혁신적인 의료 기관들이 인공지능(AI)을 사용하여 임상 운영을 향상시키기 위해 디지털 건강 에이전트를 통합하고 있습니다. 최근 워싱턴 D.C.에서 열린 NVIDIA AI 서밋에서는 다양한 고급 AI 도구들이 공개되었습니다. 이 도구들은 AI 모델 배포 및 실행을 용이하게 하기 위해 설계된 클라우드 네이티브 마이크로서비스 모음인 NVIDIA NIM과 사용자 정의 가능한 사전 훈련된 AI 워크플로우 카탈로그를 제공하는 NVIDIA NIM Agent Blueprint를 포함합니다.
이 기술들은 현재 여러 공공 보건 기관에서 활용되고 있습니다 예를 들어, 고급 의료 영상 분석, 탐색적 치료 및 방대한 PDF 데이터베이스로부터 정보 추출과 같은 작업을 수행하고 있습니다. 예를 들어, 국립 보건원(NIH)의 일부인 국립 암 연구소는 NVIDIA의 MONAI로 구축된 여러 AI 모델을 활용하여 3D CT 이미지 분할을 포함한 의료 이미지를 처리합니다.
또한, 국립 번역과학 발전 센터(NCATs)는 NVIDIA의 가상 스크리닝 도구를 사용하여 약물 개발에 소요되는 시간과 비용을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 그들의 노력은 AI 데이터 처리의 신속성을 통해 크게 향상되어, 연구자들이 보다 효율적으로 작업할 수 있도록 합니다.
NVIDIA의 NIM 서비스를 채택하는 스타트업과 글로벌 시스템 통합업체가 증가함에 따라 연구 과정이 간소화되고 의료 연구자들이 최첨단 AI 기술을 자신의 작업에 활용할 수 있는 접근성이 향상되고 있습니다.
의료 분야에서 AI 활용하기: 팁, 삶의 해킹 및 흥미로운 사실
의료 분야에 인공지능(AI)의 통합은 조직들의 운영 방식을 혁신하고 있으며, 효율성, 정확성 및 혁신의 새로운 시대를 열고 있습니다. 더 많은 의료 기관들이 AI 도구를 채택함에 따라, 이 발전을 최대한 활용할 수 있도록 도와줄 여러 팁, 삶의 해킹 및 흥미로운 사실들이 있습니다.
1. 의료 분야의 AI 이해하기
AI는 단순한 유행어가 아닙니다. 데이터 분석, 패턴 인식 및 예측을 수행할 수 있는 기술의 집합체입니다. 기본적인 AI 개념을 익히면 의료 종사자들이 이러한 도구를 보다 효과적으로 활용할 수 있습니다. 무료 온라인 강의나 웨비나와 같은 교육 자료가 좋은 기초를 제공할 수 있습니다.
2. 기술 발전에 뒤쳐지지 않기
뉴스레터에 가입하거나 NVIDIA와 같은 조직을 팔로우하여 최근 서밋에서 언급된 NVIDIA NIM 서비스와 같은 AI 기술의 최신 발전에 대한 정보를 유지하세요. 이 지식은 여러분의 실습이나 연구를 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
3. 환자 관리에 AI 사용하기
환자 관리의 간소화를 위해 AI 기반 도구를 통합하세요. 일정 관리부터 기록 관리까지, 이러한 기술은 생산성을 높이고 환자 경험을 향상시켜 의료 전문가들이 환자 치료에 좀 더 집중할 수 있도록 합니다.
4. 데이터 분석 수용하기
의료 분야의 AI는 종종 통찰력을 얻기 위해 대량의 데이터 세트를 처리합니다. 의사결정에 도움이 되는 데이터 분석 도구에 익숙해지세요. AI 기반 보고서를 해석하는 방법을 배우면 트렌드를 파악하고 치료 계획을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
5. AI 전문가와 협력하기
의료 기관의 일원이라면, 데이터 과학자 또는 AI 전문가와 협력하여 이러한 기술을 통합하세요. 그들은 귀하의 운영에서 특정 문제를 해결하는 데 AI를 최적으로 활용하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
6. AI 교육 프로그램에 참여하기
귀하의 조직이 AI 통합 및 사용에 관한 교육 세션을 제공하도록 장려하세요. AI와 함께 작업하는 방법을 이해하면 직원들이 이러한 도구를 적절히 활용할 수 있는 권한을 부여받아 임상 결과가 향상될 수 있습니다.
의료 분야의 AI에 대한 흥미로운 사실들
– 국립 암 연구소의 NVIDIA MONAI 사용은 AI 강화 이미지 분할 방법을 활용하여 암 발견율을 개선하였습니다.
– NVIDIA 기술로 개발된 가상 스크리닝 도구는 잠재적 약물 후보를 식별하는 데 걸리는 시간을 크게 단축하고 있으며, AI가 제약 개발 파이프라인을 가속화할 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
AI가 계속 발전함에 따라 의료 분야의 환경도 계속 변화할 것이며, 전문가와 연구자들은 이러한 변화에 적응하고 혁신해야 합니다. 이러한 기술을 받아들이는 것은 임상 운영을 개선할 뿐만 아니라 환자 결과를 향상시켜 보다 효율적인 의료 시스템을 구축하는 데 기여합니다.
AI의 다양한 분야 통합에 대한 더 많은 통찰력을 얻으려면 NVIDIA의 공식 사이트를 방문하세요.
The source of the article is from the blog regiozottegem.be