개요

의료 분야에서 인공지능이란 무엇일까요?

인공지능(AI)은 인간 두뇌의 신경망을 본떠서 만들어진 기술이며 알고리즘, 패턴 매칭, 규칙, 딥 러닝 및 코그너티브 컴퓨팅을 포함한 다양한 계층의 정보를 사용하여 데이터를 어떻게 파악하는지를 학습합니다.

의료에서 IBM의 AI 사용 방법

AI 구동형 툴은 원시 데이터에서 의미 있는 관계를 식별할 수 있으며, 이에는 신약 개발, 치료 의사결정, 환자 치료 및 재무/운영 의사결정을 포함한 거의 모든 의료 분야에 적용될 수 있는 잠재력이 있습니다.

AI를 활용하여 의료 전문가들은 독자적으로 처리하기에는 힘들고 시간이 많이 걸리거나 비효율적일 수 있는 복잡한 문제점들을 해소할 수 있습니다. AI는 의료 전문가들에게 소중한 자원이 될 수 있으며, 이를 통해 이들은 자신의 전문 지식을 보다 잘 활용하고 의료 에코시스템에서 가치를 제공할 수 있습니다.

모니터에서 의료 이미지를 살펴보는 의사

유스케이스

의료 분야에서 인공지능의 이점

AI 구동형 툴은 엄청난 양의 데이터에서 연관된 정보를 추출할 수 있으며, 여러 애플리케이션에 적용 가능한 실현 가능한 인사이트를 생성할 수 있습니다.

의료 인사이트 발굴

AI 기술을 활용하여 의사들은 치료 의사결정을 지원할 수 있는 비정형적인 의료 문헌의 정보를 찾을 수 있습니다.

사용자 요구사항 지원

AI는 사람들이 충분한 의료 정보를 찾아서 활용할 수 있도록 지원하기 위해 데이터를 검색하여 제시할 수 있으며, 이를 통해 사람들은 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

환자 데이터에서 인사이트 식별

AI 툴은 정형 및 비정형 의료 기록을 검색함으로써 관련 환자 기록을 제시할 수 있습니다.

유사성 및 패턴 타겟팅

AI는 패턴을 식별할 수 있으며, 연구자들이 연구와 임상 실험을 위한 역동적인 환자 집단을 만드는 데 도움을 줄 수 있습니다.

진화

의료의 인공지능 관련 정보

2000년대에 의료 정보에 AI의 적용을 시작하기 전에, 의료 분야의 예측 모델은 잘 정리되고 잘 구성된 의료 데이터의 제한된 변수만을 고려할 수 있었습니다. 오늘날, 딥 러닝 기술 또는 매우 복잡한 관계를 학습하는 데 인공 신경망을 사용하는 정교한 머신 러닝 툴들은 일부 의료 관련 작업을 수행하는 데 있어서 사람의 능력을 보조하거나 종종 이를 능가하는 것으로 나타났습니다. AI 시스템은 현대의 임상 치료에서 생성된 복잡한 데이터를 처리할 수 있도록 설계되었습니다.

IBM Watson 등의 AI 기술은 의료 제공자, 리더 및 연구자들이 수많은 의료 보고서, 환자 기록, 임상 실험 및 의료 저널을 활용하여 데이터 인사이트를 발굴하는 데 사용하고 있습니다.

AI의 역할

의료 분야에서 인공지능이 왜 중요할까요?

필요한 정보 파악

AI는 엄청난 양의 임상 데이터, 의료 문헌, 인구 및 활용 데이터를 파악함으로써 의사결정을 지원할 수 있습니다.

컨텍스트 관련성 제공

AI는 개별 환자의 맥락상 관련된 정보를 식별하기 위해 수십억개의 데이터 점(텍스트 및 이미지 데이터 모두)을 빠르게 해석함으로써 보다 넓게 볼 수 있는 역량을 의료 서비스 제공자에게 부여할 수 있습니다.

인간 피로와 관련된 오류 감소

인간의 실수는 값비싼 비용을 치르며, 인간의 피로는 오류를 유발할 수 있습니다. AI 알고리즘은 피로, 산만함 또는 기분의 영향을 받지 않습니다. 이는 엄청난 속도와 정확성으로 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.

질병을 보다 쉽게 식별

AI 시스템은 MRI 또는 CT 스캔 등의 의료 이미지에서 이상 상태를 정확히 찾아내는 데 사용될 수 있습니다.

의사-환자 교류 증가

AI 자동화를 통해 의사들은 데이터 입력과 서류 작업에 소요되는 시간을 줄이고 환자와 더 많은 시간을 보낼 수 있습니다.

치료비 절감

AI는 보건 복지 프로그램 전반에서 지원을 받을 자격이 있는 시민 등의 중요 활용 정보를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Watson Health AI 솔루션

IBM은 특히 의료 분야의 AI 소프트웨어를 개발하는 데 있어서 선도적인 역할을 해왔습니다.