의료분야에서 인공지능을 활용하는 주요 방향은 무엇인가?

의료 분야에서 인공지능의 적용에는 주로 의료 로봇, 지능형 약물 연구 및 개발, 지능형 진단 및 치료, 지능형 이미지 인식 및 지능형 건강 관리의 다섯 가지 방향이 있습니다. 의료로봇은 크게 인간의 신경신호를 읽을 수 있는 웨어러블 로봇과 수술이나 의료 기능을 수행할 수 있는 로봇으로 구분된다.

이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 10 시스템, Dell G3 컴퓨터.

의료 분야에 인공지능을 적용하는 방향은 주로 다음과 같습니다.

1. 의료 로봇

지능형 보철물, 외골격, 인간을 수리하는 보조 장비 등 의료 분야에 로봇 기술을 적용하는 것은 드문 일이 아닙니다. 신체 손상, 의료 로봇이 의료진의 업무를 보조하는 등 현재 실제로 의료용 로봇에는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

첫째, 인간의 신경 신호를 읽을 수 있는 착용형 로봇도 "지능형 외골격"이 되었습니다.

두 번째, 다빈치와 함께 수술이나 의료 기능을 수행할 수 있는 로봇입니다. 대표적으로 IBM이 개발한 수술 시스템입니다.

2. 스마트 약물 연구 및 개발

스마트 약물 연구 및 개발은 인공지능의 딥러닝 기술을 약물 연구에 적용하고, 빅데이터 분석 및 기타 기술적 수단을 통해 적합한 화합물 또는 단축된 시간을 달성하기 위한 유기체 신약 연구 개발 주기의 목적은 신약 연구 개발 비용을 줄이고 신약 연구 개발 성공률을 높이는 것입니다.

인공지능은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 약물 활성, 안전성, 부작용을 예측할 수 있습니다. 딥러닝의 도움으로 인공지능은 심혈관 약물, 항종양 약물, 일반적인 전염병 치료 약물 등 다양한 분야에서 새로운 돌파구를 마련했습니다. 스마트 약물의 연구 및 개발도 에볼라 바이러스 퇴치에 중요한 역할을 합니다.

3. 지능형 진단 및 치료

지능형 진단 및 치료는 보조 진단 및 치료에 인공 지능 기술을 사용하여 컴퓨터가 전문 의사의 의학 지식을 "학습"하고 의사의 사고 및 진단 추론을 시뮬레이션하여 제공하는 것입니다. 믿을 수 있는 진단과 치료 계획을 세워드립니다. 지능형 진단 및 치료 시나리오는 의료 분야에서 인공지능의 가장 중요하고 핵심적인 적용 시나리오이다.

4. 지능형 영상 인식

지능형 의료 영상은 의료 영상 진단에 인공지능 기술을 적용한 것입니다. 의료 영상에 인공 지능을 적용하는 것은 주로 두 부분으로 나뉩니다. 하나는 인식 과정에 사용되는 이미지 인식이고, 다른 하나는 이미지를 분석하고 의미 있는 정보를 얻는 것입니다. 학습 및 분석 과정에 사용됩니다. 대량의 영상 데이터와 진단 데이터를 통해 신경망은 딥러닝으로 지속적으로 훈련되어 진단 능력을 습득할 수 있습니다.

5. 지능형 건강 관리

지능형 건강 관리는 인공 지능 기술을 특정 건강 관리 시나리오에 적용한 것입니다. 현재는 주로 위험 식별, 가상 간호사, 정신 건강, 온라인 상담, 건강 중재 및 정밀 의학을 기반으로 하는 건강 관리에 중점을 두고 있습니다.

(학습 영상 공유: 프로그래밍 영상)

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