팀 원자들의 인공 지능(AI) 활용에 대한 뚜렷한 근본적인 사용으로 세계적인 인정을 받고 있는 과학자 팀이 산티아고 보건 연구소(IDIS)에 있다. 연구자 아드리안 모스케라를 이끌고 있는 계산 헤마톨로지 및 유전체 그룹(Grheco Xen)은 종양 환자의 진단 및 맞춤형 치료에서 의사 결정력을 높이기 위한 AI를 중심으로한 계산 도구를 개발하는 데 노력을 기울였다.
이 팀은 림프종, 백혈병, 골수종과 같은 혈액종양에 실질적인 영향을 미치는 것에 초점을 맞췄다. 모스케라와 그의 그룹은 유럽의 존슨엔드존슨(J&J)의 임원들에게 자사의 작품을 소개하며 직접 혁신가들과 AI 시스템의 잠재력에 대해 논의하는 등 교류했다. 이들의 대화는 건강 분야에서 AI의 변혁적인 힘에 대해 다루었으며, 이는 더 안전한 약물 사용, 새로운 치료법 디자인 및 진단 가속화를 포함하고 있다.
모스케라는 산티아고를 발판으로 하여 갈리시아의 세계 보건 산업에 기여한다고 강조하며 지역 연구가 세계적 긍정 효과를 창출할 수 있음을 입증했다. 현재의 노력은 AI를 통해 일상적인 환자 치료를 지원하는 데 참여함에 따라 질병 범위를 넓히고 국제적으로 병원에서 채택될 수 있는 치료 계획을 제안한다는 목적이다. 때문에 물류 구현이 가능한 기업들과의 협력은 그들의 발전한 연구 결과가 전 세계적으로 적용될 가능성을 높인다.
AI 기반 건강관리는 복잡하지만, 모스케라의 헌신은 다양하고 숙련된 팀을 확보하면서 갈리시아에서 지역 일자리를 보장하고 젊은 재능을 격려하고 있다. 혈액학자 공급 부족과 치료의 성공적인 결과로 환자 수요가 증가함에 따른 격차를 줄이는 데 야심을 품고 있으며, 이를 위해 스페인 전역의 교육을 지지하고 발전하는 분야를 지속하기 위해 국제적 전문가들을 유치한다고 선도한다.
현재 시장 트렌드:
최근 몇 년간 암 치료에서 AI 응용이 강한 힘을 얻고 있다. AI의 대형 데이터 집합을 분석하여 패턴을 식별하고 결과를 예측하는 능력에 기반한 개인 환자 프로필에 맞게 조정된 정밀 의학에 강조가 놓이고 있다. 결과적으로, 건강 관리 분야에서의 AI 시장이 급속하게 확대되고 있다.
제약 및 생명 공학 산업 기업들은 암학 분야에 집중하여 AI를 통한 약물 발견 및 개발을 가속화하고 있다. 또한, 암 진단 및 모니터링을 위한 진단 이미징에서 AI 사용이 보편화되고 있으며, AI 알고리즘은 이미지 분석의 정확성과 속도를 높이고 있다.
예측:
건강관리 분야에서 AI 시장은 향후 수년 동안 상당한 성장을 지녀야 할 것으로 예상되며, 암 진단 및 치료의 다양한 측면에서 AI 도구의 통합을 향한 강력한 추세가 있다. 산업 산테는 계속된 기술 발전과 의료 서비스 제공자의 증가적인 채택에 의존하여 이십억 달러에 이를 수도 있다고 분석가들이 예상하고 있다.
주요 도전과 논란:
암 치료에서 AI와 관련된 주요 도전 중 하나는 데이터 프라이버시와 보안이다. AI 시스템은 방대한 양의 환자 데이터에 액세스를 필요로 하며, 데이터 침해 및 오용에 대한 상당한 위험이 있다.
다음 논란은 윤리적 고려에 대한 것이다. 생명을 위협하는 상황에서의 “기계력 결정” 개념은 일부 이해관계자들이 불편감을 느끼고 있는데, 의사들이 AI 권고를 얼마나 신뢰해야 하는지에 대한 논의가 계속되고 있다.
AI 시스템이 편향적이지 않으며 다양한 인구 집단에 동등하게 잘 작동하는지를 보장하는 것 또한 도전이다. AI 모델이 대표성이 없는 데이터셋을 훈련하면 기존의 건강 격차가 악화될 가능성이 있다.
마지막으로, 규제적 도전도 의료 분야에서 AI 채택에 상당한 역할을 한다. 규제 당국이 기술의 속도에 가담하여 환자 안전을 보장하면서도 혁신을 억제하지 않도록 해야 한다.
장점:
– AI 기반 도구는 인간보다 빠르게 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있어 진단 속도를 높이고 치료 시작을 더 신속하게 할 수 있다.
– 데이터에서 복잡한 패턴을 인식하고 암 발병 및 치료 반응에 대한 새로운 통찰력을 제공할 수 있다.
– 맞춤형 치료 계획을 수립할 수 있어 더 나은 결과와 부작용을 줄일 수 있다.
– AI는 환자 결과를 예측하여 치료 결정 및 자원 할당을 안내하는 데 도움이 될 수 있다.
– 유망한 치료 대상을 식별하고 약물 효능을 예측하여 약물 개발에 도움을 줄 수 있다.
단점:
– 대규모 데이터셋에 의존하는 것은 개인 정보 보호 문제와 데이터 유출의 위험을 증가시킬 수 있다.
– AI의 권고에 의심을 품는 의료 전문가들로부터의 저항이 있을 수 있다.
– 건강 관련 데이터의 기존 편견은 AI 시스템에 의해 전파될 수 있다.
– 일부 건강 관리 시스템에 대한 AI 기술 구현 비용이 막대할 수 있다.
– 기술에 대한 과도한 의존은 의료 전문가들의 필수적 임상 기술 손실을 야기할 수 있으며, 이는 치료의 측면에서 손해를 줄 수 있다.
이 분야의 최신 소식을 접하기 위한 관심 있는 독자들은 세계 보건 기구(World Health Organization)의 글로벌 보건 업데이트 및 암 특정 정보를 위해 미국 암협회(American Cancer Society)를 참고하십시오. 제공된 URL이 유효하고 논의 내용과 관련이 있는지 항상 확실하게 확인하십시오.
The source of the article is from the blog tvbzorg.com