의료 분야의 인공 지능 응용 프로그램은 의사가 환자와 일하는 방식을 바꾸고 있습니다. 하지만 인공 지능 설계를 안내하는 윤리와 원칙을 이해하는 것은 중요합니다.
의료 진단 및 영상 분석
의료에서 AI의 가장 중요한 사용 중 하나는 의료 전문가가 질병을 더 정확하고 빠르게 진단할 수 있도록 돕는 것입니다. 예를 들어, AI는 사람이 쉽게 발견하지 못하는 의료 이미지와 데이터의 패턴을 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 의사가 폐 고혈압 및 심장 아밀로이드증과 같은 질병을 더 빨리 감지하고 치료하는 것을 더 쉽게 만듭니다.
인공지능이 의료 서비스를 향상시킬 수 있는 또 다른 방법은 행정적인 작업 흐름을 돕는 것입니다. 예를 들어, 인공지능은 큰 데이터 세트를 해석하고 분석하는 것과 같은 작업을 자동화할 수 있는데, 이것은 인간 분석가의 시간을 절약하고 더 나은 의사 결정을 가능하게 할 수 있습니다. 인공지능은 또한 의사가 환자 기록을 문서화하고 검토하는 것을 도울 수 있는데, 이것은 그들이 양질의 치료를 제공하는 데 집중할 수 있는 시간을 자유롭게 합니다.
의료 분야에서 AI를 사용하는 것에 여전히 어려움이 있지만, 이러한 기술이 상당한 차이를 만들 수 있다는 것은 분명합니다. 그러나 AI 시스템이 대규모로 인간 임상의를 대체하지는 않을 것이라는 것을 기억하는 것이 중요합니다. 대신, 그들은 공감과 설득과 같은 독특한 인간 기술을 필요로 하는 작업과 직무 설계에 집중함으로써 그들의 작업을 보완할 것입니다.
개인별 맞춤 치료 계획
개인 맞춤형 의료는 환자 결과를 높이고 비용을 절감할 것으로 예상되기 때문에 의료 분야의 다음 개척지입니다. 하지만 데이터 개인 정보 보호, 편견, 인간 전문 지식의 필요성 등 AI를 구현하기 위해서는 여러 과제를 해결해야 합니다.
그러한 응용 프로그램 중 하나는 실시간으로 환자 치료를 위한 지침의 개발과 시행을 지원하기 위해 AI를 사용하는 것입니다. 이것은 임상의에 의한 필수적인 감독 하에 정보의 빠르고 정확한 교환을 허용할 것입니다.
의료 분야에서 AI의 또 다른 사용은 응급실 (ED)에서 높은 비율로 발생하는 진단 오류의 위험을 줄이는 것입니다. 이것은 임상 데이터를 분석하고 진단에 대한 실시간 권장 사항을 제공함으로써 달성됩니다. 이것은 의사가 생명을 위협하는 상태를 가진 환자를 빠르게 평가하고 분류하는 것을 돕고 불필요한 입원과 체류 기간을 방지합니다. 한 연구는 환자의 상태에 대한 확률을 예측하기 위해 AI를 사용하는 것이 전통적인 방법에 비해 진단의 정확성을 25% 향상시킨다는 것을 발견했습니다. 게다가, 그것은 ED에서 보내는 시간을 40% 감소시키고 긴 병원 체류의 필요성을 줄이며 환자 만족도를 높입니다.
약물의 발견과 개발
인공지능의 가장 흥미로운 응용 중 하나는 의학적 진단을 개선하는 것입니다. 인공지능은 방사선 이미지를 읽고, 혈액 검사 결과와 EKG를 처리하고, 심지어 인간이 할 수 있는 것보다 더 빠르게 게놈을 해석함으로써 이 과정의 속도를 높이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그것은 또한 환자 데이터의 패턴과 경향을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
이 기술은 의사들이 질병을 더 일찍 확인하고 치료하여 입원 기간을 줄이고 더 효과적인 가정 기반 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 연결된 의료 기기 및 로봇 플랫폼과 같은 의료 기기에서도 사용되고 있습니다. Enlitic과 같은 회사는 방사선 진단을 간소화하기 위해 AI를 사용하고 있는 반면 Caption Health와 같은 다른 회사는 질병 확인 및 치료 중에 초음파 안내를 제공하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.
AI는 또한 특정 약물에 반응할 가능성이 있는 환자를 식별함으로써 임상 시험을 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 종종 종양의 수축으로 약물의 효과가 측정되는 종양학 시험에서 특히 유용할 수 있습니다. ML 알고리즘은 또한 잠재적인 약물 상호 작용을 감지하고 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 이것은 약물 부작용의 위험을 줄이고 환자 결과를 개선하는 데 도움이 됩니다.
상태 모니터링 및 예측 분석
예측 분석을 통해 의료 제공자는 위험한 환자를 조기에 식별하고 건강 위기를 피하기 위해 사전 예방적으로 관리를 제공할 수 있습니다. 또한 불필요한 병원 방문을 방지하고 의료 비용을 줄임으로써 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다.
핵심은 첨단 AI 알고리즘과 웨어러블 기기 및 센서의 빅데이터를 결합하는 것입니다. 이 데이터를 통해 AI는 환자의 나이, 성별, 병력을 고려하여 각 환자에 맞는 개인화된 기준선을 설정할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 기준선에서 벗어나는 데이터를 지속적으로 모니터링합니다.
컴퓨터 생리학 마커에서 추세를 따르는 간호사의 능력은 그들이 정보에 입각한 결정을 내리고 환자들과 더 효율적으로 의사 소통할 수 있는 힘을 부여할 수 있습니다. 게다가, 간호팀은 환자의 상태 진행의 변화를 추적하기 위해 CoMET와 같은 시각적 분석 도구를 사용할 수 있습니다.
Gen AI와 의료의 융합은 환자 결과와 임상 간호 관행을 최적화하는 데 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 하지만 의료 데이터의 민감한 특성으로 인해 기술력과 인간의 관여(“고리 안의 인간”)의 균형을 이루는 프레임워크가 필요합니다. 이러한 잠재력을 실현하기 위해 의료 산업은 엄격한 데이터 보안과 투명성을 우선시해야 합니다.
관리 효율성 향상
AI는 많은 의료 의사 결정자, 투자자 및 혁신가들에게 가장 중요합니다. 그 중에는 빅 테크 기업, 스타트업, 제약 및 의료 기기 회사 및 건강 보험 회사가 있습니다.
의료 분야에서 AI의 사용은 의료 오류를 줄이고, 환자 참여를 개선하며, 일상적인 의료 운영의 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 신약 개발을 가속화하고, 생명을 구하는 치료법을 더 빨리 시장에 내놓을 수 있습니다.
한 예는 임상의들과 연구자들이 데이터를 활용하고 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 도와주는 Jeopard 상을 받은 IBM의 Watson입니다. 그것은 암을 진단하는 것부터 유전자 검사 결과를 해석하고 질병의 초기 징후를 발견하는 것까지 모든 것에 사용될 수 있습니다.
다른 의료 중심 AI 솔루션에는 환자의 노출을 최소화하면서 종양을 목표로 하는 방사선 치료 계획을 만드는 방사선 AI와 이미지를 관련 의료 기록에 연결하여 방사선 진단을 간소화하는 Enlitic이 포함됩니다. AI는 또한 의료 종사자의 일상적인 작업을 자동화하여 스트레스와 소진율을 낮추는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이것은 직원의 사기와 유지력을 높이고 업계에 인재를 끌어들이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 의사가 환자와 더 많은 대면 시간을 보내고 전반적인 환자 결과를 개선하는 데 시간을 절약할 수 있습니다.
원격진료 및 원격환자 모니터링
인공지능은 의료 전문가들이 환자들과 더 많은 시간을 보내고 행정 업무를 줄임으로써 의료를 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나, 그 기술이 전체 시스템에 잘 통합되고 의료 전문가들이 그들의 필요에 가장 적합한 이용 가능한 도구에 접근할 수 있는 것이 중요합니다.
인공지능은 가상 간호사 조수를 만들고, 환자에게 약속 알림과 맞춤형 건강 팁을 문자로 보내거나 의사가 환자 기록을 검토하는 것을 돕는 데 사용될 수 있습니다. 게다가, 일부 인공지능 도구는 의사가 코티와 같은 원격 의료 기술을 사용하여 원격으로 환자와 의사 소통할 수 있도록 합니다. 코티는 ML 알고리즘을 사용하여 배경 소음과 전화를 건 사람의 목소리 또는 병력에서 나오는 특정 단어와 같은 단서를 듣고, 전화를 건 사람이 심장마비를 앓고 있는지 여부를 응급 직원에게 알립니다.
지오파디 게임에서 우승한 IBM Watson 플랫폼과 같은 다른 AI 도구는 진단 정확도를 높이고 임상 데이터를 분석하며 환자의 치료 옵션을 결정하는 데 도움을 주는 데 사용될 수 있습니다. RadiOncAI와 같은 다른 도구는 암 환자를 위한 방사선 치료를 계획하는 데 도움을 주고, TransplantAI는 잠재적인 기증자와 수혜자의 일치를 평가하며 InformAI의 SinusAI는 실시간으로 부비동 감염을 식별할 수 있습니다.
연구 및 임상시험 가속화
오늘날의 AI 모델은 실제 데이터에서 유용한 정보를 잠금 해제하여 시험 설계를 혁신할 수 있습니다. 예를 들어 일리노이 대학 연구원의 연구실은 약물 분자, 표적 질병 및 환자 적격성 기준에 따라 임상 시험을 위한 포함 기준을 최적화하는 알고리즘을 개발했습니다. 이는 샘플 크기를 줄이고 결과를 개선하며 시험 시작 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.
인공지능이 건강 관리를 개선할 수 있는 또 다른 분야는 들어오는 의료 기록에 대한 연구입니다. 이를 위해서는 전자 건강 기록, 의료 이미지, 게놈 데이터, 웨어러블 및 웰니스 앱 데이터, 인구 전체 청구 및 오믹스 데이터, 환자 등록부와 같은 다양한 새로운 RWD 소스에 대한 액세스가 가능한 표준화된 생물 의학 데이터베이스 구축이 필요합니다. 이는 환자가 데이터를 연구자 및 기관과 공유할 수 있도록 하는 개인 정보 보호 기술을 사용하여 액세스할 수 있습니다.
현재 많은 제약사들이 이상적인 시험 장소를 찾고 적격성 기준을 최적화하는 등 고립된 응용 분야에만 AI를 임상 개발에 활용하고 있지만, 이러한 도구는 새로운 치료제를 시장에 내놓는 속도에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. R&D 리더들은 이러한 새로운 도구를 활용하기 위해 지배 구조와 인센티브를 변경해야 합니다.
결론
AI는 개인화된 의학을 혁신하고, 복용량을 최적화하며, 환자 교육을 강화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 또한 가이드라인을 수립하고, ED에서 치료할 환자의 우선순위를 정하고, 의료 운영의 효율성을 개선하며, 원격 의료 및 원격 환자 모니터링을 강화하고, 약물 발견 및 임상 시험을 용이하게 하고, 의사가 수술을 쉽게 수행할 수 있도록 할 수 있습니다.
그러나 의료 분야에서 AI의 구현에 어려움과 위험이 없는 것은 아닙니다. 가장 큰 우려 사항 중 일부는 AI가 제공하는 정보의 투명성과 신뢰성 보장, 의료 오류 예방, 환자 개인 정보 보호, 의사와 환자 간의 신뢰 구축 및 효과적인 모델 구축을 위한 신뢰할 수 있는 데이터에 대한 액세스 제공에 관한 것입니다.
또 다른 과제는 고품질 의료 데이터의 수집이 어렵고 시간이 많이 소요되는 경우가 많으며, 모델 성능은 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 데이터의 품질에 크게 의존한다는 것입니다. 이러한 장애물을 극복하기 위해 의료 분야의 AI 애플리케이션 개발은 환자 치료에 차이를 만들 수 있는 의미 있는 AI 시스템을 구축하기 위해 의사와 데이터 과학자 간의 협력에 중점을 두어야 합니다. 또한 의료 분야에서 AI의 사용은 기술이 측정 가능하고 가시적인 결과를 제공하는지 보장하기 위해 특정 작업으로 제한되어야 합니다.