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[AI 의료 서비스혁명] 인류의 건강과 장수의 미래는 참으로 흥미진진하다. 미래는 AI-인간 협업에 관한 것이다. 이 파트너십은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄일 뿐만 아니라 개별 맞춤형 의학이 공상과학 소설에서 진료 표준으로 옮겨가는 세상을 만들게 된다. 방대한 데이터 세트, 치솟는 연산 능력, 양자 컴퓨팅, 인지 능력 잉여 기능, AI의 놀라운 혁신으로 우리는 의료 기술 혁명의 정점에 있다.

https://www.diamandis.com/blog/how-ai-will-transform-healthcare

JM Kim | 기사입력 2021/07/27 [00:00]

[AI 의료 서비스혁명] 인류의 건강과 장수의 미래는 참으로 흥미진진하다. 미래는 AI-인간 협업에 관한 것이다. 이 파트너십은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄일 뿐만 아니라 개별 맞춤형 의학이 공상과학 소설에서 진료 표준으로 옮겨가는 세상을 만들게 된다. 방대한 데이터 세트, 치솟는 연산 능력, 양자 컴퓨팅, 인지 능력 잉여 기능, AI의 놀라운 혁신으로 우리는 의료 기술 혁명의 정점에 있다.

https://www.diamandis.com/blog/how-ai-will-transform-healthcare

JM Kim | 입력 : 2021/07/27 [00:00]

2026 1월이라 기상한다. 디지털 건강 도우미는 기가바이트의 데이터를 캡처하는 수십 개의 센서를 배포하여 신체의 전체 진단을 실행하는 데 30초가 걸린다지난 48시간을 기준으로 볼 때 독감에 걸릴 수 있다고 알려준다.  

우리는 이 비전에 얼마나 가까울까?

 

인공지능(AI)은 자체 지능을 사용하여 데이터를 분석하고 패턴을 학습하며 미래 결과를 예측하는 데 사용하는 기계의 능력이다. 그것은 기계에 기초 수학을 가르치고 그것이 결국 미적분학을 배우는 것을 지켜보는 것과 같다.

 

그렇다면 이것이 건강 관리에 의미하는 바는 무엇일까?

 

그것은 당신의 선호도를 학습하고, 당신의 요구와 행동을 예측하고, 당신의 건강을 모니터링하고, 당신의 건강을 지원하는 문제 해결을 도와줄 AI를 구상하고 있다. 그러나 AI가 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 학습할 데이터와 작업할 알고리즘이 필요하다.

 

우리는 진단 의약품이 어떻게 지속적인 모니터링을 통해 진료실에서 일상 생활로 옮겨지고 있다. 그것이 우리에게 필요한 데이터이다. 이제 의료 AI는 해당 데이터를 사용하고 의료를 소급적, 사후 대응적, 일반적에서 전향적사전 예방적 및 개인화로 변경한다.

 

우리는 두 가지 영역에 초점을 맞춰 의료의 미래에서 AI의 역할을 탐구한다.

 

(1) 정밀 및 맞춤 의료

(2) 의료 절차 

 

정밀 맞춤 의료 

오늘날 의사에게 가는 것은 건강 관리보다 질병 진단에 관한 것이다. 능동적이지 않고 수동적이다. 일반적으로 당신이 아픈 *후에* 의료적 도움을 구하거나 받는다.

 

진단 의학의 발전은 질병 치료를 실제 의료로 전환하는 데 중요하다. , 기술을 사용하여 최상의 건강 상태를 유지하는 것이다.

 

AI가 정밀 및 개인화 의료에서 5가지 방식으로 역할을 하는 방법을 살펴보겠다.

 

(1)AI는 웨어러블 및 건강 모니터링 센서의 데이터를 어떻게 사용할까? AI는 건강 모니터링 웨어러블과 함께 손에 꼭 맞는다. 가장 유망한 웰빙 링 중 하나인 오우라 링(Oura Ring)을 고려해보자.

 

Rockefeller Neuroscience Institute는 오우라(Oura)와 제휴하여 독감에 감염되기 전에 개인을 식별하는 AI 기반 모델을 개발했다. 그리고 그들의 첫 번째 연구 결과는 유망했다. 적외선 LED, 가속도계, 자이로스코프 및 체온 센서를 사용하여 오우라 링(Oura Ring) 90% 정확도로 3일 일찍 일반적인 코로나19 증상을 감지할 수 있었다.

 

오우라 링(Oura Ring)은 여성이 월경 주기에 따라 엘리트 훈련을 최적화하는 데 도움이 되는 WILD.AI와 같은 다양한 애플리케이션과도 파트너 관계를 맺었다. WILD는 오우라(Oura)에서 수면 및 안정 시 심박수 데이터를 가져와 운동 선수가 개인화된 신체 측정 기준을 기반으로 훈련, 연료 공급 및 회복할 수 있도록 지원한다.

 

(2) AI는 초음파와 같은 현장 진단을 어떻게 개선할까? 엑소는 초음파와 AI를 결합하여 환자의 영상을 향상시키는 장치를 개발했다. 새로운 센서와 나노 기술을 사용하여 신체의 모든 부분(장기 및 혈관 구조)을 시각화하고 3D 이미지로 변환하지 않는다. 새로운 계산 사진 알고리즘을 사용하여 실시간으로 절차 안내를 수행한다.

 

, 의사가 실시간으로 초음파를 사용하여 임상 결과를 구문 분석할 수 있도록 도와준다. 이러한 종류의 진단은 덜 훈련된 사용자가 이전에 기술 기반 기술에 더 쉽게 접근할 수 있도록 함으로써 의료의 도달 범위를 증가시키게 된다.

 

(3) AI가 의료 영상 분석을 보다 효율적이고 정확하게 만들 수 있을까? Qure.ai는 의료 영상을 위한 AI 기반 알고리즘을 배포하는 가장 진보된 신생 기업 중 하나이다. 그들은 X-레이, CT 스캔 및 MRI를 위한 전문화된 알고리즘을 가지고 있다: 병원에서 사용되는 가장 일반적인 3가지 영상 방식이다. 그들의 제품은 완전 자동화된 감지 및 3D 시각화 기능을 갖추고 있다. 그리고 그들의 알고리즘은 믿을 수 없을 정도로 정확하다.

 

120만개의 엑스레이와 해당 방사선 보고서가 포함된 연구에서 Qure.ai 시스템을 테스트하고 정확성을 확인했다. 유사하게, 그들의 머리 CT 알고리즘은 뇌출혈, 골절의 분류 및 외상성 뇌 손상의 진행을 모니터링하는 데 사용되었다.

 

(4) AI가 암 진단 및 치료를 어떻게 개선할 수 있을까? 의사는 암의 여러 단계와 수술을 할 것인지 화학 요법을 할 것인지를 어떻게 구별할까? 그들은 암 조직을 생검하고 현미경으로 조직의 비말 부피를 보고 진단을 내린다. PathAI는 병리학자가 매번 모든 환자에 대해 신속하고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원한다.

 

그들은 최근 유방암에 대한 새로운 치료법 동안 질병의 반응을 모니터링하기 위해 HER2 염색 유방암 슬라이드의 이미지를 자동으로 분석하는 도구를 제작했다. 머신러닝 모델은 피부, , 유방암 및 폐암에 대한 종양 분자 표현형을 예측하도록 훈련되었다. 종양 표현형은 어떤 약물이 가장 효과적인지 정확히 알 수 있도록 암 종양의 모든 특징을 파악하는 방법이다. 정확하고 맞춤화 된 의료이다.

 

(5) AI로 신약 개발 속도를 높일 수 있다면? Insilico Medicine은 새로운 약물 표적을 식별하고, 약물 후보를 신속하게 테스트하고, 추가 개발에 이상적인 것을 출력하는 데 도움이 되는 AI 기반 플랫폼이다. "약물 발견 엔진"은 수백만 개의 데이터 샘플을 선별하여 특정 질병의 대표적인 생물학적 특성을 결정한다. 가장 유망한 치료 대상을 식별하고 AI의 새로운 기술인 GAN(Generative Adversarial Networks)을 사용하여 완벽하게 적합한 분자를 생성한다.

 

50명의 직원으로 제약 업계 5,000명의 직원이 수행하는 것과 동일한 작업을 짧은 시간에 수행할 수 있다. 그들은 이제 AI 플랫폼을 사용하여 임상 시험의 결과를 예측하여 실패한 시험의 수를 줄일 수 있다.

 

AI 및 의료 지식/데이터

의료 데이터가 계속 기하급수적으로 증가함에 따라, 필멸의 의사가 마음속에 간직하고 사용 가능한 모든 데이터를 처리하는 능력은 불가능해졌다. 도움을 받지 못한 MD는 오래 전 디지털 먼지 속에 남겨졌다. 

전신 MRI, 관상 동맥 CT, 전체 게놈 시퀀스, 혈액 진단 등을 포함하는 전신 진단을 위해 Fountain Life 또는 Health Nucleus에 간다고 상상해 보자. 이러한 검사는 귀하, 귀하의 신체 및 건강에 대한 150GB 이상의 데이터를 생성한다. 20년 전의 의사는 이 모든 데이터를 가지고 무엇을 했을까? AI가 없으면 분석해도 소용이 없지 않는가?

 

의학 연구의 폭발적인 출판은 어떨까? 매일 3,300연간 120만 개 이상의 기사라는 새로운 의학 기사가 26초에 1개 이상의 비율로 게재되고 있다는 사실을 알고 계셨는가?

 

의사가 이 기사 중 과연 몇 개를 읽었을까? 그러나 AI 의사는 모두 소비할 수 있다. 더군다나 그것은 지금까지 쓰여진 모든 의료 기사를 소비할 수 있다.

 

AI 및 의료 절차 

정밀 및 개인 맞춤 의학에 대해 논의했으므로 이제 귀하의 질병이 약물의 범위를 벗어나 수술이 필요한 경우 어떻게 하시겠는가?

 

Baylor Medical Center의 연구에 따르면 최고의 훈련에도 불구하고 수술 부작용의 절반 이상이 사람의 실수로 인해 발생한다. 수술 환경에서 "오류는 인간이다"라는 말은 삶과 죽음의 문제가 될 수 있다. 이것이 최소 침습적 절차에 대한 추진력이 있는 이유이다인간이 해야 할 일이 적기 때문에 위험이 적다. 그것은 의료 훈련에 대한 침략이 아니라, 그것이 있는 그대로이다.

 

이것이 바로 연조직 자율로봇(STAR)이 등장한 곳이다. 인간보다 5~10배 더 빠르고 훨씬 더 정밀하게 조직을 재봉할 수 있는 로봇이다. 절단 및 봉합 외에도 형광 및 3D 이미징, 힘 감지 및 서브밀리미터 위치 지정 기능이 있다.

 

숙련된 외과의사보다 장의 두 부분을 더 잘 꿰매는 것으로 나타났다. 또한 일반적인 심장의 상세한 지도와 내장 터치 및 비전 센서의 입력을 통해 동물 실험에서 95% 정확도로 손상된 판막 영역을 찾을 수 있었다.

 

이것은 인공지능이 외과 의사를 대체하는 것이 아니다. 인공지능을 기술 능력 향상에 사용하고 있다. 알고리즘을 사용하여 시간 경과에 따른 수술 경험을 기반으로 인간 외과의와 일치하거나 능가한다. 레지던트와 비슷하지만 로봇의 경우이다. 다음으로 암 종양 제거, 외상 수술, 심장 수술과 같은 복잡한 수술을 정복하려고 한다.

 

이와 같은 발전으로 수술은 더 이상 같은 양의 위험을 수반하지 않는다.

 

결론적으로 AI는 이미 생명을 구할 수 있는 패턴과 통찰력을 찾기 위해 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 의학의 면모를 크게 바꾸어 놓았다.

 

오늘날 AI 개발의 주요 연료 소스는 단연 손끝에서 발생하는 데이터의 폭발적 증가다. 이동시에 우리는 해당 데이터를 빠르게 먹어 치우고 데이터를 선별하고 패턴을 찾아 앞으로 적용하는 머신러닝 알고리즘을 만들고 있다.

 

미래는 AI-인간 협업에 관한 것이다. 이 파트너십은 효율성을 높이고 인적 오류를 줄일 뿐만 아니라 개별 맞춤형 의학이 공상과학 소설에서 진료 표준으로 옮겨가는 세상을 만들게 된다.

 

우리는 의료 기술 혁명의 정점에 있다. 방대한 데이터 세트, 치솟는 연산 능력, 양자 컴퓨팅, 인지 능력 잉여 기능, AI의 놀라운 혁신.

인류의 건강과 장수의 미래는 참으로 흥미진진하다.

 

 
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