2024년 의료 분야의 인공 지능이 질병 진단 및 치료에 혁명을 일으키는 방법

그만큼 헬스케어 분야의 인공지능 패턴 인식, 학습, 추론, 의사 결정 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있는 기계와 시스템을 만들고 의료 환경에 적용할 수 있는 컴퓨터 과학 분야입니다.

인류의 복잡하고 민감하며 중요한 문제를 다루는 것은 가장 유망하고 도전적인 기술 분야 중 하나인 의료에 AI를 적용하는 과제입니다.

의료 서비스의 품질, 효율성, 접근성을 향상시키는 것, 의료 분야의 지식과 혁신을 높이는 것은 의료 분야에서 인공지능의 장점으로, 이는 AI 기술과 도구의 활용으로 정의할 수 있습니다.

의료 분야에서 인공 지능을 사용하면 다음과 같은 여러 가지 목적을 달성할 수 있습니다.

인공지능으로 진단

AI는 의료 전문가가 임상 데이터, 영상 검사, 실험실 분석 등을 기반으로 질병을 식별하고 분류하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

또한 AI는 진단 가설을 제안하고 오류를 줄이며 진단의 정확성과 속도를 높일 수 있습니다.

치료:

AI는 개인의 특성, 과학적 증거, 환자 선호도를 고려하여 각 환자에게 가장 적합한 치료 계획을 정의하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AI는 또한 환자의 진행 상황을 모니터링하고, 반응에 따라 치료를 조정하고, 발생할 수 있는 합병증이나 부작용에 대해 경고할 수 있습니다.

방지:

AI는 위험 요인 분석, 경고 신호 조기 감지, 건강한 습관 안내를 통해 질병 예방에 기여할 뿐만 아니라 알림, 피드백, 자극을 통해 환자의 예방 치료 준수를 장려할 수 있습니다.

AI는 또한 알림, 피드백, 인센티브를 통해 환자가 예방 치료를 따르도록 장려할 수 있습니다.

연구: AI는 전자 의료 기록, 게놈 데이터베이스, 임상 시험, 과학 출판물 등 다양한 소스에서 대량의 데이터를 수집, 처리 및 분석하여 의학 연구를 가속화하고 개선할 수 있습니다.

AI는 또한 새로운 가설을 생성하고, 새로운 패턴과 상관관계를 발견하고, 새로운 모델과 알고리즘을 만들 수 있습니다.

헬스케어 분야의 인공지능을 통한 질병 진단 및 치료의 혁명

인공지능이 질병을 진단하고 치료하는 방식을 어떻게 변화시키고 있는지 보여주는 몇 가지 예가 있습니다.

– IBM의 왓슨(Watson)은 임상 데이터와 의학 문헌을 분석해 백혈병, 흑색종, 유방암 등 다양한 종류의 암에 대한 진단과 치료 권고안을 제공할 수 있는 AI 시스템이다.

또한 Watson은 암과 관련된 유전적 돌연변이를 식별하고 각 환자에 대한 구체적인 표적 치료법을 제안할 수 있습니다.

– 딥마인드구글의 는 광간섭단층촬영(OCT) 영상을 기반으로 50가지 이상의 안질환을 탐지할 수 있는 신경망을 개발한 AI 기업이다.

또한 시스템은 가장 긴급한 사례의 우선순위를 지정하여 적절한 전문가에게 전달할 수도 있습니다.

– 에이다Ada Health의 는 사용자의 증상을 평가하고, 가능한 건강 상태에 대한 정보를 제공하며, 최선의 치료 옵션에 대해 조언할 수 있는 개인 건강 보조원 역할을 하는 AI 앱입니다.

Ada는 또한 사용자의 건강 기록을 추적하고 원격 의료 및 약국과 같은 다른 의료 서비스와 통합할 수도 있습니다.

– 에코디바이스(Eko Devices)의 에코(Eko)는 스마트폰에 연결된 스마트 청진기를 이용해 심음과 폐음을 증폭하고 분석할 수 있는 AI 기기다.

이 장치는 심장 잡음, 심방세동, 심부전 등의 이상 징후를 감지하고 의사에게 자세한 보고서를 제공할 수 있습니다.

의료 분야의 인공 지능은 사람들의 삶의 질과 기대 수명을 향상시킬 뿐만 아니라 의료 서비스 이용에 대한 비용과 불평등을 줄일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

그러나 의료 분야의 인공지능은 윤리적, 법적, 사회적, 기술적 문제와 같은 과제와 위험도 초래하며 이를 고려하고 규제해야 합니다.

의료 분야의 인공 지능은 책임감 있고 투명하며 인도적인 방식으로 사용해야 하며 항상 자율성, 선의, 비악의 및 정의의 원칙을 존중해야 합니다.

참조: LOBO, 루이스 카를로스. 인공지능과 의학. 브라질 의학 교육 저널, v. 41, p. 185-193, 2017.