머신러닝이 인도 의료 산업의 변화를 주도하고 있습니다.

의료 산업은 인도 경제 시스템에서 가장 큰 산업 중 하나가 되었습니다. NITIAyog의 보고서에 따르면 인도 의료 산업의 연평균 성장률은 2016년 이후 22%에 달해 수백만 개의 일자리를 창출했으며 앞으로도 더욱 늘어날 것입니다. 임상자원이 부족하고 진료분배의 불균형이 심각한 국가에서 어떻게 이렇게 높은 발전률을 달성할 수 있었는가? 머신러닝이 핵심 요소다.

문제 해결: 원시 데이터가 너무 많고 실제 통찰력이 너무 적습니다.

의료 환경은 임상의 메모, 의료 장비, 실험실 및 기타 환경에서 얻은 대량의 복잡한 데이터로 넘쳐나고 있으며 다양한 원격 환자 웨어러블 장치로 인해 매일매일 압박 . 전자 건강 기록은 정보 디지털화를 촉진하는 데 도움이 되지만, 주요 임무는 프런트엔드 관리 업무량을 줄이거나 한눈에 볼 수 있는 의사 결정 지원을 제공하는 것이 아닙니다.

모든 입력 데이터는 신속하게 통찰력을 얻고 의료 서비스 제공을 개선하기 위한 적절한 조치를 취할 수 있을 때 가치가 있습니다. 특히 명확한 패턴을 지닌 디지털화된 데이터 세트의 경우 머신러닝을 통해 이를 가능하게 할 수 있습니다. 머신러닝은 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있을 뿐만 아니라 이 데이터를 통합하고 의사, 간호사 및 기타 의료팀 구성원이 수행할 수 있는 작업을 수행할 수도 있습니다. 원시 생리적, 행동 및 영상 정보에 대한 통찰력을 신속하게 얻으려면 복잡한 계산이 필요합니다.

수동 작업 자동화

기계 학습은 알고리즘을 활용하여 통찰력을 얻음으로써 외과의사, 방사선 전문의, 병리학자의 작업량을 줄여줍니다. 의료팀의 실제 업무 방식을 중심으로 설계된 자동화된 워크플로는 서로 간의 정보 공유 및 협업을 단순화하는 데 종종 사용됩니다. 일반적인 응용 분야는 다음과 같습니다.

• 널리 사용 가능한 데이터 세트를 활용한 이미징 분석.
• 중환자실이나 수술실에서 정확한 환자 모니터링을 수행하세요.
• 심박수, 활동 수준 등을 추적하는 웨어러블 장치를 통한 실시간 원격 환자 모니터링.
• 임상 서류 작업 등 지루한 행정 업무를 단순화하세요.

강력한 예측 능력

과거에는 특정 환자에게 취해야 할 다음 단계에 대한 정확한 예측 분석이 데이터 수집의 부담과 계산의 어려움이라는 두 가지 장애물에 부딪히는 경우가 많았습니다. 기계 학습을 사용하면 데이터 수집 속도와 계산 복잡성이 더 이상 인간이 수동으로 수행할 수 있는 작업의 양에 좌우되지 않으며, 사람들은 강력한 알고리즘을 사용하여 각 환자의 특정 조건에 따라 치료 결정을 맞춤화하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

디지털 혁신: 다음 단계

인도는 의료 부문에서 흥미로운 디지털 혁신을 맞이할 준비가 되어 있습니다. 자동화 및 자연어 처리와 같은 기타 AI 기술을 포함한 기계 학습 및 기타 혁신 기술의 침투가 급증하고 있으며 5G가 코앞으로 다가왔습니다. 현재 인도에는 스타트업뿐만 아니라 기존의 의료 기술 기업, 새로운 역할을 담당하는 인구 증가, 기술 접근 ​​방식에 대한 많은 인식을 갖고 있는 의료 서비스 제공자를 포함하는 역동적인 생태계가 떠오르고 있습니다. 이들은 적은 인력으로 더 많은 일을 할 수 있습니다. 대중은 발전하는 의료 서비스 제공 역량에 대한 정부 투자를 지지합니다.

정부의 임무는 의료 인프라 혁신입니다

2020년부터 코로나19 팬데믹으로 인해 인도 정부는 인도의 의료 인프라에 대한 투자에 집중해 왔으며, 이로 인해 많은 기술 기업이 의료 분야에 진출하고 혁신을 이룰 수 있었습니다. , 인도의 의료 시설 개선에 기여합니다. 디지털
인도 이니셔티브에 따라 인도 정부는 최근 인도 디지털 건강 생태계 조성을 목표로 하는 Ayushman Bharat Health
Mission(ABDM) 프로그램의 출시를 발표했습니다. 이 프로그램은 시민과 그 가족이 디지털 방식으로 액세스하고 공유할 수 있는 디지털 건강 기록을 만드는 데 중점을 둡니다. 이 프로그램에 따라 시민들은 개인을 식별하고, 신원을 확인하고, 사전 동의를 받아 여러 시스템과 이해관계자에게 건강 기록을 전달할 수 있는 유일한 방법으로 무작위로 생성된 14자리 숫자를 받게 됩니다. 또한 포괄성은 ABDM 이니셔티브의 핵심 원칙 중 하나입니다. ABDM이 만든 디지털 건강 생태계는 1차, 2차, 3차 의료 시스템의 연속성을 원활하게 지원하여 원격 의료와 같은 다양한 기술 개입을 통해 치료를 제공하는 데 도움을 줍니다. 특히 외딴 지역과 농촌 지역의 의료 서비스.

인도 정부의 디지털 헬스케어 인프라 강화 추진으로 인도의 디지털 헬스케어 스타트업은 다양한 솔루션을 제공합니다. 인도 헬스케어 생태계의 스타트업은 특정 질병, 치료 영역, 지역, 제품 유형, 서비스 또는 비즈니스 모델을 훨씬 뛰어넘습니다. 인도에서는 시민들에게 저렴한 의료 서비스를 제공하는 것이 시급한 문제로 남아 있으며, 이러한 맥락에서 시민들은 디지털 의료 산업의 발전으로 큰 혜택을 누릴 것입니다. ABDM은 인도의 의료 시스템을 통합하고 업계 혁신을 촉진하기 위한 독특한 전략입니다. 정부와 혁신가 모두 공익에 관심을 갖고 있다는 점을 고려할 때, 법적 관점에서 디지털 건강을 어떻게 볼지는 아직 지켜봐야 할 것입니다. 아직 갈 길이 멀지만 인공지능과 머신러닝 기술은 지난 1년 동안 인도에서 발판을 마련했고, 이 산업의 미래는 밝을 것으로 예상된다.

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