다양하고 폭넓어진 AI기술: 의료서비스 및 생명 과학 분야의 인공 지능

의료서비스 및 생명 과학 분야의 인공 지능까지 폭넓어진 AI기술

 

인공 지능의 기술이 점점 다양해지고 폭넓어지고 있습니다. 

의료 서비스 및 생명 과학 분야에서 AI의 잠재력은 매우 큽니다. 의료인과 연구원을 지원할 수 있으며, 질병을 예방하고,

회복 속도를 높이며, 복잡한 데이터를 분석하여 생명을 구할 수 있습니다.

반복되는 일상적인 업무를 제거하여 의료진과 연구원이 환자 또는 연구에 집중할 수 있도록 하고 있습니다.

인공지능 실험

 

 

인공 지능으로 모두의 건강 증진

기술은 특히 질병을 예방하고, 치료하고, 낫게 할 수 있는 잠재력이 있을 때 모든 사람의 삶을 풍요롭게 할 수 있습니다. 

 

의약품 개발을 가속하기 위해 신약 개발을 가속하거나 의료 서비스 접근성과 적정 가격 수준을 개선하는 등 에코시스템의

 

선두 업체와 협력해 의료와 생명 과학을 혁신하고 있습니다. 컴퓨터 비전과 머신 러닝, 딥 러닝을 비롯한 인공지능(AI)의

 

사용은 이 목표에 중요한 역할을 합니다. 데이터 관리를 위한 강력한 인프라와 결합한 AI는 연구원과 의료 시스템이

 

데이터사일로로 인해 이전에는 액세스 할 수 없던 방대한 양의 데이터에서 빠르게 인사이트를 수집할 수 있게 합니다.

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AI는 의료 서비스 분야에서 어떻게 사용되고 있습니까?

AI는 자동화된 시스템이 의료 이미지의 이상을 평가하고, 환자의 활력 징후를 대규모로 감시하며,

필요할때 임상의의 개입을 경고 하도록 할 수 있습니다. 운영 및 임상 워크플로우를 개선하고 수많은

다양한 소스의 데이터에 통합해 임상의가 더욱 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 합니다.

연구원들은 신약 개발과 표적 치료, 전염병 관리에 AI를 이용하고 있습니다. 의료 서비스와 생명 과학

분야 AI의 다른 예로는 랩 자동화와 로봇 공학, AI 지원 원격 의료가 있습니다.

 

의료 서비스 분야 AI의 이점

AI는 업무 자동화를 통해 생산성을 높이고 임상의가 빠르고 정확한 진단과 치료를 할 수 있도록 지원

합니다. 방사선 분야의인공지능은 이미지 생성에 드는 컴퓨팅 시간을 줄일 수 있습니다. 인구 건강

에서 머신 러닝은 병원 재입원 가능성을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의약품 개발 분야의

AI는 신약개발로 이어질 수 있습니다. 또한 AI는 의료 기록과 활력 징후 등 여러 소스에서 데이터를

수집하고 인간이 발견하기 어려운 패턴 식별을 가능하게 합니다.

 

의료와 생명 과학 분야에서의 AI

AI에 관한 연구는 의료계 전문가들이 오늘날 가장 시급한 몇 가지 과제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

등급의 종류는 다음과 같습니다.

• 정밀 의학 : AI는 유전체학 데이터 세트 같은 비구조적, 구조적인 건강 데이터를 이해할 수 있으며, 이는 환자의 고유한 유전체와 건강 정보에 중점을 둔 치료 접근 방식인 정밀 의학을 발전시키는 데 매우 중요합니다.
• 임상 시스템 : AI는 원시 데이터를 환자의 모든 단계에서 치료 계획을 알려주는 새로운 인사이트로 변환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 원격 의료와 로봇 공학 같은 원격 치료 전략을 지원해, 입원 환자와 외래 환자 환경에 적용할 수 있습니다.
• 제약 공정 : AI는 약물 개발에 중요한 역할을 해 복합물 개발을 혁신할 수 있습니다.
• 의료 영상 : AI는 의료 영상 품질을 개선하고 임상의가 빠르고 정확하게 이미지를 평가하는 데 도움이 됩니다.

 

의료 서비스와 생명 과학 분야의 AI 사용 사례

의학, 제약 연구, 기타 의료 분야의 인공 지능은 환자 치료는 물론 전체 인구의 건강을 개선하는데

도움이 될 수 있습니다. 오늘날 의료 서비스 분야의 딥 러닝과 머신 러닝은 맞춤형 치료 계획을

알려주어 임상의의 업무량을 간소화하고, 환자 경험을 개선합니다.

 

의료 영상 분야의 AI

CT 스캔에서 이미지를 생성하는 데 걸리는 컴퓨팅 시간을 줄이는 것부터 내시경 카메라의 실시간 추론까지, AI는

 

작업량을 간소화하고 치료를 개선합니다.

 

정밀 의학

임상의는 정밀 의학을 통해 다른 환자 데이터와 함께 유전체 분석을 사용해 치료를 맞춤화하고 각 개인에게 맞는

 

치료를 제공합니다.

 

예측 분석

예측 분석은 의료 시스템이 추세를 파악하고, 언제 어디서 치료가 필요할지 예측하고, 인구 건강 전략을 개선하는 데

 

도움이 될 수 있습니다.

 

연구실 자동화

컴퓨터 비전과 기타 AI 유형은 랩 자동화의 속도와 정확성을 모두 가능하게 합니다. 환자는 빠르게 테스트할 수 있어 

 

의약품 개발의 획기적인 발전으로 이어집니다.

 

AI 지원 로봇

 

로봇은 병원과 요양 시설에서 수술을 돕고, 물품 전달과 소독을 간소화하며, 의료 서비스 제공자가 환자에게 더 직접적

 

으로 관심을 줄 수 있도록 지원합니다.

 

원격 의료 분야의 AI

AI 지원 원격 의료는 임상의가 적시에 진료하고 외래 환자 모니터링을 개선하는데 도움이 됩니다. 예를 들어 맞춤형 알림,

 

모니터링 데이터에 기반한 상태 확인, 가상 방문 중 동적 메시지가 있습니다.

 

▶ 이런 모든 기술은 의료 서비스 및 생명 과학 분야의 AI기술 선두업체인 Intel AI에서 진행되고 있다.

INTEL AI

 

 

마치며

한치의 오차도 허용되지 않는 의료 분야에서 AI는 정확한 판단을 내릴수 있으므로 의사의 판단자체를 인공지능이 대체 할 수 있어 혁신적이지만 최종 결정은 의사가 하는 것이므로 AI는 도움을 주는 용도로 활용해야 할 것입니다.  AI 의료분야는 의료진의 도구,파트너로서의 관계로 글로벌 수준에 걸맞는 의료 빅데이터가 있어야 하고 개발인력들이 있어야 하고 좋은 의료진이 있어야 한다. 현재 우리나라도 이것들이 잘 갖춰져 있다고 보지만 글로벌 수준에 다가가기 에는 데이터가 부족하다. 하지만, 이를 보완하여 우리가 가지고 있는 의료 서비스 및 생명 과학 분야의 AI 기술을 글로벌 수준에 맞게 더 꾸준히 보완하여 세계적인 수준으로 나아가길 바라 마지 않는다.