빅데이터가 의료현장에 어떻게 활용되나요?

의료 분야에서의 빅데이터 활용: 1. 전자 의료 기록 2. 실시간 건강 상태 알람 3. 환자 수요 예측을 기반으로 한 의료진 "라인업" 배치 4. 빅데이터 및 인공 지능은 복잡한 의료 데이터를 처리할 수 있습니다. 5. 의료 이미지를 분석하여 의사의 진단을 돕습니다.

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

빅데이터는 전 세계 대부분의 산업을 변화시키고 있으며 의료 산업도 예외는 아닙니다. 의료 데이터 분석을 통해 인간은 전염병의 발생 추세를 예측하고 감염을 예방하며 의료비 절감 등을 할 수 있을 뿐만 아니라 환자에게 보다 편리한 서비스를 제공할 수 있습니다.

의사는 환자의 정보를 최대한 많이 수집하고 질병을 조기에 발견하고 싶어하는 경우가 많습니다. 이는 환자의 신체적 건강 손상 위험을 줄일 뿐만 아니라 의료비도 절감해줍니다.

의료산업에서 데이터 분석을 적용한 구체적인 사례 5가지를 살펴보겠습니다.

1. 전자의무기록

지금까지 빅데이터의 가장 강력한 활용은 전자의무기록의 수집이다. 각 환자는 개인 병력, 가족 병력, 알레르기 및 모든 의료 검사 결과를 포함한 자신의 전자 기록을 가지고 있습니다.

이러한 기록은 보안된 정보 시스템을 통해 여러 의료기관 간에 공유됩니다(안전한지는 논쟁의 여지가 있음). 각 의사는 시간이 많이 걸리는 서류 작업을 거치지 않고도 시스템에 기록을 추가하거나 변경할 수 있습니다. 이러한 기록은 환자가 자신의 투약 상태를 이해하는 데 도움이 될 수 있으며 의학 연구를 위한 중요한 데이터 참고 자료이기도 합니다.

네트워크 보안 위험

데이터 저장, 전송 및 사용 시 데이터 수집자의 안전 위험(유출, 손상, 변조 등)

저장, 전송, 데이터 안전 위험의 사용.

2. 실시간 건강 상태 알림

의료 산업의 또 다른 혁신은 환자의 건강 상태를 실시간으로 보고할 수 있는 웨어러블 디바이스의 적용입니다.

병원 내 의료 데이터를 분석하는 소프트웨어와 유사한 기능을 갖고 있지만 의료기관 외부에서도 활용이 가능해 환자가 집에서 자신의 건강 상태를 알 수 있을 뿐만 아니라 진료 추천도 받을 수 있다. 스마트 장치.

이 웨어러블 기기는 지속적으로 건강 데이터를 수집하여 클라우드에 저장합니다.

개인 환자에게 실시간 정보를 제공하는 것 외에도 수집된 정보는 집단의 건강 상태를 분석하고 지리적 위치, 인구 또는 사회 경제적 수준을 기반으로 한 의학 연구에 사용될 수도 있습니다. 마지막으로 이러한 예비 연구를 바탕으로 질병 예방 및 치료 계획을 수립하고 조정합니다.

GPS 포지셔닝이 탑재된 천식 흡입기가 대표적인 예입니다. 단일 환자의 천식을 관찰할 뿐만 아니라, 같은 지역에 있는 여러 환자의 천식 패턴에서 해당 지역에 적합한 더 나은 치료 계획을 찾아냅니다.

또 다른 예는 혈압 추적기입니다. 혈압이 경고 값에 도달하면 혈압 모니터가 의사에게 경고합니다. 알람을 받은 후 의사는 즉시 환자에게 적시에 치료를 받도록 상기시킵니다.

웨어러블 장치는 일상 생활 어디에서나 볼 수 있습니다. 보수계, 체중 추적기, 수면 모니터, 가정용 혈압 모니터 등은 모두 의료 데이터베이스에 대한 핵심 데이터를 제공합니다.

사이버 보안 위험

웨어러블 장치는 사물 인터넷의 작은 구성 요소입니다. 이름, 신분증, 전화번호 등의 개인정보 외에도 우리의 신체 건강도 '클라우드'하고 모니터링해야 합니다.

건강 데이터의 수집은 질병의 적시 발견에 큰 의미가 있음에도 불구하고 보호되지 않으면 일단 데이터가 범죄자에 의해 입수되면 의료 제품 홍보를 위한 전화 괴롭힘, 신체 건강과 관련된 통신 사기 및 통제가 가능합니다. 웨어러블 기기 사용자의 물리적 위치와 같은 부정적인 영향도 뒤따를 것입니다.

3. 환자 수요 예측을 바탕으로 의료진 '라인업'을 마련합니다.

의료 자원의 온디맨드 배치는 의료 비용을 크게 절감할 수 있으므로 이 작업은 글로벌 의료 산업에 큰 의미가 있습니다.

불가능한 작업처럼 보일 수도 있지만 빅 데이터는 일부 "파일럿" 단위가 이 아이디어를 실현하는 데 도움이 되었습니다. 프랑스 파리의 4개 병원은 다양한 소스의 데이터를 사용하여 병원별 일일 및 시간별 환자 수를 예측했습니다.

'시계열 분석'이라는 기법을 사용해 지난 10년간의 환자 입원 기록을 분석했습니다. 이 연구는 연구자들이 환자 입원 패턴을 발견하고 기계 학습을 사용하여 향후 입원 패턴을 예측할 수 있는 알고리즘을 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

이 데이터는 결국 병원 관리자에게 제공되어 향후 15일 동안 필요할 의료진의 "라인업"을 예측하고, 환자에게 보다 "타겟팅된" 서비스를 제공하고, 대기 시간을 단축하며, 동시에 의료진의 업무량을 최대한 합리적으로 배치하는 데 도움이 됩니다.

네트워크 보안 위험

데이터가 변조되면 의료진의 일정 관리가 혼란스러워져 병원의 정상적인 운영에 영향을 미치고 환자의 적시 진료도 지연될 수 있습니다.

4. 빅데이터와 인공지능

의료산업에서 빅데이터가 활용되는 또 다른 사례는 AI의 등장이다.

간단히 말하면, 인공지능 기술은 알고리즘과 소프트웨어를 사용해 복잡한 의료 데이터를 분석해 인간의 인지 수준에 근접한다는 목적을 달성합니다. 따라서 AI를 사용하면 컴퓨터 알고리즘이 사람의 직접적인 입력 없이도 결론을 예측할 수 있습니다.

예:

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AI 기반 뇌-컴퓨터 인터페이스는 신경 질환 및 신경 외상으로 인해 상실된 언어 및 의사소통과 같은 기본적인 인간 경험을 복원하는 데 도움이 될 수 있습니다.

키보드, 모니터 또는 마우스를 사용하지 않고 인간의 두뇌와 컴퓨터 사이에 직접적인 인터페이스를 만들면 ALS 또는 뇌졸중 부상 환자의 삶의 질이 크게 향상됩니다.

02

AI는 작은 침습적 생검 샘플 대신 "가상 생검"을 통해 전체 종양을 분석하는 데 도움이 되는 차세대 방사선 도구의 중요한 부분입니다. 방사선 의학 분야에 AI를 적용하면 이미지 기반 알고리즘을 활용해 종양의 특성을 표현할 수 있다.

특히 개발도상국에서는 방사선학, 초음파학 및 기타 분야에 능숙한 의료진이 부족합니다. AI는 원래 인간의 참여가 필요한 진단 행동을 어느 정도 완성할 수 있다. 예를 들어, AI 영상 도구는 엑스레이를 검사할 수 있으므로 실제로 전담 방사선 전문의의 필요성이 줄어듭니다.

03

AI는 전자의무기록 입력의 효율성도 높일 수 있습니다. 환자 정보를 전자적으로 입력하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다.

현재는 환자 개개인의 진료 내용을 영상으로 기록하는 것이 가능하며, AI와 머신러닝이 영상 속 정보를 검색해 더욱 가치 있는 정보를 얻을 수 있습니다.

또한 Amazon Alexa와 같은 가상 비서는 환자의 병상에서 실시간 정보를 입력하거나 의료진이 약물 추가 또는 검사 결과 알림과 같은 일상적인 환자 요청을 처리하도록 도울 수 있습니다.

간단히 말하면, AI는 의료진의 관리 업무량을 대폭 줄일 수 있습니다.

네트워크 보안 위험

기계는 선한 사람이 인류를 이롭게 하기 위해 사용할 수 있기 때문에 악한 사람에 의해 통제되어 사회 안정을 훼손하는 데 사용될 수도 있습니다. 인공지능의 보안 위험은 더 이상 데이터에만 국한되지 않습니다. 우리가 걱정하는 것은 인간을 모방하는 이러한 기계가 악의적인 해커에 의해 통제되어 윤리에 위배되는 행동을 한다는 것입니다.

5. 의료 영상에 빅데이터 적용

의료 영상에는 X-ray, MRI, 초음파 등이 포함되며 이는 의료 과정의 핵심 링크입니다.

방사선 전문의는 각 검사 결과를 개별적으로 검토해야 하는 경우가 많으며, 이는 엄청난 작업량을 초래할 뿐만 아니라 환자의 최적 치료 시간을 지연시킬 수도 있습니다. 그러나 빅데이터는 분석 방식을 완전히 바꿀 수 있습니다.

예를 들어 수십만 개의 이미지를 사용하여 이미지의 패턴을 인식하는 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 이러한 모델은 의사가 진단을 내리는 데 도움이 되는 번호 매기기 시스템을 형성할 수 있습니다. 알고리즘이 연구할 수 있는 이미지의 수는 인간 두뇌의 수를 훨씬 초과하며 방사선 전문의는 평생 동안 기계의 속도와 성능을 따라갈 수 없습니다.

네트워크 보안 위험

정보 시스템의 샘플 데이터가 도난되거나 변조되면 의사는 잘못된 분석 결과를 바탕으로 잘못된 진단을 내려 환자의 생명을 위협하게 됩니다.

마지막에 작성

위의 다섯 가지 적용 사례는 의료 산업에서 빅데이터의 흔들리지 않는 위상을 심오하게 보여줍니다.

빅데이터는 전 세계 환자들의 의료 경험을 크게 향상시켰으며 의료기관의 진단 및 치료 효율성과 정확성을 크게 최적화했습니다.

그것은 축복이자 저주일 뿐입니다. 빅데이터 역시 피할 수 없는 것이며, 그 안에는 네트워크 보안이라는 재앙이 도사리고 있습니다. 방어와 구속이 없으면 이 짐승은 조만간 깨어날 것입니다.

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