고 해석하는 데 도움을 줍니다. 심지어 원격 위치에서도 최상의 초음파 이미지를 즉시 진단하고 결정을 내리는 것을 가능하게합니다. 이는 어떻게 AI가 진료 과정을 진보시키는 지를 보여주며 의료기술을 진료 과정에 가지고 올 수 있음을 보여줍니다.
### 자주 묻는 질문
– 정밀 의학이란 무엇인가요?
정밀 의학은 유전자, 환경 및 생활 방식의 개인적 변동성을 고려하여 맞춤 예방 및 치료 전략을 개발할 때 적용되는 건강 관리 방법입니다.
– AI가 정밀 의학을 어떻게 향상시키나요?
AI는 임상 및 분자 데이터를 결합한 대량 데이터 세트를 분석하여 패턴과 유전자 변이를 식별합니다. 이 분석은 임상 의사가 해당 개인의 고유한 특성에 특화된 맞춤형 치료 경로를 발견하도록 돕습니다.
– 원격 환자 모니터링이란 무엇인가요?
원격 환자 모니터링은 기술을 사용하여 환자를 원격에서 모니터링하는 시스템으로, 의료 제공자가 환자가 의료 시설에 실제로 참석하지 않고도 데이터를 수집할 수 있습니다.
– AI는 원격 환자 모니터링에 어떻게 기여하나요?
AI는 수집된 데이터를 실시간으로 분석하여 원격이거나 만성적인 환자들에게 시기적인 치료와 개입을 가능하게합니다.
– 건강 관리 분야에 AI가 주는 이점은 무엇인가요?
AI는 병 진단 및 검출을 향상시키며 맞춤형 치료 계획을 가능하게 하고 약물 발견 과정을 가속화시키며 원격 환자 모니터링을 용이하게 합니다. 또한 관리 작업을 자동화하고 방사선학, 병리학 진단의 효과를 높이며 과거 기능 기반의 치료 방법을 발견하고 병 진단의 정확성을 향상시킴으로써 예후를 예측합니다. 이러한 이점들은 최종적으로 환자 결과, 운영 효율 및 전반적인 치료 품질을 개선합니다.
소스: [IBM 왓슨](https://www.ibm.com/watson-health), [구글 딥마인드](https://www.deepmind.com/), [지브라 메디컬 비전](https://www.zebra-med.com/), [버터플라이 네트워크](https://www.butterflynetwork.com/), [Aidoc](https://www.aidoc.com/), [Tempus](https://www.tempus.com/), [PathAI](https://www.pathai.com/), [Gauss Surgical](https://www.gausssurgical.com/), [OWKIN](https://www.owkin.com/), [Prognos](https://prognoshealth.com/)
The source of the article is from the blog scimag.news