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유미포[이미 사용되고 있는 AI 진단의 흥미로운 사례 4가지] AI는 실제 임상 환경에서 실질적인 이점을 제공하여 진단을 개선하고 의료팀의 조기 경고를 지원하며 작업 속도를 높인다. 다음은 실제 사례 4가지이다.

https://medicalfuturist.com/4-exciting-examples-of-ai-diagnostics-already-in-use

JM Kim | 기사입력 2024/06/08 [00:00]

유미포[이미 사용되고 있는 AI 진단의 흥미로운 사례 4가지] AI는 실제 임상 환경에서 실질적인 이점을 제공하여 진단을 개선하고 의료팀의 조기 경고를 지원하며 작업 속도를 높인다. 다음은 실제 사례 4가지이다.

https://medicalfuturist.com/4-exciting-examples-of-ai-diagnostics-already-in-use

JM Kim | 입력 : 2024/06/08 [00:00]

 

AI, 의료 진단 분야에도 혁신을 가져오다: 이미 사용되고 있는 흥미로운 사례들

의료 분야의 AI는 종종 공상 과학 소설처럼 보인다. 자주 논의되지만 실질적인 이점은 거의 없는 것처럼 여겨진다. 하지만 이러한 인식과는 달리, 뇌성마비 아동에 대한 평가를 간소화하는 알고리즘부터 의료 전문가의 효율성을 향상시키는 것, 중요한 검진에 대한 접근성을 높이는 것까지 실제로 AI가 활용되고 있는 의료 진단 사례가 많이 존재한다.

**헬스케어 분야의 인공지능(AI)**은 수년 동안 주요 화두였다. 아직도 의학 분야의 AI가 단순한 유행어이거나 먼 미래의 가능성이라고 생각한다면, 이제는 다시 생각해 볼 때이다. 최근의 발전으로 AI는 막연한 약속에서 벗어나 실용적인 실제 응용 프로그램으로 발전했으며, 이미 실질적인 결과를 제공하고 있다. 아래에는 동료 검토 연구임상 시험을 통해 입증된, 실제 환경에서 오늘날 임상 작업에 AI를 사용하는 몇 가지 흥미로운 사례들을 소개한다.

1. 뇌성마비 아동 평가 자동화:

  • 문제: 뇌성마비 아동의 운동 능력을 평가하는 것은 전문 의료진에게도 시간이 많이 소요되고 주관적인 판단에 의존하기 때문에 정확도가 떨어질 수 있다는 문제점이 있었다.
  • AI 활용: 이 문제를 해결하기 위해 캐나다 연구팀은 뇌성마비 아동의 움직임을 비디오로 촬영한 후, AI 알고리즘을 사용하여 아동의 운동 능력을 자동으로 평가하는 시스템을 개발했다.
  • 결과: 이 시스템은 의료 전문가의 평가와 높은 상관관계를 보였으며, 평가 시간을 크게 단축시키고 평가의 정확도를 높이는 데 효과적인 것으로 나타났다. 또한, 의료진이 평가하지 못했던 미세한 움직임까지 감지할 수 있어 보다 정밀한 평가가 가능하게 되었다.

2. 의료 영상 분석 자동화:

  • 문제: 의료 영상, 특히 CT나 MRI 촬영 결과를 분석하는 것은 의료 전문가에게 매우 부담스러운 작업이며, 오랜 시간이 소요되고 실수가 발생하기 쉬운 단점이 있다.
  • AI 활용: 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 AI 기반 의료 영상 분석 솔루션들이 개발되고 있다.
  • 결과: AI는 의료 영상에서 암, 혈관 질환, 골절 등을 자동으로 탐지하고 진단하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 또한, 인간의 눈으로는 식별하기 어려운 미세한 병변까지 찾아낼 수 있어 조기 진단 및 치료에 도움을 줄 수 있다.
  • 구체적인 예시:
    • 미국 스타트업 기업은 AI를 사용하여 CT 촬영 영상에서 폐암 병변을 자동으로 탐지하는 시스템을 개발했다. 이 시스템은 의료 전문가보다 빠르고 정확하게 암 병변을 찾아낼 수 있는 것으로 입증되었으며, 폐암 진단의 정확도를 높이는 데 기여하고 있다.
    • 한국 연구팀은 AI 기반 뇌졸중 진단 시스템을 개발했다. 이 시스템은 MRI 촬영 영상을 분석하여 뇌졸중으로 인한 뇌 손상을 자동으로 평가하며, 뇌졸중患자의 치료 계획 수립에 도움을 줄 수 있다.

3. 의료 데이터 분석 및 예측:

  • 문제: 방대한 양의 의료 데이터를 분석하고 해석하는 것은 매우 어려운 작업이며, 이를 통해 유용한 정보를 도출하는 데 많은 시간과 노력이 필요하다.
  • AI 활용: AI는 의료 데이터에서 질병의 패턴을 파악하고, 환자의 건강 상태를 예측하며, 최적의 치료 방안을 제시하는 데 활용될 수 있다.
  • 결과: AI 기반 의료 데이터 분석 도구는 질병의 조기 진단, 예방, 치료에 효과적인 것으로 나타났다. 또한, 개인 맞춤형 의료 서비스 개발에도 활용되고 있다.
  • 구체적인 예시:
    • 구글은 AI를 사용하여 전 세계적인 의료 데이터를 분석하고, 질병의 발병 위험을 예측하는 시스템을 개발했다. 이 시스템은 개인의 나이, 성별, 병력, 생활 습관 등을 고려하여 질병 발병 위험을 예측하고, 예방 조치를 취하도록 돕는다.
    • 미국 의료기관에서는 AI를 사용하여 환자의 재입원 위험을 예측하는 시스템을 도입했다. 이 시스템은 환자의 의무기록, 검사 결과, 약물 처방 정보 등을 분석하여 재입원 가능성이 높은 환자를 파악하고, 사전 예방 조치를 취하도록 돕는다.

4. 의료 서비스 접근성 향상:

  • 문제: 의료 서비스는 시간과 공간에 제약을 받기 때문에, 특히 개발도상국이나 소외 계층의 경우 필요한 의료 서비스를 받기 어려운 현실이 있다.
  • AI 활용: AI는 의료 전문가의 부족을 해결하고, 원격 지역 환자들에게도 질병 진단 및 치료 서비스를 제공하는 데 활용될 수 있다.
  • 결과: AI 기반 의료 서비스 플랫폼은 의료 전문가가 없는 지역에서도 원격 진료, 질병 진단, 치료 상담 등을 제공하며, 특히 긴급 상황에 효과적인 것으로 나타났다. 또한, 언어 장벽을 극복하고 다문화 환자들에게도 의료 서비스를 제공하는 데 도움을 줄 수 있다.
  • 구체적인 예시:
    • 아프리카에서는 AI 기반 원격 진료 플랫폼을 도입하여 의료 전문가가 없는 지역 주민들에게 기초적인 의료 서비스를 제공하고 있다. 이 플랫폼은 현지 보건인력이 간단한 검사를 통해 환자의 증상을 파악하고, AI 시스템을 통해 진단 및 치료 상담을 받을 수 있도록 지원한다.
    • 인도에서는 AI 기반 의료 챗봇을 개발하여 기본적인 질병 진단 및 치료 상담을 제공하고 있다. 이 챗봇은 현지 언어를 지원하며, 의학 지식이 없는 사람도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었다.

5. 의료 연구 가속화:

  • 문제: 새로운 약물 개발 및 치료법 발견은 오랜 시간과 많은 비용이 소요되는 과정이며, 성공 가능성도 낮다.
  • AI 활용: AI는 방대한 양의 연구 데이터를 분석하고, 새로운 약물 후보 물질을 발굴하며, 임상 시험을 설계하는 데 활용될 수 있다.
  • 결과: AI는 의료 연구 프로세스를 효율화하고 성공 가능성을 높여 새로운 약물 개발 및 치료법 발견에 기여하고 있다.
  • 구체적인 예시:
    • 미국 제약 회사는 AI를 사용하여 암 치료제 개발을 가속화하고 있다. AI는 방대한 양의 암 연구 데이터를 분석하여 새로운 약물 후보 물질을 발굴하고, 이 후보 물질의 효능을 테스트하여 연구개발 시간을 급속하게 단축시키고 있다.

6. 의료 비용 절감:

  • 문제: 의료 비용은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 개인과 국가 모두에게 큰 부담으로 작용하고 있다.
  • AI 활용: AI는 의료 서비스의 효율성을 높이고, 불필요한 검사 및 치료를 줄여 의료 비용을 절감하는 데 활용될 수 있다.
  • 결과: AI 기반 의료 시스템은 진단의 정확도를 높이고, 치료 과정을 최적화하며, 병원 재입원율을 감소시켜 의료 비용 절감에 기여하고 있다.
  • 구체적인 예시:
    • 미국 병원에서는 AI를 사용하여 환자의 재입원 위험을 예측하고, 사전 예방 조치를 취함으로써 재입원으로 인한 비용을 절감하고 있다.
    • 영국에서는 AI를 사용하여 의료 영상 분석을 자동화함으로써 의료 전문가의 작업 시간을 줄이고, 의료 비용을 절감하고 있다.

7. 환자 경험 개선:

  • 문제: 환자들은 종종 의료 서비스 과정에서 불편함을 느끼고, 충분한 정보를 제공받지 못한다는 불만을 가지고 있다.
  • AI 활용: AI는 환자들에게 개인 맞춤형 의료 서비스를 제공하고, 질병에 대한 정보를 제공하며, 치료 과정을 관리하는 데 활용될 수 있다.
  • 결과: AI 기반 의료 챗봇은 환자들의 질문에 답변하고, 증상 관리치료 상담을 제공하며, 약물 복용 관리를 도와 환자들의 만족도를 높이고 있다. 또한, AI는 환자 데이터를 분석하여 개인의 건강 상태를 파악하고, 예방 조치를 권고하는 데 활용될 수 있다.
  • 구체적인 예시:
    • 미국 병원에서는 AI 기반 환자 포털을 도입하여 환자들이 자신의 의무기록, 검사 결과, 치료 계획 등을 온라인으로 확인하고 관리할 수 있도록 지원하고 있다.
    • 한국에서는 AI 기반 정신 건강 상담 챗봇을 개발하여 우울증이나 불안 장애를 가진 사람들에게 상담 서비스를 제공하고 있다. 이 챗봇은 24시간 이용 가능하며, 사용자의 익명성을 보장한다.

결론:

위에서 언급한 사례들은 AI가 의료 진단 분야에 이미 어떻게 활용되고 있는지 보여주는 몇 가지 예시일 뿐이다. AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 앞으로 의료 진단 분야에 더욱 큰 변화를 가져올 것으로 기대된다. AI는 의료 서비스의 질을 향상시키고, 효율성을 높이며, 비용을 절감하는 데 기여할 수 있으며, 이는 궁극적으로 환자들의 건강과 삶의 질 향상으로 이어질 것이다.

 

주의할 점:

AI 기술의 발전과 더불어 윤리적, 사회적 문제들도 함께 고려되어야 한다. 예를 들어, AI 시스템의 편향성, 개인 정보 보호, 의료 전문가의 역할 변화 등에 대한 논의가 필요하다. 또한, AI 기술이 모든 사람들에게 공평하게 접근되고 활용될 수 있도록 노력해야 한다.

이처럼 AI는 의료 진단 분야에 혁신을 가져오고 있으며, 앞으로 더욱 빠르게 발전할 것으로 예상된다. AI 기술의 발전과 더불어 윤리적, 사회적 문제들에 대한 논의와 노력도 함께 이루어져야 할 것이다.

 

AI가 사용되고 있는 의료 진단의 흥미로운 사례

의료 분야의 AI는 종종 공상 과학 이야기처럼 보인다. 자주 논의되지만 실질적인 이점은 거의 없다. 이러한 인식과는 달리, 뇌성마비 아동에 대한 평가를 간소화하는 알고리즘부터 의료 전문가의 효율성을 향상시키는 것, 중요한 검진에 대한 접근성을 높이는 것까지 실제 사례가 많이 있다. 헬스케어 분야의 인공지능(AI)은 수년간 주요 화두였다. 아직도 의학 분야의 AI가 그저 유행어이거나 먼 가능성이라고 생각한다면 다시 생각해 봐야 한다. 최근의 발전으로 AI는 막연한 약속에서 벗어나 실용적인 실제 응용 프로그램으로 발전했으며 이미 실질적인 결과를 제공하고 있다. 아래에는 실제 환경에서 오늘날 임상 작업에 AI를 사용하는 동료 검토 연구 및 임상 시험을 뒷받침하는 확실한 사례가 나열되어 있다.

AI의 실제 응용 사례

  1. 이미지 분석:

    • CT 스캔: AI 알고리즘은 뇌졸중 환자에서 대혈관 폐쇄를 자동으로 탐지해 진단과 치료를 개선한다.
    • MRI: AI 보조 뇌 영상 분석은 다발성 경화증 환자의 진단 정확도를 44% 향상시키고 판독 시간을 줄인다.
    • 초음파: AI 기반 자동 측정은 빠르고 재현 가능한 에코 정량화를 제공해 환자와 의료진의 경험을 개선한다.
  2. 폐 결절 탐지: AI 기반 알고리즘은 폐 결절을 26% 더 빠르게 탐지하고 수동 검사보다 29% 더 많은 결절을 식별할 수 있다.

  3. 피부 병변 분류: AI는 이미지 기반 피부 병변을 분류해 진단 능력을 강화한다.

  4. 심장 케어: AI는 심전도와 심장 MRI 이미지를 분석해 급성 심장사 등의 심장 질환 위험 평가를 수행한다.

  5. 유전체 및 프로테오믹스: AI는 유전체 및 프로테오믹스 데이터를 통합해 질병 진단과 치료를 개선한다.

이러한 응용 사례들은 의료 진단에서 AI의 잠재력을 입증하며, 정확도, 효율성, 환자 결과 등을 향상시키는 실질적인 이점을 제공한다. AI는 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 현재의 의료 현장에서 실제로 사용되고 있는 혁신적인 도구이다.

AI의 추가 응용 사례

  1. 바이오마커 발견: AI는 방대한 데이터를 분석해 질병의 생물학적 표지자(바이오마커)를 발견하는 데 도움을 준다. 이는 조기 진단과 맞춤형 치료를 가능하게 한다.

  2. 의약품 개발: AI는 신약 개발 과정에서 화합물의 상호작용을 예측하고, 임상 시험 디자인을 최적화하며, 연구 시간을 단축시킨다. 예를 들어, IBM Watson은 많은 양의 과학 데이터를 분석해 잠재적인 신약 후보를 빠르게 식별한다.

  3. 병원 운영 최적화: AI는 병원 운영과 자원 관리를 최적화하여 의료 제공이 더 효율적으로 이루어지도록 한다. 예측 분석을 통해 병원은 환자의 치료 요구를 미리 파악하고, 필요한 자원을 적절히 배치할 수 있다.

  4. 로봇 수술: AI 기반 로봇 시스템은 외과 수술의 정밀도를 높여 수술 결과를 개선한다. 다빈치 로봇 수술 시스템은 외과 의사가 복잡한 수술을 더 정밀하게 수행하도록 돕는다.

  5. 알고리즘 기반 진단 도구: AI 알고리즘은 일반 병원에서 진단을 돕기 위해 임상 의사결정 지원 시스템으로 통합될 수 있다. 예를 들어, Google의 AI 기반 안저 스캐닝 기술은 당뇨병성 망막병증과 같은 질병을 사전에 발견하는 데 사용된다.

  6. 치매 예측: AI는 환자의 생활 방식, 유전 정보, 의료 기록 등을 분석해 치매 발생 위험을 예측한다. 이는 조기 개입과 예방 조치를 취할 수 있게 한다.

실제 사례들

  • DeepMind의 AlphaFold: 단백질 구조 예측 종류에서 혁신적인 성과를 이루어 냈다. 이는 생물학과 약학 연구에 큰 영향을 미친다.
  • PathAI: 병리학자들이 암을 진단하는 데 도움을 주는 인공지능 알고리즘을 개발했다. 이 AI는 세포 이미지를 분석해 암 세포를 더욱 정확하게 판별한다.
  • Aidoc: CT 및 MRI 영상에서 여러 가지 특정 이상 소견을 빠르게 탐지해 방사선 전문의의 진단 속도를 높인다.
  • HeartFlow: 관상동맥 질환 위험을 분석하는 AI 기반 기술로, CT 영상을 통해 환자의 혈류를 3D로 시뮬레이션한다.

결론

AI는 이미 다양한 방식으로 의료 진단 분야에서 혁신을 이끌고 있다. 이러한 기술들은 진단의 정확성을 높이고, 의료 제공의 효율성을 향상시키며, 환자의 치료 결과를 개선하는 데 실질적인 기여를 하고 있다. 앞으로 AI는 더욱 정교한 진단 도구와 치료 방법 개발에 중요한 역할을 할 것이다. AI를 통해 우리는 보다 효과적이고 포괄적인 의료 환경을 기대할 수 있다

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이 동영상은 AI가 의료 영상 분야에서 어떻게 사용되는지 설명하고 있습니다.

이미 사용되고 있는 AI 진단의 흥미로운 사례 4가지

 

의료 분야의 AI는 종종 공상 과학 이야기처럼 보인다. 자주 논의되지만 실질적인 이점은 거의 없다이러한 인식과는 달리, 뇌성마비 아동에 대한 평가를 간소화하는 알고리즘부터 의료 전문가의 효율성을 향상시키는 것, 중요한 검진에 대한 접근성을 높이는 것까지 실제 사례가 많이 있다.

 

헬스케어 분야의 인공지능(AI)은 수년간 주요 화두였다. 아직도 의학 분야의 AI가 그저 유행어이거나 먼 가능성이라고 생각한다면 다시 생각해 봐야 한다. 최근의 발전으로 AI는 막연한 약속에서 벗어나 실용적인 실제 응용 프로그램으로 발전했으며 이미 실질적인 결과를 제공하고 있다.

 

아래에는 실제 환경에서 오늘날 임상 작업에 AI를 사용하는 동료 검토 연구 및 임상 시험을 뒷받침하는 확실한 사례가 나열되어 있다.

의료 AI의 증거 기반 실제 사용 사례 4가지를 살펴보겠다. 4가지 모두 이미 임상 실습에 배포되었다.

 

 

1.듀크 대학교 의료 시스템의 SepsisWatch

SepsisWatch는 생명을 위협하는 질환인 패혈증을 예측하고 관리하기 위해 듀크대학교가 개발한 AI 기반 조기 경보 시스템이다. 이 시스템은 전자건강기록(EHR) 데이터를 활용해 임상 증상이 나타나기 최대 36시간 전에 패혈증 위험이 있는 환자를 식별한다.

알고리즘은 활력 징후, 실험실 결과 및 약물 투여를 지속적으로 분석하여 환자의 패혈증 발병 위험을 나타내는 패턴을 식별한다. 시스템은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 이러한 패턴을 학습하고 각 환자에 대한 위험 점수를 개발한다. 듀크 대학 병원의 응급실 워크플로에 통합되었다. 이 시스템은 실시간 위험 평가와 임상의가 고위험 환자를 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공한다.

JMIR에 발표된 연구에 따르면 SepsisWatch는 패혈증 치료 프로토콜 준수를 개선하고 패혈증 사망률을 31% 감소시키는 것으로 나타났다.

 

2. 당뇨병성 망막증 진단을 위한 AI

Google Health Verily는 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 망막 이미지를 분석하고 망막병증(DR) 징후를 식별하는 AI 시스템을 개발했다. AI 시스템은 안과의사가 DR 존재 여부를 라벨링한 대규모 망막 이미지 데이터세트에 대해 훈련되었다. 알고리즘은 DR과 관련된 이미지의 미묘한 패턴을 식별하는 방법을 학습한다. 일단 훈련되면 새로운 이미지를 분석하고 이미지에 DR 징후가 포함될 확률을 제공할 수 있다.

 

AI 시스템은 인도의 임상 환경에서 테스트되었으며, 중등도 및 중증 DR을 모두 식별하는 데 높은 정확도를 입증했다. 시스템의 성능은 안과 의사의 성능과 비슷했다. EyePACS-1 데이터세트에서는 참조 가능한 DR 탐지에 대해 90.3%의 민감도와 98.1%의 특이도를 달성했다. Messidor-2 데이터세트에서는 민감도 87.0%, 특이도 98.5%를 달성했다.

이 기술은 특히 자원이 부족한 환경에서 DR 검사를 보다 쉽게 ​​접근할 수 있고 저렴하게 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 조기 발견 및 치료를 가능하게 함으로써 이 AI 시스템은 수백만 명의 사람들이 시력을 잃는 것을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

 

3. 스마트워치에서 심방세동을 감지하는 AI

이는 AI가 실제 데이터를 기반으로 지속적인 모니터링을 제공하여 어떻게 환자 건강에 직접 서비스를 제공하는지 보여주는 훌륭한 예이다. 심방세동(aFib)의 조기 발견 및 관리는 뇌졸중 및 심부전과 같은 심각한 건강 합병증을 크게 낮출 수 있다. 이전에는 의사가 환자를 보고 가끔 검사만 실시했지만 완전한 장기 데이터 세트에 접근할 수 없었기 때문에 aFib 감지가 산발적으로 발생하는 경우가 많았다.

현재 많은 스마트워치와 피트니스 밴드에는 AI 기반 aFib 감지 기능이 탑재되어 있다. 시계는 내장 센서를 사용하여 착용자의 심박수와 리듬을 지속적으로 모니터링하고 고급 AI 알고리즘이 백그라운드에서 실행되어 데이터를 분석하고 aFib을 나타낼 수 있는 불규칙한 심장 박동을 감지한다.

AI 시스템이 잠재적인 문제를 식별하면 착용자에게 의학적 조언을 구하도록 경고하여 적시에 개입할 수 있도록 한다. 400,000명 이상의 참가자가 등록된 Apple Heart Study와 같은 연구에 따르면 스마트워치가 높은 정확도로 aFib을 식별할 수 있어 사용자가 의학적 평가를 받도록 유도하는 것으로 나타났다. 다른 스마트워치 브랜드도 엄격한 테스트와 검증을 거쳐 aFib 감지에 대한 신뢰성을 확인했다.

 

4. 뇌성마비 아동의 총 운동 기능 평가 개선을 위한 AI

총 운동 기능 측정(GMFM-66)은 뇌성마비(CP) 아동의 총 운동 기능을 평가하기 위해 널리 사용되는 평가 도구이다. 그러나 전체 GMFM-66 평가를 관리하는 데는 시간이 많이 걸릴 수 있으며 숙련된 전문가의 경우 45~60분 정도 소요된다.

쾰른 대학의 연구원들은 평가 프로세스를 간소화하기 위해 AI를 사용하여 GMFM-66의 축소 버전을 개발했다. 머신러닝 알고리즘을 사용하여 전체 GMFM-66에서 가장 유용한 항목을 식별하므로 임상의는 더 적은 수의 테스트 항목으로 총 운동 기능을 정확하게 평가할 수 있다.

CP가 있는 1,217명의 어린이를 대상으로 한 연구에서 AI 지원 프로세스는 단일 평가와 시간에 따른 변화를 평가할 때 전체 GMFM-66과 탁월한 일치를 보여주었다.

 

AI는 이미 의료현장에 활용되고 있다.

이러한 사례에서 알 수 있듯이 AI는 의학의 단순한 이론적 개념이 아니다. 이미 환자 치료를 개선하고 생명을 구하고 있는 것이 현실이다.

그러나 이러한 AI 도구를 최대한 활용하려면 의료 전문가(및 규제 기관, 정책 입안자 등) AI가 어떻게 작동하고 의료 행위에 통합되는지에 대한 실무 지식과 기본 이해가 필요하다. 이제 잘 알려진 문구는 이를 완벽하게 포착한다. AI는 의학에서 인간을 대체할 수 없지만 AI를 사용하는 전문가는 이러한 도구를 활용하지 않는 사람들을 대체하게 된다.

 

 

 

 

 

 
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