개요

의료에서 인공지능이란 무엇일까요?

지난 수 년간의 전방위적 데이터 폭증으로 인해, 기업들이 자체 데이터를 더 많이 활용할 수 있고 문제점 해결과 현명한 의사결정에 도움이 되는 의미있는 인사이트를 추출할 수 있도록 인공지능(AI)을 이용한 툴 개발에 대한 압박이 쇄도하고 있습니다.

의료 기관이 수집하고 유지보수하는 방대한 양의 의료 데이터 및 기타 유형의 정보들 덕분에, 의료 분야는 AI 및 머신 러닝의 엄청난 이점을 누릴 수 있습니다. 머신 러닝은 기업들이 문제점 해결과 자체 치료 또는 비즈니스 프로세스의 세분화를 위해 가장 의미 있는 의료 데이터를 식별하도록 대형 데이터 라이브러리를 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 보다 깊은 레벨의 인사이트로 이들은 보다 나은 의사결정을 내리거나 경쟁 우위의 신규 아이디어와 소스를 탐색할 수도 있습니다.

실질적인 사용

인공지능이 의료 분야에 어떻게 적용될 수 있을까요?

AI 및 분석

의료 데이터 처리가 개선되면 대규모 데이터 세트에서 유용한 지식을 얻을 수 있는 잠재력이 증가합니다. AI가 의료 분야를 어떻게 혁신할 수 있는지를 이해하기 위해, 의료용으로 구축된 분석 및 AI 툴의 기능을 살펴보세요.

분석으로 트렌드 파악

분석에서는 트렌드에 기반하여 이벤트와 예측이 마련된 후에 데이터가 검토됩니다. 예를 들어, 의사들은 나이 혹은 병력 등의 요인들로 인해 특정 환자들에게는 염증 감염이 더 위험할 수 있음을 알고 있으며 해당 데이터를 이용하여 더 나은 치료를 할 수 있습니다.

AI의 분석 확장 방식

머신 러닝과 AI는 지속적인 학습과 분석을 통해 분석을 확장할 수 있습니다. 예를 들어, AI 프로그램은 전자 의료 기록에서 엄청난 양의 몰개성적 데이터를 이용함으로써 어떤 환자가 염증 감염에 가장 취약한지를 예측할 수 있습니다.

의료에 이익이 되는 이유

의료 기관은 인간이 자체적으로는 분석할 수 없는 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있습니다. AI 및 분석 툴을 이용한 심층적이고 지속적인 분석을 통해 사람들이 놓치는 패턴을 찾을 수 있으며, 이는 의료 서비스를 개선하고 연구를 진전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

의료 기관이 AI 및 분석을 어떻게 적용하는지 자세히 알아보기

이슈 인지

AI로 전환

의료 기관들은 업계의 변화를 지속적으로 따라가고 혁신을 수행할 수 있는 방법을 꾸준히 모색하고 있습니다. AI가 의료 분야에서 많은 고유한 기회를 제공하지만, 조직은 AI 툴을 채택하는 여정을 시작하기 전에 자체 데이터를 안전하게 보호하고 통합하는 조치를 취해야 합니다.

환자의 결과에 점점 더 집중하게 되면서 시스템 전체의 데이터 교환에 대해 더 많은 인센티브가 존재합니다. 그러나 의료 시스템 전체에서 완벽한 교류와 협업을 진행하는 방식에는 여전히 중요한 과제가 남아 있습니다. 가장 어려운 문제는 상호 운용성 또는 완벽한 정보 교환을 위한 전자 의료 기록(EHR) 및 기타 의료 데이터 관리 시스템의 기능입니다.

일단 진실의 단일 소스가 존재하며 임상의와 치료 팀이 정보를 빠르고 안전하게 액세스할 수 있다면, 조직은 데이터에서 심층 인사이트를 얻을 수 있는 AI 툴을 채택할 준비가 된 것입니다.

그러나, AI 툴을 구현하기 전에 조직은 많은 요인들을 점검해야 합니다. 예를 들어, 조직은 신뢰할 수 있는 기술을 찾아야 하며 이를 운용하기 위한 숙련된 인력을 보유할 수 있도록 준비해야 합니다. 기타 고려사항에는 규제 승인, 신규 프로세스와 프로그램에 대한 사용자 승인 확보, 그리고 솔루션이 기존 툴과 통합되는 방식 결정 등이 포함됩니다.

신규 기술의 채택과 연관된 문제들이 거의 항상 존재하지만, 치료 및 비즈니스 프로세스를 향상시킬 수 있는 인사이트 발굴의 잠재적 이점은 조직이 발전과 경쟁우위를 위한 새로운 방법을 모색함에 있어서 강력하게 고려되어야 합니다.

 

AI 여정 떠나기

AI 구현 단계

혁신 문화 구축

과제를 해결하고 조직의 사명을 진전시키는 새로운 접근 방식에 보상하는 창의적인 환경을 조성합니다.

장애물 제거

규제 준수와 보안을 촉진하는 동시에 협업을 방해하는 장애물을 식별하고 제거합니다.

책임 예시

혁신적 프로젝트의 영향(임상 품질, 소비자 경험 및 ROI)을 측정하고, 참여를 장려하기 위해 성공 및 실패 사례를 예시합니다.

선제적 접근 방식

치료 지원

AI 구동형 툴은 현대 임상 치료에서 생성된 복잡한 데이터를 탐색하기에 알맞게 조정되어 있습니다. AI 솔루션은 의사가 입력한 의료 정보, 의료 영상, 센서로부터의 지속적인 모니터링 데이터 등을 포함하여 다수의 소스에서 얻은 인사이트에 전문가들이 보다 신속하게 액세스하도록 할 수 있으며, 더 많은 정보에 입각한 환자 치료 의사결정을 위해 AI에서 생성한 결과물을 적용할 수 있습니다.

또한 AI 툴이 서브세트인 머신 러닝 솔루션은 방대한 수의 환자와 조직에 대한 의료 궤적의 패턴을 학습할 수도 있습니다. 이를 통해 리더들은 향후 요구사항을 예측하고 준비 단계를 취할 수 있습니다. 이는 의료 기관이 특정 의료 상태의 발생 동향을 충분히 파악하고 해당 커뮤니티 요구사항을 효율적으로 충족시키기 위해 작업하는 경우 특히 중요합니다.

고급 조사

치료 연구의 접근 방법 개선

AI는 원시 데이터에서 의미 있는 관계를 식별할 수 있으며 주의를 기울이지 않고도 관련 정보를 얻을 수 있습니다. AI를 통해 연구자들은 인간이 혼자서는 해결하기 어렵거나 혹은 거의 불가능한 복잡한 문제들을 해결할 수 있습니다.

AI가 생명공학에서 연구원들을 지원할 수 있는 중요한 방법 중 하나는 데이터 조직, 사이트 선택, 채용 및 환자 모니터링을 포함한 임상 개발 과정을 효율화하는 것입니다. 예를 들어, AI 기술은 프로토콜 개발 협력자가 프로세스 초기에 자체 연구와 관련성이 매우 높은 실세계 환자 데이터로부터 얻은 인사이트를 식별하도록 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 방식으로, 프로토콜은 임상 실험이 진전되기 전에 환자 가용성의 보다 양호한 근사치를 잠재적으로 통합할 수 있습니다. 이러한 고급 기능은 연구원들에게 유용하지만, 치료가 필요한 환자들에게도 도움이 됩니다.