인공지능은 의료 분야에 사용되어 자원에 대한 부담을 완화하고 의사와 환자의 상호 작용에 소요되는 시간을 절약해 많은 기대를 불러일으켰습니다. 또한 맞춤화되고 개인화된 치료 옵션을 개발하는 데에도 도움이 됩니다. 연구 결과는 제한된 연구 풀에 기반을 두고 있지만, 대부분의 연구 활동이 품질이 좋지 않다고 간주되는 분야에서는 결과가 적어도 확증적이라는 상당한 믿음이 여전히 존재합니다.
소프트웨어 개발자는 자신이 출시하는 앱, 소프트웨어 제품, 프로그램 및 기타 제품이 의료 분야에 도움이 될 수 있도록 하는 역할을 해야 합니다. 맞춤형 소프트웨어 개발자는 환자와 병원 직원뿐만 아니라 의료 환경의 다른 사람들도 사용할 앱을 개발할 수 있습니다.
의료 진단에 AI 활용
의료 진단에 AI를 적용하는 분야 중에는 의료 영상 해석이 있습니다. 딥러닝을 주로 활용하는 분야입니다. 이 분야에서는 일련의 이미지를 사용하는 복잡한 형태의 기계 학습이 해당 이미지의 특징을 선택하는 데 도움이 되고 유사한 이미지를 일치시키는 방법을 학습하는 알고리즘에 도입됩니다. 기계 학습은 눈 상태부터 암까지 다양한 유형의 질병을 진단하는 데 큰 가능성을 보여주었습니다.
연구 팀은 주 저자인 NHS Trust의 Dr Xiaoxuan Liu와 공동 저자인 University of Hospitals Birmingham의 동일한 NHS 재단 신탁의 Alastair Denniston 교수가 이끌었습니다. Denniston은 연구 결과가 고무적이었지만 AI에서 진행되고 있는 과대 광고를 조사하기 위한 현실 점검이 과제라고 말했습니다.
정부 부처를 포함한 병원 및 기타 의료 시설에서는 다음을 모색하고 있습니다. 고용하다소프트웨어 개발자 팀은 치료, 진단, 의료 자원 관리 등 의료 프로세스를 간소화하는 데 도움이 되는 앱과 제품을 구축합니다.
진단 분야에서 인간 전문가와 동등한 수준의 AI
영국 연구진은 의료 영상을 활용해 질병을 분류하는 AI 모델의 성능이 인간 전문가가 제공한 결과와 동일하다고 주장해왔다. 연구진은 초기에 딥러닝 모델의 진단 성능과 의료 영상을 활용한 의료 전문가의 성능을 비교한 연구를 검토했다. 그들은 2012년 1월부터 2019년 6월까지 다양한 질병에 대한 30,000개 이상의 연구를 조사하여 연구와 관련이 있다고 간주되고 기계 성능과 인간 전문가의 성능을 정확하게 비교할 수 있는 14개만 선택했습니다.
연구자들이 선택한 14개 연구에서 딥 러닝 시스템은 사용된 시간의 87%에서 질병 상태를 정확하게 감지할 수 있었고, 인간 전문가는 86%의 시간에서 질병 상태를 정확하게 감지한 것으로 나타났습니다. 게다가 사례 연구에 참여하는 의사들은 실제 진단 상황에서 발생하는 것처럼 사용할 추가 환자 정보가 없었습니다.
질병 진단을 위한 인공 지능 모델이 의료 전문가보다 뛰어나다고 말하는 많은 연구와는 달리 NHS 신뢰 연구에서는 AI가 인간 전문가를 능가하지 못한다는 사실을 보여주었습니다. 그들은 실제로 동등합니다.
AI가 질병 진단에 중요한 역할을 하는 만큼, 소프트웨어 시스템 개발자 팀은 병의원이나 진료실에서 사용할 수 있는 다른 제품과 앱을 출시하기 위해 열심히 노력하고 있습니다.
AI 의료 진단의 임상 적용
인공지능은 다양한 진단 분야에 활용될 수 있습니다. 이는 질병을 진단하기 위한 방사선학 기반 또는 영상 활동에 사용될 수 있습니다. 폐암 진단을 위해 흉부 영상에 적용되었습니다. 폐암 검진은 폐결절을 식별하는 데 도움이 되며 조기 발견으로 환자의 생명을 구하는 데 도움이 됩니다. AI를 사용하면 결절을 자동으로 식별하고 악성 또는 양성으로 분류할 수 있습니다.
AI는 복부 및 골반 영상에도 사용되어 병변을 악성 또는 양성으로 특성화하고 병변이 있는 환자의 후속 평가 및 검사에 우선순위를 두는 데 도움이 됩니다. 간 병변과 같은 부수적 소견 외에도 자기공명영상(MRI), 컴퓨터 단층촬영(CT) 등 의료 영상의 급속한 발전은 AI를 활용한 진단에 도움이 된다.
AI가 적용된 또 다른 분야는 대장내시경과 유방조영술이다. 대장내시경에서는 인공지능 진단을 통해 대장폴립을 검출하고 모니터링할 수 있다. 폴립이 발견되지 않거나 잘못 분류되면 대장암을 유발할 위험이 높습니다. 대부분의 경우 폴립은 처음에는 양성이라고 알려져 있지만 시간이 지나면서 악성으로 변할 수 있습니다. 따라서 심각한 수준으로 발전하기 전에 조기 발견과 모니터링을 통해 치료하는 것이 중요합니다.
이 밖에도 피부과, 병리학과 같은 비방사선 기반 진단에도 AI가 적용됐다. 피부과에서는 색조, 질감, 크기 및 피부 병변과 같은 기타 물리적 특징을 검사하여 피부암을 진단하는 데 딥 러닝 모델이 사용되었습니다. 이러한 특징을 해석하는 것이 더 어렵지만 인공지능은 전문가를 훨씬 뛰어넘어 이러한 특징의 특성을 탐지할 수 있는 딥러닝 알고리즘을 적용할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 병리학 분야에서 AI는 생검 샘플 진단을 수행하여 질병을 감지하고 분류할 수 있습니다.
결론
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Denniston에 따르면 진단에 있어 인간 전문가와 AI 딥 러닝을 비교한 14개 연구를 검토한 결과, 많은 연구에서 AI가 의료 전문가보다 진단에 더 우수하다고 과장하고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 딥 러닝은 적절한 치료 접근법의 탐지, 특성화, 분류, 모니터링 및 식별을 통해 진단을 위한 강력하고 신뢰할 수 있는 기술을 제공할 수 있습니다.
의사와 기타 의료 전문가는 진단에 AI를 통합하여 프로세스 속도를 높이고 진단되지 않은 표본, 샘플 또는 심지어 병원의 환자의 백로그를 정리할 수 있습니다. 이를 통해 진단 및 치료 비용을 절감하고 진단의 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다. 또한 인간의 장비나 전문 지식이 부족할 수 있는 보다 복잡한 의료 진단에도 도움이 됩니다. 의료 전문가가 부족한 지역에서는 AI 도구를 사용해 전문가를 대신해 진단 결과를 제공할 수 있으며, 해당 분야에 질병 진단을 도울 자격을 갖춘 의료 전문가가 없기 때문에 환자가 계속 고통받지 않도록 진단 결과를 제공할 수 있습니다.
서비스를 간소화하고 환자에게 고품질의 의료 서비스를 제공하기를 원하는 의료 시설. 진단의 정확성, 시기적절한 치료, 환자 모니터링 등을 촉진하는 소프트웨어 프로그램과 애플리케이션을 마련해야 합니다. 의료 시설에서는 소프트웨어 개발자 팀을 고용하여 서비스 제공을 향상시키는 적절한 시스템과 애플리케이션을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.