의료 산업은 생성적 인공 지능(AI)의 주도로 중요한 디지턈 변혁의 선순환에 직면해 있습니다. 이미지, 텍스트, 오디오 및 비디오를 포함한 다양한 데이터를 제작하고 검토할 수 있는 이 혁신적인 기술은 기존 기술 거물 및 신흥 스타트업의 공동 노력 덕분에 신속히 의료 분야로 침투하고 있습니다.
Google Cloud는 Highmark Health와 협력하여 환자 입원 프로세스를 맞춤화하는 생성적 AI 도구를 개발하고 있습니다. 한편 Amazon의 AWS는 생성적 AI를 사용하여 의료 데이터베이스를 조사하여 사회적 건강 지표를 찾고 있습니다. 더불어 Microsoft Azure는 비영리 의료 네트워크인 Providence과 협력하여 의료 공급자가 환자 메시지에 우선순위를 두도록 하는 AI 시스템을 개발 중입니다.
첨단 스타트업인 Ambience Healthcare, Nabla 및 Abridge는 임상 환경용 직관적인 생성적 AI 애플리케이션을 설계하는 최전선에서 활동하고 있습니다. 이러한 프로젝트에 수억 달러의 자본이 투입되면서 의료 분야에서 생성적 AI를 활용하려는 관심이 뚜렷합니다.
그러나 생성적 AI가 의료 분야에서 중심에 자리할 준비가 되었다는 인식은 다양합니다. Deloitte의 조사에 따르면 미국 소비자들의 의견이 균형을 이루고 있으며, 약 53%가 생성적 AI가 접근성을 높이고 진료 시간을 줄이는 방식으로 의료를 향상시킬 수 있다고 믿지만 의료 비용을 줄일 수 있는 가능성에 대한 회의가 여전히 남아 있습니다.
VA 선샤인 헬스케어 네트워크의 Andrew Borkowski와 같은 전문가들은 현재의 생성적 AI 기술의 상당한 제한 사항을 강조하고 있습니다. AI 시스템이 종종 질병을 잘못 진단하거나 루틴 의료 행정 업무에서 어려움을 겪는 것을 보여주는 연구 결과를 고려하면 이 우려가 실제적인 것임이 명백합니다.
생성적 AI의 한계는 의료 조언에서 역사적 편견을 복제하는 데 까지 이어지는데, 이는 스탠포드 의학 분야의 연구 결과에서 확인되었으며, 이는 인종 집단 간의 잘못된 생물학적 차이가 계속 유지되고 있다는 것을 보여줍니다. 편향적 알고리즘에 의해 편견을 받을 위험이 가장 높은 환자들이 생성적 AI 기반의 의료 진보에서 가장 큰 혜택을 받을 수도 있다는 점에서 이 문제는 걱정되는 문제입니다.
이러한 장애물에도 불구하고 생성적 AI의 개선 가능성에 대한 희망이 있으며, 편향을 줄이고 정확성을 향상시키기 위한 생성적 AI에서의 진전이 둘러싸인 것이 분명합니다. 의료 영상 AI 시스템의 발전은 미래에서 생성적 AI가 현재 수동 진단 방법에 탈출하는 질병을 식별하여 생명을 구할 수 있는 큰 도움이 될 수 있다는 방향으로 나아가고 있습니다.
생성적 AI가 발전함에 따라 의료 분야를 혁신할 수 있음이 분명하지만, 조심스럽게 환영받아야하며, 이른 사용에 대한 보호 조취를 취하고 인간의 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 것을 보장해야 합니다.
현재 시장 동향:
의료 분야의 AI 글로벌 시장은 기계 학습의 발전, 의료 데이터 증가 및 정밀 의학의 수요로 밀려 상승 중에 있으며, 분석 결과 위에서 나타난 인상적인 성장세를 보이고 있습니다. 원격 환자 모니터링, 진단 프로세스, 약 발견 및 맞춤식 치료는 AI가 점점 더 적용되는 영역입니다. 많은 의료 시스템은 행정 작업을 효율적으로 진행하기 위해 AI를 도입하고 있으며, 이는 번성하는 시장 경향을 대표합니다.
예측:
AI 의료 시장은 앞으로 10년 동안 급속히 확대될 것으로 추정됩니다. 성장의 일부는 COVID-19 팬데믹으로 인해 질병의 진단 및 관리에 대한 기술적 솔루션의 필요성을 강조했기 때문이며, 노령 사회에서 효과적인 만성 질환 관리와 고수요 의료 서비스의 요구에 AI가 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 또한 AI 의료 분야에 관한 규정은 이러한 기술적 발전에 발맞추어 진화할 것으로 예상됩니다.
주요 도전과 논란:
주요 도전 중 하나는 기존 의료 시스템 내에서 AI를 통합하는 것인데, 이는 규제적 장벽, 개인정보 보호 문제 및 의료 제공자 사이의 변화에 대한 저항으로 인해 진행이 느릴 수 있습니다. AI 알고리즘의 편향을 둘러싼 논란은 여전히 중요한 문제로 남아 있으며, 의료 분야에서 AI 결정에 대한 윤리적 측면도 주목해야 합니다. AI 시스템이 정확한 진단을 내리는 데 신뢰할만한지, 특히 희귀한 경우에는 그것이 매우 비판적으로 검토되며, 환자 데이터가 AI 시스템에 의해 관리될 때의 보안 문제도 살펴봐야 합니다.
의료 분야에서 생성적 AI에 필요한 핵심 질문:
1. 생성적 AI가 환자 결과를 어떻게 개선할 수 있나요?
2. AI 알고리즘의 편견을 최소화하는 데 어떤 조치가 취해지고 있나요?
3. AI 기술 통합시 환자 개인정보는 어떻게 보호되고 있나요?
4. 의료 분야에서 AI 시스템 오류의 잠재적인 결과는 무엇인가요?
5. AI가 의료 전문가들의 역할에 미치는 영향은 무엇인가요?
장점:
– 생성적 AI는 진단을 혁신적으로 개선하여 빠르고 정확한 진단을 제공할 수 있습니다.
– 의료 전문가들이 루틴 작업에 소요되는 시간을 줄여 환자 관리에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.
– AI는 효율성을 향상시킴으로써 의료비를 장기적으로 크게 줄일 수 있고 특정 유형의 의료 개입이 필요 없어질 수 있습니다.
– 방대한 데이터를 분석할 수 있는 능력은 맞춤식 의학과 개별 환자를 위한 치료 계획에서 중요한 진전을 이끌어낼 수 있습니다.
단점:
– AI 알고리즘 내에 편견을 통합하는 높은 위험이 있어 불평등한 의료 서비스로 이어질 수 있습니다.
– AI에 의한 의료 시스템의 의존은 데이터 무결성 위협과 사이버 공격의 취약성을 초래할 수 있습니다.
– AI 기술을 구현하는데 드는 비용은 초기에 높을 수 있어 어떤 기관에게는 재정적 장벽이 될 수 있습니다.
– AI가 질병을 잘못 진단할 가능성이 있어 환자 건강에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
AI 의료에 관한 공식 지침 및 업데이트를 위해 해당 규제기관 및 기관의 웹 사이트를 방문하시기 바랍니다. 이러한 규제 기관 및 조직의 웹 사이트인 미국 식품의약국 (FDA), 세계 보건 기구 (WHO), 그리고 미국 보건 복지부 (HHS)에서는 현재 AI 의료에 관한 자료와 보고서를 제공하고 있습니다.
The source of the article is from the blog myshopsguide.com